Produtividade de analistas aumenta em até 20% com essas ferramentas de IA. Veja quais

As ferramentas de inteligência artificial para análise de dados estão transformando a maneira como as empresas tomam decisões.

Por isso, você precisa conhecer as principais ferramentas de inteligência artificial para análise de dados. Uma das melhores fontes de informação nesse setor é o relatório "Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms", da Gartner. Eles dividem ferramentas de inteligência de negócios em quatro quadrantes: líderes, visionários, desafiantes e softwares de nicho.

De acordo com pesquisa recente da Deloitte, organizações que implementaram ferramentas de análise avançada de dados reportaram um aumento médio de 19% em sua eficiência operacional. Muitas dessas ferramentas que aparecem no relatório tem funcionalidades de IA integradas, o que contribuem para esse aumento na produtividade.

Este dado ressalta uma realidade incontestável: a análise de dados potencializada por IA deixou de ser um diferencial competitivo para se tornar uma necessidade nos negócios modernos. Veja abaixo as principais ferramentas com IA integrada.

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Power BI (Microsoft)

A Microsoft mantém o Power BI no quadrante líder da Gartner pelo 16º ano consecutivo. A plataforma atende mais de 260.000 organizações globalmente, segundo dados oficiais de 2023. A ferramenta se destaca pela integração com serviços de IA da Microsoft Azure, permitindo análises preditivas e processamento de linguagem natural.

A ferramenta revolucionou a análise de dados com recursos como:

• Integração nativa com o Azure AI, permitindo análises preditivas automatizadas;
• Recursos de linguagem natural que permitem fazer perguntas diretamente aos dados;
• Modelagem automatizada de dados que identifica relacionamentos e padrões;
• Dashboards interativos em tempo real com atualizações automáticas.

Segundo a Microsoft, empresas que implementaram o Power BI reduziram, em média, 30% o tempo gasto em análises rotineiras. A plataforma também se destaca pela capacidade de integração com mais de 120 fontes de dados diferentes, incluindo sistemas legados.

Tableau (Salesforce)

O Tableau transformou-se em uma potência em análise visual de dados. Ele também está no quadrante dos líderes da Gartner. A plataforma processa mais de 1,5 bilhão de consultas de dados diariamente, demonstrando sua robustez e escalabilidade.
Seus principais diferenciais incluem:

• Integração com Einstein Analytics, também da Salesforce, para previsões automatizadas;
• Sistema de IA que sugere visualizações baseadas no tipo de dado;
• Capacidade de criar narrativas visuais automáticas a partir dos dados;
• Recursos avançados de governança e segurança de dados.

O Tableau se sobressai especialmente em organizações que precisam democratizar o acesso a análises complexas, tornando-as compreensíveis para usuários não técnicos.

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Visionários e desafiantes

O Cognos, da IBM, e o QuickSight, da Amazon, são duas ferramentas proeminentes que ainda não atingiram o status de líderes. O software da IBM é visionário, ou seja, entende para onde o mercado está indo, mas não necessariamente tem a ferramenta mais lapidada. O QuickSight, por sua vez, é desafiante, isto é, tem uma ferramenta muito bem executada, mas não necessariamente estão imunes a mudanças do mercado.

• Cognos: tem como seu grande trunfo um assistente de IA em linguagem natural em múltiplos idiomas que permite aos usuários interagirem com os dados por meio de perguntas. Isso facilita muito a exploração das informações, sem a necessidade de conhecimento técnico;
• QuickSight: equipado com o Amazon Q, a ferramenta simplifica a análise aprofundada de dados através de uma IA generativa. Permite a criação de visualizações, cálculos complexos e dashboards de forma rápida e intuitiva.

Como escolher a melhor ferramenta para a minha empresa?

Um de 2023 da Forrester Wave sugere que organizações considerem os seguintes aspectos ao escolher uma ferramenta de análise de dados. São 26 critérios, mas os principais são:

• Escalabilidade e capacidade de processamento;
• Integração com fontes de dados existentes na empresa;
• Recursos de governança e segurança;
• Suporte técnico e comunidade de usuários;
• Custo total de propriedade (TCO).

Como posso dominar a IA no meu negócio?

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