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Qual é a diferença entre Business Intelligence e Big Data?

nov. 27, 2020

Os conceitos de Business Intelligence e Big Data podem ser facilmente confundidos, já que ambos são relacionados à gestão de negócios, informação estratégica e inteligência competitiva.


A dúvida pode surgir, por exemplo, ao escolher uma ferramenta para análise de informações dentro da empresa.


Se esse é o seu caso, vale muito a pena entender a diferença entre Business Intelligence e Big Data. 

Apesar de serem termos aparentemente simples, eles apresentam para as empresas soluções distintas – e complementares, como veremos mais à frente. 


Se isso ainda não está muito claro para você, continue lendo o texto que preparamos.


O QUE É BUSINESS INTELLIGENCE?


Quando falamos em Business Intelligence (inteligência de negócio ou simplesmente BI), pensamos em ação. 


Isso porque o termo diz respeito à análise de dados brutos e sua transformação em informações comerciais valiosas. 


Assim, o BI provoca uma verdadeira transformação nas informações, que vai levar o gestor a tomar decisões melhores, de maneira mais eficiente e com mais chances de aumento de lucros.


O papel do BI é encontrar respostas para determinadas perguntas, olhando para o desempenho da empresa em sistemas como ERP e CRM. 


Falando de forma um pouco mais técnica, o Business Intelligence utiliza sistemas que importam fluxos de dados de qualquer tamanho e os usa para gerar informativos que servirão de base para decisões específicas.


Pode ser necessário fazer uso de ferramentas específicas para isso.


Ferramenta BI


5 ETAPAS DO BUSINESS INTELLIGENCE


Para encontrar as respostas a que se propõem, os profissionais que trabalham com BI precisam seguir uma espécie de roteiro.


Como veremos, trata-se de um conjunto de tarefas e atividades coordenadas, sem as quais não se pode colocar em prática esse conceito e desenvolver uma solução específica.


Afinal, a inteligência de negócios não faria sentido se não houvesse uma metodologia como background, concorda?


Veja, então, quais são as suas etapas:


1. Mobilização de recursos e parcerias


Não existe BI sem pessoas.


Por isso, o primeiro estágio da implementação da inteligência de negócios é conhecer quem são os profissionais envolvidos e os parceiros interessados.


Nesta fase, é indispensável que a alta direção da empresa demonstre de forma clara o seu apoio, sem o qual um projeto de BI não pode avançar.


Portanto, além do público interno, deve-se também mobilizar as pessoas de fora que tenham ligação com o negócio – um grupo que faz parte dos chamados stakeholders.


Só depois de saber quem é quem pode-se passar à segunda etapa.


2. Levantamento de metas


Não chega a ser novidade que, sem metas, não há negócio ou empresa que se mantenha competitivo.

Sendo assim, para desenvolver um sistema em BI, é necessário conhecer os objetivos que os gestores e líderes traçaram.


Por exemplo: a empresa precisa melhorar a integração entre seus setores de compras, estoque e jurídico. Quais metas podem ser definidas a partir disso?


É nessa linha que você será capaz de começar o esboço de um plano de ação antes de manipular dados.


3. Mapeamento das fontes de dados


Na terceira etapa, o projeto de BI começa a ganhar forma.


É nela que os profissionais envolvidos dão início ao levantamento das fontes de dados que serão utilizadas para abastecer a futura solução.


Planilhas, arquivos em JSON, servidores remotos e tudo o que possa servir como repositório de informação para abastecer o sistema deve ser considerado.


Voltando ao exemplo do tópico anterior, uma possível integração entre compras e estoque, provavelmente, terá como fonte de dados os registros de entradas e saídas de fornecedores.

A partir disso, as fontes são validadas e mapeadas para, depois, serem inseridas no banco de dados do sistema de BI.


4. Arquitetura e construção da solução


A esta altura, sua empresa já sabe de cor e salteado quem são as pessoas envolvidas no processo, quais metas deve cumprir e as fontes de informações a utilizar.


Com todos esses elementos em mãos, chega enfim a hora de realizar a modelagem de dados e o respectivo método de Extração, Transformação e Carga, mais conhecido pela sigla ETL.

