A visualização de dados tem sido uma das áreas mais impactadas pela revolução da inteligência artificial (IA). Desde a década de 1960, o campo de análise de dados passou por múltiplas transformações, tornando-se digitalizado e focado na análise de grandes volumes de dados.
Agora, a IA generativa está novamente transformando a forma como trabalhamos com dados, começando com a geração de código e chegando até a visualização de dados.
A visualização de dados é uma parte integrante da narrativa de dados e uma ferramenta poderosa que pode influenciar decisões de negócios.
A IA está trazendo melhorias significativas nessa área, com benefícios como automação, personalização e colaboração aprimorada. Ferramentas alimentadas por IA estão mudando rapidamente a maneira como interagimos e apresentamos diversas informações.
A Evolução da Visualização de Dados com IA
A IA e o aprendizado de máquina (ML) estão transformando a visualização de dados de várias maneiras. A maioria das técnicas de visualização de dados baseadas em IA ainda está em evolução e é usada principalmente por equipes de dados.
No entanto, a democratização dos dados ainda não foi alcançada, e o uso da IA na visualização de dados traz desafios e riscos, como a privacidade dos dados, a segurança e os custos crescentes da formação dos usuários empresariais.
Tecnologias de Visualização de Dados Baseadas em IA
A quantidade de dados criados, capturados, copiados e consumidos em todo o mundo está crescendo rapidamente. Uma previsão projeta que, até 2025, o mundo irá gerar mais de 180 zetabytes de dados anualmente.
A maior parte desses dados será não estruturada, o que significa que o gerenciamento eficiente de dados e as técnicas de visualização de dados serão mais importantes do que nunca.
Considerando o âmbito dos dados criados, a capacidade humana de lidar com eles entraria em colapso se não fosse pelo recente desenvolvimento da IA generativa.
A IA pode trabalhar com volumes de dados inimagináveis para nós e analisar informações quase em tempo real. A IA também interpreta dados para reconhecer padrões que o olho humano poderia facilmente não perceber.
Além disso, a IA melhorou o processamento e a limpeza de dados. A IA identifica dados faltantes e inconsistências, o que significa que teremos conjuntos de dados mais confiáveis para uma visualização eficaz.
Personalização e Colaboração
A personalização é outro benefício que a IA oferece. Ferramentas alimentadas por IA podem personalizar visualizações com base em objetivos, contexto e preferências definidos. Por exemplo, suponha que uma equipe de vendas queira acompanhar o desempenho trimestral.
Nesse caso, a IA pode gerar automaticamente um painel com gráficos de linhas destacando tendências de vendas, gráficos de barras comparando diferentes regiões e um mapa de calor do envolvimento do cliente. Isso economiza tempo e também pode ser útil ao procurar formas alternativas ou mais criativas de apresentar os dados disponíveis.
Por último, mas não menos importante, a IA melhorou a colaboração. Plataformas amplamente utilizadas, como o Power BI, podem integrar recursos orientados por IA que respondem às entradas e comentários do usuário, ajudando diferentes equipes a criar e atualizar visualizações interativas e dinâmicas.
Portanto, se equipes diferentes com objetivos diferentes usarem o mesmo conjunto de dados, a IA poderá criar vários cenários de apresentação de dados, como recomendar visualização de análise de sentimento para a equipe de marketing e modelos preditivos de tendências de receita para o departamento financeiro.
Técnicas de Visualização de Dados Baseadas em IA
Consulta em Linguagem Natural/Chatbots de IA
A consulta em linguagem natural (NQL) permite uma maneira simplificada de obter insights valiosos sobre tendências de dados. Você pode simplesmente fornecer dados relevantes e perguntar a um Chatbot baseado em IA para mostrar um gráfico de barras comparando as vendas do ano passado com as deste ano. Este processo simplificado torna a análise de dados mais disponível para usuários não técnicos.
Realidade Aumentada/Modelagem 3D
A realidade aumentada (AR) e as visualizações 3D combinadas com IA podem nos fazer sentir como se estivéssemos em um videogame. AR sobrepõe dados ao mundo real, criando experiências visuais envolventes. É particularmente útil para visualização de dados geográficos.
Embora os mapas tradicionais forneçam uma perspectiva de cima para baixo, os sistemas de mapeamento AR utilizam tecnologias de mapeamento existentes, como GPS, imagens de satélite e modelos 3D, e os combinam com dados em tempo real.
Por exemplo, grandes empresas de petróleo e serviços públicos usam AR para visualização de dados no local de campos de petróleo, reservatórios e oleodutos. Os engenheiros que usam capacetes AR podem ver dados em tempo real sobre as condições da tubulação, níveis de pressão e necessidades de manutenção, reduzindo a necessidade de fazer verificações frequentes do equipamento real na vida real.
Geração de Linguagem Natural
Os usuários empresariais certamente apreciarão como a IA automatiza insights com geração de linguagem natural (NGL). Ela converte dados em relatórios e resumos fáceis de ler e explica tendências e insights de dados em linguagem simples. Esses insights podem se tornar a base para a visualização de dados.
Por exemplo, os cientistas de dados podem usar ferramentas NGL como ChatGPT da OpenAI ou Narrative Science para gerar automaticamente relatórios de inteligência de negócios e destacar pontos e tendências principais. Em vez de examinar manualmente conjuntos de dados complexos e criar gráficos, as ferramentas NLG podem ser usadas para analisar os dados em segundos e produzir um relatório resumido completo.
