Inteligência artificial ao serviço do desempenho do negócio

Os dados são o recurso mais valioso das organizações, mas sem aplicações de inteligência artificial não é possível transformá-los em ativos que desbloqueiam múltiplas vantagens competitivas

O principal desafio da revolução trazida pelo big data é atribuir um sentido a toda a informação que é atualmente gerada em toda a extensão da economia digital. As empresas recolhem hoje todos os dados possíveis, oriundos de fontes cada vez mais dispersas. Mas como extrair valor deste volume massivo de informação? Apenas têm de conseguir analisar os dados de forma inteligente e célere, para que a informação dê origem à ação. Mas como encontrar o que realmente se procura nos dados? E que dados podem ajudar a obter essas respostas? Como transformar métricas e registos em bruto em informações que impulsionam o valor do negócio? Resolver problemas e responder a perguntas por meio da análise de dados está rapidamente a tornar-se a norma no mundo de hoje, data-driven. Nunca como agora os data scientists foram tão vitais para que as organizações ajustem e aprimorem constantemente os seus mecanismos operacionais e o seu relacionamento com o cliente.

IBM Watson Studio: acelerar o valor da IA nas empresas

Com as ferramentas certas para construir aplicações alimentados por inteligência artificial (IA), incluindo machine learning e deep learning, as empresas podem enfrentar problemas tipicamente difíceis: desde a previsão da procura e do controlo de custos ao desenvolvimento de novos produtos e até de novos negócios. A chave para operacionalizar a IA em toda a organização está um ambiente único que integre ferramentas de IA e ferramentas de modelação usadas por data scientists, developers, analistas de negócio e especialistas de linhas de negócio com dados estruturados e não estruturados, utilizados para treinar os modelos.

O IBM Watson Studio é a plataforma para o sucesso da utilização da IA no contexto da analítica, quer a organização esteja apenas a começar a utilizar IA ou à procura de expandir os projetos iniciais para ambientes de produção. Esta solução SaaS, entregue através da IBM Cloud, proporciona um ambiente integrado, projetado para seja mais fácil o desenvolvimento, treino e gestão de modelos, bem como o deployment de aplicações de IA. A plataforma permite ligar os engenheiros de dados, os developers de aplicações, o administrador de dados e os data scientists, para que trabalhem de forma colaborativa, de modo a transformar dados em insights.

Com o Watson Studio, os data scientists, developers e analistas acedem a estas ferramentas – baseadas em open source e em tecnologias da IBM - numa única plataforma e com uma experiência de utilização consistente. Estas ferramentas são pré-configuradas e a função de catálogo integrada permite a partilha e a retenção de conhecimento. Essa colaboração perfeita leva a grandes ganhos de produtividade, que economizam tempo e dinheiro na criação de aplicações de IA. O IBM Watson Studio suporta ciclo de vida completo da IA, desde a curadoria de dados em processo de treino ao treino e implementação de modelos de machine learning. Pode ser altamente customizado e tem integração com vários serviços do Watson.

Destaques do IBM Watson Studio:

Serviços de IA integrados: a integração total com os IBM Watson Services permite aceder a serviços como o Reconhecimento Visual do Watson, de aprendizagem, para rapidamente e com precisão marcar, classificar e treinar o conteúdo visual. O reconhecimento visual analisa imagens de objetos, rostos, cores, comida, texto, conteúdo explícito e outros atributos selecionados e treinados para fornecer insights sobre conteúdo visual.

Solução drag-and-drop, para insights sem código: os analistas de negócio podem aceder a modelação automatizada, com algoritmos out-of-the-box e uma ampla variedade de analítica avançada, incluindo análise de texto, análise geoespacial e otimização.

Preparação e perfilação de dados integrados: a ferramenta de Data Refinery permite acelerar a produtividade dos data scientists através de uma preparação de dados fácil de usar, e da implementação de políticas de gestão de dados. Antes de os data scientists poderem atuar, os dados devem ser “limpos” e “refinados”. Deste modo, estes profissionais podem trabalhar com dados confiáveis.

Estima-se que até 80% do tempo gasto por um data scientist seja dedicado à preparação dos dados, com 20% a ser destinado à análise real. Dashboards para visualização rápida: permitem que os analistas descubram insights de dados e transformem os resultados analíticos em visualizações user friendly, acessíveis aos utilizadores de negócio. O dashboards podem ser criados através de ferramentas de drag-and-drop. O sistema entrega recomendações automáticas.

Integração de várias fontes: a IBM tem conectores que permitem extrair dados de uma ampla variedade de fontes, como Sales Force, Oracle, Db2, SQL Server, Object Storage, apenas para nomear alguns.