Depois disso, a base consolidada do data warehouse é alimentada para, a partir daí, começarem a rodar os primeiros processos.


Esta é a etapa mais longa e trabalhosa na construção de um sistema em BI.


Testes precisam ser feitos para que, ao chegar na fase final, tudo esteja “redondo”.


5. Disponibilização ao usuário


A solução principal em BI é o software Tableau, normalmente utilizado conforme os estágios anteriormente descritos.


Depois que ele é implementado, a empresa deve começar o treinamento das pessoas que vão utilizar o recurso em um processo assistido do início ao fim pelos nossos especialistas.


Ainda não utiliza o Tableau? Você pode experimentar grátis com a FiveActs! Caso já utilize mas ainda assim não se sinta seguro o suficiente com a ferramenta, não tem problema. 


+A FiveActs também oferece serviços de treinamento e consultoria, fale conosco!


EXEMPLOS DE BUSINESS INTELLIGENCE


Casos de sucesso não faltam para ilustrar os efeitos da implementação de sistemas de BI em negócios.

Conheça três deles a seguir.


Toyota


Até mesmo os “pais” da eficiência enfrentam problemas com a gestão dos seus dados.

Foi o que aconteceu com a Toyota há alguns anos, quando a companhia decidiu apostar em Business Intelligence.


Como resultado, a montadora otimizou sua matriz de custos de fabricação, bem como os fluxos de trabalho.


A recompensa? Um ROI (retorno sobre o investimento) estimado em mais de 500%.


Copa de 2014


Embora a Copa do Mundo de 2014 não traga boas lembranças para os brasileiros, ela merece ser citada como um caso de aplicação bem-sucedida de BI.


A grande beneficiária, logicamente, foi a campeã Alemanha.


Com soluções em BI, os alemães obtiveram performance muito acima da média depois de analisar dados sobre o desempenho dos jogadores adversários e dos seus próprios atletas.


Santander


Em apenas um ano, o banco Santander conseguiu abrir mais de 2 mil novas contas.


Para isso, foi realizada uma grande mobilização, na qual foram cruzados dados do seu portfólio de clientes com fontes de informações externas, o que resultou na grande adesão.


O QUE É BIG DATA?



Big Data


Assim como o Business Intelligence, o Big Data é uma tecnologia utilizada pelas empresas que querem ter vantagem competitiva por meio de informação estratégica.


Hoje em dia, todos sofremos com a sobrecarga de informações que, muitas vezes, mal conseguimos assimilar. 


Nas empresas, esse volume é ainda maior, porque dentro de uma organização existem dados de colaboradores, clientes, concorrentes, fornecedores, etc.


Essa informação toda é muito valiosa, mas somente se for tratada da maneira correta. 


É nesse contexto que entra o Big Data, que tem como objetivo organizar e disponibilizar um grande volume de dados para que tudo seja mais facilmente utilizado e acessado.


Para que fique ainda mais claro qual é a diferença entre Business Intelligence e Big Data, apontamos a seguir como distinguir uma da outra!


BIG DATA X BIG DATA ANALYTICS


Pelo que foi exposto até aqui, vale destacar: Big Data diz respeito ao infinito repositório de dados encontrado principalmente na internet.


Já o conceito de Big Data Analytics tem relação com o que se faz com essas informações, que, uma vez tratadas, são usadas para balizar decisões ou promover mudanças.


QUAL É A DIFERENÇA ENTRE BUSINESS INTELLIGENCE E BIG DATA?


Big Data é um termo mais generalizado e abrangente. 


Os sistemas digitais geram cada vez mais dados, e o objetivo do Big Data é justamente criar novas abordagens para armazená-los. 


Já o Business Intelligence é uma tecnologia com propósitos mais específicos, pois seu processo inclui a coleta e monitoramento de informações, assim como sua filtragem e organização. 


O objetivo é oferecer esses dados de forma sucinta, de maneira que os gestores as recebam tratadas para tomar decisões estratégicas.


