O que é análise de dados avançada?

Essas técnicas vão além do business intelligence (BI) tradicional e das estatísticas descritivas, empregando métodos como análise preditiva de dados, inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML), mineração de dados e análise estatística. O objetivo da análise de dados avançada é permitir que as organizações tomem decisões baseadas em dados, prevejam tendências futuras e otimizem processos de negócios.

Ao usar algoritmos avançados e poder computacional, a análise avançada pode lidar com conjuntos de dados complexos e fornecer insights mais profundos, levando a um melhor desempenho, inovação e vantagem competitiva.

A história da análise de dados avançada tem suas raízes na evolução da análise de dados e da tecnologia de computação, que progrediu significativamente ao longo de várias décadas.

No início do século 20, a análise de dados era principalmente manual, envolvendo métodos estatísticos básicos e cálculos simples. O advento dos computadores em meados do século XX revolucionou o processamento de dados, permitindo análises mais complexas. Durante as décadas de 1960 e 1970, o desenvolvimento de bancos de dados e sistemas de gerenciamento de dados lançou as bases para armazenar e recuperar grandes volumes de dados de forma eficiente.

As décadas de 1980 e 1990 viram o surgimento das ferramentas de BI, que permitiam às organizações gerar relatórios e realizar análises descritivas. Essas ferramentas forneciam insights com base em dados históricos, mas tinham limitações em seus recursos preditivos. Simultaneamente, surgiram avanços em softwares e metodologias estatísticos, abrindo caminho para técnicas de análise de dados mais sofisticadas.

O final da década de 1990 e o início da década de 2000 marcaram o início da era do big data, impulsionada pelo crescimento exponencial dos dados provenientes da internet, redes sociais e tecnologias de sensores. Esse período viu o desenvolvimento de ferramentas e técnicas de análise de dados mais avançadas, como mineração de dados, ML e análises preditivas e prescritivas. O advento de linguagens de programação de código aberto, como R e Python, democratizou ainda mais o acesso a métodos de análise de dados avançados.

Nos últimos anos, os avanços em IA e ML impulsionaram a análise de dados avançada a novos patamares. A computação em nuvem facilitou o armazenamento e o processamento de grandes quantidades de pontos de dados. Embora os algoritmos de IA possam analisar dados com velocidade e precisão sem precedentes, a IA generativa é uma ferramenta emergente no campo.

A análise de dados avançada e a análise de dados análise de dados de negócios tradicional diferem em vários aspectos importantes, principalmente em termos de complexidade, técnicas e resultados.

A análise de dados avançada engloba várias técnicas sofisticadas. Algumas das principais técnicas envolvidas incluem:

Análise de dados preditiva: essa técnica usa dados históricos, algoritmos estatísticos e ML para prever resultados futuros. Ajuda as organizações a prever tendências, identificar riscos e aproveitar oportunidades.

Análise estatística: essa técnica usa métodos estatísticos para coletar, avaliar e interpretar dados. Inclui testes de hipóteses, análise de regressão e análise de variância para identificar relações e tendências nos dados.

Análise de dados de texto: a análise de dados de texto, ou mineração de texto, extrai informações úteis de dados de texto não estruturados por meio de PLN, análise de sentimentos e classificação de texto.

Análise de dados de big data: essa técnica lida com e analisa conjuntos de dados grandes e diversos (estruturados, semiestruturados e não estruturados) usando tecnologias como bancos de dados Hadoop, Spark e NoSQL.

Análise de clusters: essa é uma técnica na qual algoritmos de clusters são usados em funções analíticas avançadas e mineração de dados para agrupar um conjunto de objetos ou pontos de dados em clusters ou grupos.

A análise de dados avançada depende de uma variedade de tecnologias sofisticadas para processar e analisar conjuntos de dados complexos. Algumas das principais tecnologias utilizadas incluem:

As tecnologias de IA permitem que os sistemas aprendam com os dados, identifiquem padrões e façam previsões ou decisões com o mínimo de intervenção humana. As técnicas incluem aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado por reforço e deep learning.

As tecnologias de PLN, como as encontradas na API de linguagem natural do Google Cloud ou no IBM Watson, permitem a análise e a compreensão da linguagem humana, permitindo análise de dados de texto, análise de sentimento e funções de chatbot. Softwares como SAS, RapidMiner e KNIME são usados para explorar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões ocultos, correlações e insights por meio de técnicas de mineração de dados.

