Brilhante vs Útil: Quais tendências no mercado de análise estão prontas para os negócios?
Esta peça apareceu pela primeira vez em CIO.
A análise de negócios continua a ser um segmento importante no mercado de software empresarial e um componente central da transformação digital para todas as organizações. Mas há muitos avanços específicos que se situam em pontos diferentes ao longo do continuum de preparação do mercado para utilização efectiva.
É fundamental que os líderes tecnológicos reconheçam a diferença entre tendências maduras que podem ser aplicadas hoje em cenários de negócios do mundo real e aquelas que ainda estão tomando forma, mas que geram demonstrações inspiradoras de fornecedores. Essas tendências se enquadram em categorias classificadas da menos para a mais madura no mercado: inteligência artificial (IA), processamento de linguagem natural (PNL) e análises incorporadas.
Artificial aumenta a inteligência humana real
O hype e o entusiasmo em torno da IA, que engloba aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo, ultrapassaram o big data no mercado atual. A noção de que a IA substitui e automatiza completamente as tarefas analíticas manuais realizadas por humanos hoje está longe de ser aplicada à maioria dos casos de uso do mundo real. Na verdade, a automação total dos fluxos de trabalho analíticos nem deveria ser considerada o objetivo final – agora ou no futuro.
O termo inteligência assistiva é uma expressão mais apropriada para a sigla AI e é muito mais palatável para analistas que veem a automação como uma ameaça. Este conceito de inteligência assistiva, onde as habilidades do analista ou do usuário empresarial são aumentadas por capacidades analíticas avançadas incorporadas e algoritmos de aprendizado de máquina, está sendo adotado por um número crescente de organizações no mercado atualmente. A utilidade desses tipos de recursos inteligentes provou ser útil para auxiliar na preparação e integração de dados, bem como em processos analíticos, como a detecção de padrões, correlações, valores discrepantes e anomalias nos dados.
Interações naturais melhoram a acessibilidade da análise
Processamento de Linguagem Natural (PNL) e Geração de Linguagem Natural (NLG) são frequentemente usados ​​de forma intercambiável, mas servem a propósitos completamente diferentes. Embora ambos permitam interações naturais com plataformas analíticas, a PNL pode ser considerada a parte da equação que faz perguntas, enquanto a NLG é usada para fornecer descobertas e insights em linguagem natural ao usuário.
Dos dois, a PNL é mais reconhecida no mercado convencional, à medida que as interfaces de linguagem natural se tornam cada vez mais comuns em nossas vidas pessoais por meio de Siri, Cortana, Alexa, Google Home, etc. Os fornecedores de análise estão adicionando funcionalidade de PNL em suas ofertas de produtos para capitalizar isso. tendência do consumidor e alcançar uma gama mais ampla de usuários empresariais que podem achar uma interface de linguagem natural menos intimidante do que os meios tradicionais de análise. É inevitável que a PNL se torne um componente central amplamente utilizado de uma plataforma analítica, mas atualmente não está sendo utilizada por uma gama suficientemente ampla de usuários ou casos de uso para ser considerada convencional no mercado atual.
Por outro lado, o NLG está no mercado há vários anos, mas só recentemente foi incorporado nas principais ferramentas analíticas para aumentar a representação visual dos dados. Muitos resumos em texto de eventos esportivos, estatísticas de jogadores, desempenho de fundos mútuos, etc., são criados automaticamente usando a tecnologia NLG. Cada vez mais, os recursos NLG também estão sendo usados ​​como mecanismo de entrega para tornar os resultados baseados em IA mais consumíveis para os usuários convencionais.
Recentemente, os fornecedores de análise têm estabelecido parcerias com fornecedores de NLG para aproveitar a sua experiência na adição de outra dimensão à visualização de dados, onde os principais insights são automaticamente identificados e expressos numa narrativa em linguagem natural para acompanhar a visualização. Embora a combinação de análise de negócios e NLG seja relativamente nova, ela está ganhando reconhecimento e força no mercado e abriu a porta para novos casos de uso para as organizações explorarem.
A análise incorporada aproxima os insights da ação
O verdadeiro valor da análise é percebido quando os insights podem informar a tomada de decisões para melhorar os resultados dos negócios. Ao incorporar análises em aplicações e sistemas, onde os tomadores de decisão conduzem negócios normais, uma barreira à adoção é removida e os insights são entregues diretamente à pessoa que pode tomar medidas imediatas.
Os fornecedores modernos de plataformas analíticas tornaram incrivelmente fácil para as organizações adotarem uma estratégia incorporada para proliferar conteúdo analítico para usuários de linhas de negócios que antes eram inacessíveis por meios tradicionais. E as organizações estão agora a alargar capacidades semelhantes a clientes, parceiros, fornecedores, etc., num esforço para aumentar a diferenciação competitiva e, em alguns casos, novos fluxos de receitas através da monetização de ativos de dados e aplicações analíticas.
Estas inovações apresentam aos líderes tecnológicos uma oportunidade única de conduzir as suas organizações para uma era onde a análise de dados é a base para todas as decisões de negócios. Cada organização embarcará nesta jornada em seu próprio ritmo. Alguns serão os primeiros a adotar novas inovações e alguns só as adotarão quando a maior parte do mercado tiver implementado com sucesso.
Em última análise, a prontidão organizacional para adotar qualquer nova tecnologia será determinada pelos utilizadores finais e pela sua capacidade e vontade de adotar novas inovações e abraçar a mudança de processos.