A grande diferença entre Business Intelligence e Big Data é também o motivo pelo qual as duas estratégias são complementares. 


Uma atua de forma mais sistêmica e contínua, enquanto a outra trabalha com um objetivo específico.

Enquanto as soluções de Big Data servem para minerar dados de forma mais precisa, as ferramentas de BI analisam e condensam informações para tomada de decisões. 


É uma dupla infalível para a competitividade da empresa!


QUAL É A IMPORTÂNCIA DO BI E BIG DATA NA GESTÃO DE UMA EMPRESA?


QUAL É A IMPORTÂNCIA DO BI E BIG DATA NA GESTÃO DE UMA EMPRESA

Motivos não faltariam para ressaltar a importância do BI e do Big Data para a gestão.


A seguir, destacamos alguns dos mais relevantes para você:

  • Processo decisório mais inteligente e menos baseado em “achismo”
  • Redefinição de matrizes de custos
  • Abertura de novos mercados que, antes, não eram identificados
  • Redução da pressão da concorrência (eles é que passarão a correr atrás)
  • Mais agilidade ao definir ciclos de vendas e estratégias de marketing.


COMO UNIR BUSINESS INTELLIGENCE E BIG DATA PARA CONSEGUIR VANTAGEM COMPETITIVA?


Para que sua empresa desenvolva inteligência de mercado por meio do Big Data, é fundamental contar com as soluções e ferramentas certas.


Nesse caso, não há sistema no mercado melhor do que o Tableau, líder em seu segmento há 8 anos, segundo a consultoria Gartner.


Ele está ao seu alcance pela FiveActs, sua parceira desde sempre para gerar insights e desenvolver BI em sua empresa.


CONCLUSÃO


Business Intelligence e Big Data são conceitos realmente fascinantes, mas, para gerarem resultados, é preciso contar com as pessoas e os recursos adequados.


Leia também:

Data Analytics: entenda o que é e como utilizá-lo nas organizações
Data Science: o que é, como funciona e aplicações