Tecnologias como Apache Hadoop e Apache Spark facilitam o processamento e a análise de conjuntos de dados maciços, fornecendo armazenamento distribuído e recursos de computação paralela. As soluções modernas de data warehousing permitem que as organizações armazenem, gerenciem e consultem grandes volumes de dados estruturados e semiestruturados de forma eficiente.

Cientistas de dados usam bancos de dados NoSQL modernos, como MongoDB, Cassandra e Elasticsearch, que são projetados para lidar com grandes volumes. O Apache Kafka e o Apache Flink permitem o processamento e a análise de dados em tempo real, permitindo que as organizações analisem fluxos de dados e decidam na hora. O R e Python, com suas extensas bibliotecas para análise estatística e ciência de dados (como o caret do R e o scikit-learn do Python), são amplamente usados para realizar análises estatísticas complexas e criar modelos de ML.

Plataformas como AWS, Microsoft Azure e IBM Cloud oferecem infraestrutura e serviços escaláveis para armazenar, processar e analisar grandes conjuntos de dados, tornando a análise de dados avançada mais acessível e econômica.

Plataformas e aplicativos de análise de dados, como o IBM Cognos SAS Predictive Analytics e o RapidMiner, permitem a criação de modelos preditivos que preveem tendências e comportamentos futuros com base em dados históricos. As ferramentas de análise de dados também transformam dados complexos em visualizações de dados interativas e intuitivas, ajudando os usuários a entender melhor tendências, padrões e insights.

A análise de dados avançada encontra diversas aplicações em vários setores, gerando melhorias substanciais na eficiência, tomada de decisões e inovação.

No setor de saúde, a análise de dados avançada é essencial para prever surtos de doenças, personalizar planos de tratamento e otimizar as operações hospitalares. Ao analisar os dados e os históricos médicos dos pacientes, os prestadores de serviços de saúde podem identificar padrões que indicam possíveis problemas de saúde, permitindo a intervenção precoce e tratamentos mais eficazes.

A análise de dados avançada também ajuda a gerenciar os recursos hospitalares ao prever admissões de pacientes e otimizar os níveis de pessoal, melhorando, assim, o atendimento geral ao paciente e a eficiência operacional.

No setor financeiro, os profissionais utilizam análise de dados avançada para detecção de fraudes, gerenciamento de riscos e segmentação de clientes. As instituições financeiras utilizam redes neurais para detectar padrões de transações incomuns, que podem indicar atividade fraudulenta, proporcionando um nível mais elevado de segurança para seus clientes.

As equipes de gerenciamento de risco usam modelos preditivos para avaliar o impacto potencial de vários cenários econômicos, ajudando os bancos a tomar decisões de investimento mais informadas. Além disso, a análise de dados avançada permite uma segmentação de clientes mais precisa, permitindo produtos e serviços financeiros personalizados que aumentam a satisfação e a fidelidade do cliente.

O setor de varejo se beneficia significativamente da análise de dados avançada em áreas como previsão de demanda, otimização de preços e gerenciamento da cadeia de suprimentos. Os varejistas analisam dados históricos de vendas e fatores externos, como indicadores climáticos e econômicos, para prever com precisão a demanda, garantindo que os níveis de inventário estejam alinhados com as necessidades do cliente.

A análise de dados avançada também auxilia em estratégias de preços dinâmicas, permitindo que os varejistas ajustem os preços em tempo real com base nas tendências de mercado e na concorrência do mundo real. Além disso, ao otimizar as operações da cadeia de suprimentos, os varejistas podem reduzir custos e melhorar os prazos de entrega, melhorando a experiência geral do cliente.

No setor de fabricação, a análise de dados avançada gera melhorias na manutenção preditiva, controle de qualidade e otimização de produção. A manutenção preditiva usa dados de sensores e modelos de ML para prever falhas de equipamentos antes que ocorram, reduzindo o downtime e prolongando a vida útil das máquinas.

Os processos de controle de qualidade são aprimorados pela análise dos dados de produção para identificar defeitos e suas causas raiz, garantindo maior qualidade do produto e reduzindo o desperdício. Além disso, a análise de dados avançada otimiza os cronogramas e processos de produção, levando a maior eficiência e custos operacionais mais baixos. Essas aplicações contribuem coletivamente para operações de fabricação mais confiáveis e eficientes.