Visualização de Dados em Tempo Real
A visualização de dados em tempo real é crucial para monitorar tendências recentes e identificar anomalias para tomar decisões rápidas. A IA pode alimentar painéis em tempo real e fluxos de dados interativos que geram uma visão dinâmica dos dados, permitindo que os usuários rastreiem alterações e respondam a eventos dinamicamente.
Esta técnica pode contribuir para inúmeras iniciativas de negócios, como detecção de fraude (painéis baseados em IA podem rastrear milhões de transações bancárias por segundo), análise de tendências de mercado (ferramentas de IA podem monitorar o desempenho de vendas em tempo real em várias regiões) ou rastreamento de desempenho de postagens em mídias sociais em um painel em tempo real.
Prós e Contras da Visualização de Dados Baseada em IA
Quando se trata de IA, privacidade de dados e segurança são os temas quentes. A utilização da IA para visualização de dados também levanta uma questão de responsabilidade ética e a necessidade de representar os dados de forma justa. Esses desafios devem ser enfrentados com muita seriedade.
A privacidade dos dados deve estar no topo da lista de prioridades, juntamente com a transparência nas fontes de dados e nos métodos de recolha. A utilização de dados publicamente disponíveis e o acesso minucioso à natureza dos dados recolhidos podem reduzir o tratamento incorreto de dados relacionados com a privacidade. Os riscos de segurança podem ser minimizados usando ferramentas de IA confiáveis para evitar dispendiosos vazamentos de dados.
Outro desafio é os silos de dados. As empresas muitas vezes lutam para integrar dados de diversas fontes e em diferentes sistemas internos de negócios. Isso torna a visualização dos dados complicada, pois as informações podem vir em diferentes formatos e podem não ser facilmente compatíveis. A aquisição de dados de diferentes departamentos comerciais pode ser outro desafio. Os silos de dados são um problema complexo e a melhor solução varia muito de caso para caso.
Por fim, a própria democratização dos dados, incluindo a formação dos utilizadores, também pode ser um grande problema para muitas empresas.
Mesmo as técnicas de visualização baseadas em IA ainda requerem conhecimentos técnicos. Garantir que todos na organização conheçam o vasto contexto dos dados de negócios e os interpretem de maneira adequada cria muito trabalho adicional para as equipes de dados, desde a necessidade de integrar diferentes ferramentas de dados usadas por diferentes equipes até o constante treinamento interno.
O Futuro da Visualização de Dados
Vivemos numa época emocionante em que a IA está transformando quase tudo o que toca. No campo da visualização de dados, as empresas também já podem desfrutar de alguns benefícios: insights automatizados, melhor processamento e limpeza de dados, personalização e melhor colaboração.
Em breve, podemos esperar uma adoção ainda mais ampla da IA, uma vez que ela está impulsionando rapidamente as técnicas de visualização de dados. Há apenas uma década, mal podíamos imaginar que visualizações NQL, AR e 3D, NGL e painéis em tempo real teriam algo a ver com visualização de dados. Hoje, essas técnicas estão mudando a forma como interagimos com os dados.
O futuro da visualização de dados é dinâmico, adaptável e fácil de usar. No entanto, devemos permanecer vigilantes e sempre considerar as limitações da IA. Vazamentos de dados, manuseio incorreto de dados privados e justiça algorítmica são alguns dos desafios que as empresas devem considerar adequadamente ao recorrer à análise de dados baseada em IA.
Perguntas Frequentes
O que é visualização de dados e por que é importante?
Visualização de dados é a representação gráfica de informações e dados. É importante porque facilita a compreensão de grandes volumes de dados, permitindo a tomada de decisões mais informadas e rápidas.
Como a IA está transformando a visualização de dados?
A IA está transformando a visualização de dados ao oferecer automação, personalização e colaboração aprimorada. Ferramentas alimentadas por IA podem analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e gerar visualizações personalizadas e interativas.
Quais são os benefícios da IA na visualização de dados?
Os benefícios incluem melhor processamento e limpeza de dados, personalização de visualizações, e colaboração aprimorada entre equipes. A IA também pode gerar insights automatizados e relatórios em linguagem natural.
Quais são os desafios da visualização de dados baseada em IA?
Os desafios incluem privacidade dos dados, segurança, silos de dados e a necessidade de conhecimentos técnicos. A democratização dos dados e a formação dos usuários também são desafios significativos.
Qual é o futuro da visualização de dados com IA?
O futuro da visualização de dados com IA é dinâmico, adaptável e fácil de usar. No entanto, é importante considerar as limitações da IA, como vazamentos de dados, manuseio incorreto de dados privados e justiça algorítmica.
Conclusão
A visualização de dados está passando por uma transformação significativa com o advento da inteligência artificial. A IA oferece benefícios como automação, personalização e colaboração aprimorada, além de melhorar o processamento e a limpeza de dados.
No entanto, também traz desafios como privacidade dos dados, segurança e a necessidade de conhecimentos técnicos. O futuro da visualização de dados é promissor, mas devemos permanecer vigilantes e considerar as limitações da IA para garantir um uso ético e eficaz dessa tecnologia.
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