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Por Equipe de especialistas Five Acts 16 abr., 2024
Processamento de streaming O processamento de streaming é uma abordagem computacional que lida com a análise e processamento de dados que são gerados em tempo real, à medida que são recebidos. Em contraste com o processamento de lote, em que os dados são coletados e processados em blocos, o processamento de streaming permite lidar com a natureza contínua e em tempo real dos dados. No processamento de streaming, os dados são recebidos como fluxos contínuos que podem ser originados de várias fontes, como sensores, dispositivos IoT, mídias sociais, transações financeiras, registros de servidores, entre outros. Esses fluxos de dados são processados em pequenas parcelas ou eventos individuais, à medida que são recebidos, em vez de esperar por uma coleção completa de dados. Essa forma de processamento em tempo real permite que organizações monitorem, analisem e tomem decisões com base em informações atualizadas e em constante evolução. Com o processamento de streaming, é possível identificar eventos ou padrões instantaneamente, detectar anomalias, realizar análises complexas e acionar respostas automáticas em tempo real. O processamento de streaming é amplamente utilizado em várias indústrias, como finanças, mídia, saúde, logística e manufatura. Ele tem aplicações em detecção de fraudes, monitoramento de segurança, análise de sentimentos em tempo real, personalização de conteúdo, previsão de demanda, entre muitos outros casos de uso. Processamento de Streaming utilizando Databricks O Databricks destaca-se como uma plataforma robusta para o processamento de dados em tempo real, capacitando as organizações a extrair insights valiosos e tomar decisões ágeis ao aproveitar o potencial dos dados em movimento. Com o Databricks, é viável absorver grandes volumes de dados de diversas fontes em tempo real e processá-los prontamente para análises imediatas.
Por Equipe de especialistas da Five Acts 09 abr., 2024
Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel fundamental na transformação digital das organizações, impulsionando inovações que agregam valor e promovem a segurança. Neste cenário, a tecnologia traz a todo momento inovações que têm o potencial de transformar profundamente as operações e os resultados das empresas. Considerando as previsões do Gartner sobre as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para os próximos anos, fica evidente que o sucesso futuro dependerá da capacidade das organizações de se adaptarem e aproveitarem essas mudanças em seu benefício. O Gartner também traz 3 grandes considerações que devem ser feitas para alcançar o sucesso em meio a essas tendências. Confira: 1. Proteção do investimento À medida que as empresas adotam novas tecnologias, é fundamental garantir que elas sejam implementadas de forma a manter e maximizar seus benefícios a longo prazo. Isso inclui a gestão cuidadosa da confiança, risco e segurança da inteligência artificial, a adoção de práticas de gestão contínua de exposição a ameaças e a utilização de plataformas na nuvem específicas para o setor, entre outras medidas. Deste modo, é necessário ter cautela e incluir investimentos em medidas protetivas ao calcular o retorno sobre o investimento percebido. 2. Ascensão dos desenvolvedores Capacitar o pessoal e os desenvolvedores com a tecnologia certa é essencial para impulsionar a inovação e a produtividade. Isso inclui o desenvolvimento de plataformas internas de autoatendimento, a adoção de tecnologias de inteligência artificial para melhorar o desenvolvimento de aplicativos e o aproveitamento de plataformas do setor na nuvem. É fundamental trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas do negócio para determinar o escopo e a capacidade dessas soluções. 3. Fornecer valor contínuo Esse fator é essencial para manter a relevância e o sucesso no mercado. Isso requer um compromisso com um ciclo de refinamento e aceleração da otimização do valor, juntamente com a excelência operacional. Isso inclui o desenvolvimento de aplicativos inteligentes, a exploração das oportunidades apresentadas pelos clientes-máquina e o investimento em uma força de trabalho conectada aumentada. É crucial fazer ajustes contínuos para atender à demanda dos clientes internos e externos, garantindo, ao mesmo tempo, o acesso controlado para alterar rapidamente as ferramentas digitais. Em suma, as organizações que conseguirem construir e proteger sua infraestrutura tecnológica enquanto agregam valor a suas operações estarão bem posicionadas para prosperar na era digital em constante evolução. É hora de abraçar essas tendências e transformar os desafios em oportunidades. Confira agora as 10 tendências tecnológicas estratégicas, identificadas pelo Gartner, que moldarão o cenário empresarial nos próximos anos. Vamos explorar cada uma delas: 1. Gestão da confiança, risco e segurança da IA (AI TRiSM) A gestão da confiança, risco e segurança da IA é uma preocupação crescente para as organizações que buscam integrar a inteligência artificial em seus processos. Os controles AI TRiSM são fundamentais para garantir a governança adequada dos modelos de IA, assegurando sua confiabilidade, imparcialidade, segurança e transparência. Ao aplicar esses controles de forma ativa, as empresas podem melhorar a precisão das decisões baseadas em IA e eliminar informações falhas e ilegítimas. Isso não apenas fortalece a confiança nas soluções de IA, mas também promove uma cultura de governança e responsabilidade no uso dessas tecnologias. 