Revolucionando a análise de dados com IA: uma odisséia em sete etapas

Depois de passar mais de uma década na linha de frente da construção de plataformas de dados e análises para pequenas e grandes empresas, testemunhei em primeira mão a intrincada dança de pessoas, processos e tecnologia. Desde engenheiros e cientistas de dados até ferramentas de computação em nuvem e aprendizado de máquina, estou profundamente enraizado no mundo dos dados. No entanto, apesar dos nossos melhores esforços e abordagens sofisticadas, uma pergunta persistente me assombrava: por que a jornada dos dados brutos para insights de negócios acionáveis permanece tão arduamente lenta?

O catalisador do descontentamento

Minha carreira tem sido uma rica tapeçaria de experiências, criando soluções de dados e orientando iniciativas de monetização de dados. No entanto, por baixo desta tapeçaria havia uma corrente de descontentamento. A velocidade e a eficácia com que transformamos dados em insights de negócios nunca corresponderam à minha visão. Essa inquietação me estimulou a olhar além das metodologias convencionais.

Reimaginando a análise com IA

O ponto crucial veio quando comecei a reimaginar todo o ciclo de vida da geração de insights acionáveis → tradução de problemas de negócios em problema de análise, em solução de análise em solução de negócios. Como poderíamos não apenas melhorar, mas revolucionar cada etapa, desde os dados brutos até a inteligência perspicaz e acionável? A resposta, percebi, estava em aproveitar o poder da Inteligência Artificial e incorporá-la em todas as fases do ciclo de vida.

Uma Visão em Sete Passos se Desdobra

1. Transmutando dados em compreensão: tudo começa com a transformação de dados brutos em um formato compreensível e pesquisável. Não se trata apenas de dados; trata-se de criar uma linguagem que preencha a lacuna entre os dados e aqueles que buscam sua sabedoria, os usuários empresariais. Heurísticas (nomenclatura existente, perfil de dados, etc.) derivadas de metadados técnicos juntamente com o uso da indústria, domínio e negócios são alimentadas como um prompt para Grandes Modelos de Linguagem para automatizar a geração de glossários de negócios.

   
   

2. O nascimento do modelo de dados semânticos: Por meio da IA, imaginei um modelo onde os dados não fossem apenas armazenados, mas interconectados de maneiras significativas, refletindo a compreensão humana das redes de informação. Reimaginar o ecossistema de dados corporativos como ontologias e fazê-lo funcionar exatamente como a web semântica. Embora isso mantenha a verdade dos relacionamentos entre seus ativos de dados, elimina a necessidade de pipelines de dados tradicionais.

   
   

3. O Catálogo de Análise — Um Repositório de Conceitos de Negócios e Ângulos de Análise associados: Aqui, a IA ajuda a aproveitar a inteligência de negócios de especialistas no assunto, desenvolvendo um repositório dinâmico, rico em insights e terminologias de negócios específicas do setor. Este catálogo não é estático; ele cresce e se adapta, assim como nossa própria compreensão dos padrões/fatores emergentes que impactam as métricas de negócios.

   
   

4. Conversando na linguagem dos negócios: empregando grandes modelos de linguagem (LLMs), vi o potencial de traduzir consultas de negócios complexas em requisitos analíticos precisos (conceitos de negócios e seleção de ângulo de análise associada, resultando na identificação de dimensões e medidas), unindo o mundo dos negócios com o domínio dos dados.

   
   

5. Identificar dados com precisão cirúrgica: identificar os dados exatos necessários para consultas comerciais específicas é como encontrar uma agulha num palheiro. O modelo semântico e o resultado da etapa 4 alimentados como contexto para a IA mudam isso, tornando a pesquisa precisa e eficiente.

   
   

6. Automatizando a geração de código: aproveitar LLMs com o contexto da etapa 5, para gerar códigos SQL e Python federados é uma virada de jogo, reduzindo o esforço manual e acelerando a jornada da pergunta ao insight. No entanto, os códigos gerados devem passar por validação sintática, lógica e de segurança para garantir a conformidade com os padrões empresariais.

   
   

7. Do código à clareza: a etapa final consiste em fornecer insights em um formato claro e compreensível, respondendo diretamente à consulta inicial. É aqui que a mágica acontece: os dados se transformam em decisões. Representação dos dados na forma de visualizações e insights prescritivos.

A jornada continua

O que começou como uma jornada para agilizar a jornada de dados para decisões, tornou-se uma missão pessoal para redefinir o cenário da análise de negócios. Com a IA, não estou apenas simplificando processos; Estou criando um novo paradigma onde a análise de dados é tão intuitiva quanto uma conversa, tão acessível quanto uma simples consulta e tão dinâmica quanto o cenário empresarial em constante evolução.