2. Gestão contínua de exposição a ameaças (CTEM) A gestão contínua de exposição a ameaças é uma abordagem proativa e sistemática para lidar com os desafios cada vez mais complexos da segurança cibernética. Ao alinhar as prioridades de segurança com projetos comerciais específicos e vetores de ameaças críticos, as organizações podem reduzir significativamente o risco de violações de segurança. A integração do CTEM aos programas de conscientização e gestão de riscos é essencial para fornecer um foco relacionável liderado pelos negócios e uma priorização eficaz de mitigação de exposição. Além disso, a adoção de tecnologias de validação de segurança cibernética pode melhorar os fluxos de trabalho de priorização existentes e aumentar a prontidão da segurança cibernética. 3. Tecnologia sustentável A tecnologia sustentável desempenha um papel crucial na promoção da responsabilidade ambiental e social das organizações. Ao adotar soluções digitais que habilitam resultados ambientais, sociais e de governança (ESG), as empresas podem contribuir para o equilíbrio ecológico de longo prazo e para o bem-estar da sociedade. A vinculação da remuneração dos diretores de tecnologia ao impacto tecnológico sustentável até 2027 reflete o crescente reconhecimento da importância dessas iniciativas. Ao selecionar e implementar tecnologias que impulsionam a sustentabilidade em seus setores, as empresas podem não apenas reduzir seu impacto ambiental, mas também fortalecer sua reputação e criar valor a longo prazo para todas as partes interessadas. 4. Engenharia de plataforma A engenharia de plataforma é uma disciplina essencial para construir e operar plataformas internas de autoatendimento que suportam as necessidades dos usuários de forma eficiente e escalável. Ao estabelecer equipes de plataforma como provedores internos de serviços reutilizáveis, as organizações podem otimizar a experiência do desenvolvedor, acelerar a entrega de valor comercial e melhorar a retenção de talentos. A abordagem de tratar a plataforma como um produto, combinada com uma cultura de gestão de produtos colaborativa, permite que as empresas identifiquem e priorizem as capacidades técnicas mais úteis para seus usuários finais, garantindo assim a relevância e eficácia contínuas da plataforma. 5. Desenvolvimento aumentado com IA O desenvolvimento aumentado com IA está revolucionando a forma como os engenheiros de software criam, testam e entregam aplicativos. Ao integrar tecnologias de IA em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento, as empresas podem aumentar a produtividade de seus engenheiros e acelerar a inovação. A previsão de que, até 2028, 75% dos engenheiros de software usarão assistentes de codificação de IA destaca o potencial transformador dessas ferramentas. Estabelecer uma equipe de engenheiros seniores para avaliar e implementar essas ferramentas é essencial para garantir uma transição suave e maximizar os benefícios para a organização. 6. Plataformas do setor na nuvem As plataformas do setor na nuvem oferecem uma abordagem personalizada para atender às necessidades específicas de cada setor. Ao combinar serviços de software como serviço (SaaS), plataforma como serviço (PaaS) e infraestrutura como serviço (IaaS) em uma oferta de produto completa, as empresas podem obter adaptabilidade e agilidade para responder à rápida disrupção em seus setores. A previsão é de que mais de 50% das empresas utilizarão plataformas do setor na nuvem até 2027 destaca a crescente aceitação e adoção dessas soluções. Ao complementar o portfólio existente de aplicativos com plataformas do setor na nuvem, as empresas podem acelerar suas iniciativas de negócios e obter uma vantagem competitiva significativa. 7. Aplicativos inteligentes Os aplicativos inteligentes estão se tornando cada vez mais prevalentes, impulsionados pelo poder da inteligência artificial e pela disponibilidade de dados conectados. Ao integrar IA e diversos dados em aplicativos para consumidores ou empresas, as empresas podem automatizar tarefas, personalizar experiências e obter insights valiosos em tempo real. A previsão de que 30% dos novos aplicativos utilizarão IA para impulsionar interfaces de usuários adaptativas destaca o potencial transformador dessas tecnologias. Estabelecer um centro de excelência para capturar, explicar e monitorar a inteligência como um recurso é fundamental para garantir o sucesso e a eficácia desses aplicativos. 8. IA generativa democratizada A democratização da inteligência artificial generativa está redefinindo a forma como as empresas competem e operam. Com mais de 80% das empresas previstas para usar interfaces de programação de aplicativos de IA generativa até 2026, essa tendência está se tornando uma realidade cada vez mais presente. Ao democratizar o acesso a essas ferramentas, as empresas podem automatizar tarefas, aumentar a produtividade e criar novas oportunidades de crescimento. No entanto, é crucial implementar uma abordagem de gestão de mudanças eficaz para garantir que os funcionários estejam preparados e capacitados para usar essas ferramentas com segurança e confiança. 9. Força de trabalho conectada aumentada A força de trabalho conectada aumentada visa otimizar o valor entregue pela equipe humana, aproveitando tecnologias inteligentes, análise da força de trabalho e desenvolvimento de habilidades. Com 25% dos diretores de tecnologia da informação previstos para utilizar iniciativas de força de trabalho conectada aumentada até 2027, essa abordagem está se tornando uma prioridade para muitas organizações. Ao priorizar o tempo de aquisição de competência e desenvolver experiências do funcionário aumentadas com tecnologia inteligente, as empresas podem acelerar o desenvolvimento de talentos e obter uma vantagem competitiva significativa. 10. Clientes-máquina O Gartner traz os clientes-máquina como atores econômicos não humanos que compram bens e serviços em troca de pagamento, para atender às necessidades de outras máquinas, sistemas ou até mesmo de seres humanos. Esse é um conceito emergente na economia impulsionada pela Internet das Coisas (IoT) e pela crescente inteligência das máquinas conectadas. Um exemplo deste cenário seria uma fábrica inteligente onde máquinas autônomas estão conectadas à internet e têm a capacidade de tomar decisões de compra com base em dados de estoque, demanda do mercado, e outras variáveis. Essas máquinas podem então comprar materiais, peças de reposição ou, até mesmo, serviços de manutenção de outras máquinas ou fornecedores externos sem intervenção humana direta. Nesse contexto, as máquinas que fazem as compras são os "clientes-máquina". Os clientes-máquina representam uma mudança fundamental na forma como as empresas interagem com os consumidores. Com a previsão de que 20% das lojas digitais legíveis por humanos (isto é, pensadas para tornar a experiência com o site mais fácil e intuitiva para as pessoas) serão obsoletas até 2028, as empresas precisam se preparar para essa nova realidade. Essa ideia está ganhando relevância à medida que avançamos para uma era onde a automação e a inteligência artificial desempenham papéis cada vez mais importantes na tomada de decisões econômicas e comerciais. Ao criar equipes de análise dedicadas aos clientes-máquina e desenvolver cenários que explorem as oportunidades de mercado, as empresas podem se posicionar para capitalizar essa tendência emergente. Arquitetar as fontes de dados e plataformas necessárias para atender a esses clientes é fundamental para garantir uma transição suave para esse novo paradigma de consumo. Em resumo, essas tendências tecnológicas estratégicas estão moldando o futuro dos negócios, promovendo inovação, segurança e sustentabilidade. À medida que as organizações buscam se adaptar a um cenário em constante evolução, é essencial estar atento a essas tendências e incorporá-las de forma eficaz em suas estratégias de negócios. Fonte: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/intl-br/information-technology/documents/principais-tendencias-tecnologicas-2024-ebook.pdf?_gl=1*xjgpjk*_ga*MTYwMjE1ODEzOS4xNzEwNTE0ODc0*_ga_R1W5CE5FEV*MTcxMDg3OTkxOC4zLjEuMTcxMDg4MDE0My4zOC4wLjA .
Por Equipe de especialistas Five Acts 12 mar., 2024
Este artigo explora um pouco da vasta plataforma DataRobot, uma poderosa ferramenta de automação de machine learning que simplifica significativamente o processo de construção, avaliação e implementação de modelos preditivos. Abordaremos os principais conceitos por trás do DataRobot, destacando seu papel na avaliação de modelos e na criação de previsões precisas. Introdução O avanço tecnológico acelerado tem gerado grandes volumes de dados em diversas indústrias. Nesse cenário, a análise de dados torna-se crucial para a tomada de decisões informadas. O DataRobot surge como uma solução inovadora, permitindo que usuários, mesmo sem profundo conhecimento em ciência de dados, possam criar modelos preditivos robustos. O que é o DataRobot? O DataRobot é uma plataforma de aprendizado de máquina que ajuda a automatizar o processo de criação de modelos de previsão. Ele usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados e criar modelos de previsão precisos. O DataRobot é capaz de avaliar modelos e selecionar o melhor modelo para um determinado conjunto de dados. Ele também pode criar previsões com base em dados históricos. Deste modo, o DataRobot é uma plataforma de automação de machine learning que abrange todo o ciclo de vida do modelo. Ele utiliza técnicas de aprendizado de máquina automatizado (AutoML) para facilitar desde a preparação dos dados até a implantação de modelos. Como funciona o DataRobot Preparação dos Dados: O DataRobot aceita uma ampla variedade de formatos de dados. Ele realiza automaticamente a imputação de valores ausentes e a codificação de variáveis categóricas. Treinamento de Modelos: O usuário define a variável alvo e as características relevantes. O DataRobot automatiza a seleção e treinamento de vários modelos (regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, etc.). Avaliação de Modelos: O DataRobot realiza a validação cruzada e fornece métricas de desempenho para cada modelo. O usuário pode explorar visualmente as características mais importantes para a previsão. Otimização de Hiperparâmetros: Algoritmos são ajustados automaticamente para melhor desempenho. O processo é iterativo, refinando continuamente os modelos. Informações sobre o Modelo: O DataRobot fornece explicações sobre como o modelo toma decisões, promovendo a transparência. Avaliação de Modelos: A avaliação de modelos no DataRobot é um ponto crucial. A plataforma fornece métricas como R², erro absoluto médio e área sob a curva ROC. Além disso, o usuário pode comparar diferentes modelos e escolher aquele que melhor se adapta aos objetivos específicos do problema. Geração de Previsões: Uma vez que o modelo ideal é selecionado, a geração de previsões é simples. O DataRobot oferece uma interface intuitiva para fazer previsões em novos conjuntos de dados. A integração com outras ferramentas e sistemas é facilitada, permitindo a fácil implementação em ambientes de produção. Integração Facilitada: Explorando o potencial do DataRobot A facilidade de integração proporcionada pelo DataRobot torna-se um fator importante quando olhamos para as funcionalidades que foram mencionadas anteriormente, pois permite a unificação de cenários e fluxos de trabalho de inteligência artificial para uma visibilidade e supervisão abrangentes. Essa integração abre caminho para diversas possibilidades, que passam por: APIs e Estruturas de IA O DataRobot se destaca como uma plataforma totalmente aberta, oferecendo integrações nativas que proporcionam a liberdade de escolher os melhores componentes para qualquer cenário de uso de inteligência artificial generativa e preditiva. Essa flexibilidade permite a adaptação da plataforma às necessidades específicas de cada caso. Plataformas de Dados Mantenha a sua flexibilidade e evite ficar preso a limitações. A integração com o DataRobot é perfeitamente realizada com qualquer fonte, incluindo data warehouses, data lakes, bancos de dados locais e sistemas de orquestração. Essa interoperabilidade garante que os dados necessários estejam disponíveis onde quer que estejam armazenados. Aplicativos de Negócios A integração com o DataRobot não se limita a ambientes técnicos. É possível integrar-se de maneira ágil aos aplicativos que seus usuários empresariais utilizam diariamente. Além disso, a plataforma possibilita a criação fácil de aplicativos interativos de nível empresarial, adaptados aos casos de uso de inteligência artificial generativa e preditiva específicos da sua organização. Essa abordagem facilita a incorporação de recursos avançados de IA diretamente nos processos de negócios cotidianos. Desta forma, o DataRobot não apenas oferece uma poderosa capacidade de modelagem preditiva, mas também proporciona uma integração fluida com diversos ambientes, permitindo que organizações aproveitem ao máximo a inteligência artificial em suas operações. A flexibilidade e a facilidade de integração da DataRobot AI Platform destacam-se como um diferencial significativo no cenário da automação e análise avançada de dados. Considerações Finais O DataRobot tem revolucionado a forma como as organizações abordam o desenvolvimento de modelos preditivos. Sua abordagem automatizada simplifica tarefas complexas, permitindo que profissionais de diversas áreas possam alavancar o poder do machine learning. Ao facilitar a avaliação de modelos, geração de previsões e integrações, o DataRobot emerge como uma ferramenta essencial no panorama da ciência de dados e análise preditiva. Converse com um dos especialistas da Five Acts e explore as possibilidades de otimizar as decisões estratégicas do seu negócio por meio da aplicação do DataRobot. Descubra como a expertise da nossa equipe pode impulsionar a geração de previsões precisas, proporcionando insights valiosos para impulsionar o crescimento e o sucesso da sua empresa. Estamos prontos para guiar você no aproveitamento máximo dessa poderosa ferramenta de automação de machine learning.
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