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Gráficos de conhecimento: o mecanismo de IA que impulsiona o business intelligence moderno

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Joseph D. Stec

July 31, 2024

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Já se perguntou como o Netflix sugere o próximo seriado para você maratonar ou como o LinkedIn recomenda novas conexões? Talvez você tenha pensado em como os investigadores desvendam fraudes financeiras complexas? A resposta está nos gráficos de conhecimento.

O que é um gráfico de conhecimento?

Um gráfico de conhecimento é uma rede de pontos de dados interconectados que revela relações e padrões. Pense nele como um mapa do seu universo de informações, conectando os pontos entre diferentes dados. Em vez de pontos de dados isolados, você obtém uma rica tapeçaria de informações interconectadas.

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Por que os gráficos de conhecimento são importantes para as empresas

Na era do big data e da IA, os gráficos de conhecimento estão se tornando cada vez mais importantes para as empresas. Eles dão sentido a grandes quantidades de informações e extraem insights valiosos. Isso impulsiona uma melhor tomada de decisão ao:

  • Revelar insights mais profundos: vá além da análise de nível superficial para conexões e tendências ocultas.
  • Tomar decisões mais inteligentes: escolhas informadas com base em uma compreensão holística do seu cenário de dados.
  • Simplificar o acesso a dados, análise e adaptação a mudanças: ganhe eficiência e agilidade.
  • Ganhar vantagem competitiva: utilize IA e o machine learning com a estrutura ideal de gráficos de conhecimento.
  • Aprimorar a governança de dados: gerencie, controle e realize a auditoria dos dados de forma eficaz.
  • Cumprir regulamentações: garanta a adesão aos padrões e regulamentações do setor, como GDPR e CCPA.

O desafio da discórdia e dos silos de dados

Um desafio comum mostra o verdadeiro poder dosgráficos de conhecimento: silos de dados e discórdia de dados.

O que são silos de dados?

Dados e informações ficam isolados dentro de sistemas, departamentos ou formatos específicos, formando silos de dados. Essa fragmentação dificulta a colaboração e leva a inconsistências na maneira como uma organização define e usa dados.

O alto custo dos silos de dados:

  • Terminologia inconsistente: diferentes equipes podem usar diferentes termos para descrever os mesmos conceitos, levando à confusão e a falhas de comunicação.

  • Definições conflitantes: cálculos diferentes de métricas podem produzir relatórios conflitantes e análises imprecisas.

  • Oportunidades perdidas: dados em silos obscurecem o panorama geral, dificultando a identificação de oportunidades de crescimento e melhoria.

Um problema de negócios comum: não estar na mesma página

Muitas organizações têm dificuldade com essas fontes de dados fragmentadas e terminologia inconsistente, levando à confusão, ao desalinhamento e à má tomada de decisão.

Imagine uma rede de varejo tentando definir um "cliente ativo". Um departamento pode considerar cinco transações em seis meses como ativo, enquanto outro pode exigir dez. Essa discrepância pode levar a relatórios imprecisos e esforços de marketing equivocados.

A solução: uma visão unificada dos dados

A solução é uma visão consistente e unificada dos dados em toda a organização. É aqui que o verdadeiro valor dos gráficos de conhecimento se torna evidente.

Como os especialistas da MicroStrategy Ananya Ojha e Vihao Pham destacaram em seu webinar, Unificação da análise com o gráfico semântico da MicroStrategy, alcançar a harmonia analítica é crucial. Isso permite que as organizações escalem e tomem decisões informadas. Eles enfatizaram que mesmo pequenos desalinhamentos nas definições podem levar a discrepâncias significativas ao longo do tempo.

"As pessoas precisam ter um entendimento comum do que estão medindo e de como estão medindo", afirmou Ojha.

Como os gráficos de conhecimento funcionam

Os gráficos de conhecimento funcionam integrando dados de várias fontes. Eles extraem entidades, como clientes, produtos ou locais, e mapeiam as relações entre elas. Esse processo cria uma rede estruturada e interconectada de informações para consultas e análises fáceis, incluindo: 

  • Integração de dados: extraia dados de bancos de dados, planilhas, aplicativos de nuvem e muito mais.

  • Extração de entidades: identifique conceitos e relações importantes em seus dados.

  • Mapeamento de relacionamento: crie uma rede de conexões entre entidades, construindo uma rede de conhecimento.

  • Inferência e fundamentação: use a IA para derivar novos insights e previsões a partir dos dados interconectados.

Por que uma abordagem que prioriza o modelo é a chave

No mundo da análise, duas abordagens principais prevalecem:

  • Priorização do conjunto de dados: os analistas usam SQL para criar um conjunto de dados e, em seguida, o aplicativo cria um modelo para interpretar os dados. Essa abordagem pode ser rápida para relatórios simples, mas se torna complicada conforme a complexidade aumenta.

  • Priorização do modelo: crie um modelo que defina a terminologia, as relações e as regras dos negócios. Use esse modelo para orientar a criação de conjuntos de dados e relatórios. Esse modelo então orientará a criação de conjuntos de dados e relatórios. Essa abordagem é mais escalável e adaptável a mudanças.

A abordagem que prioriza o modelo é essencial para manter a consistência e a precisão à medida que as necessidades de dados da sua empresa evoluem. Ela garante que todos usem o mesmo esquema, independentemente de quem cria ou visualiza os relatórios.

A camada semântica da MicroStrategy é um excelente exemplo em ação de uma abordagem que prioriza o modelo. Ela trata os desafios dos silos e das inconsistências de dados. Isso proporciona uma base unificada e flexível para seu ecossistema analítico.

Camada semântica da MicroStrategy: seu universo de dados unificados

A camada semântica da MicroStrategy, ou gráfico semântico, atua como um hub central para os dados da sua organização. Ela conecta fontes distintas e estabelece uma linguagem comum para todos usarem. Sua abordagem que prioriza o modelo significa que você começa criando um esquema dos seus dados e depois define termos, relações e regras dos negócios importantes.

Esse modelo serve como esquema para todas as suas análises, garantindo consistência e precisão em todos os níveis. Com o gráfico semântico da MicroStrategy, os analistas podem acessar e analisar dados facilmente sem precisar de amplo conhecimento técnico.

Noel Cyr, vice-presidente de business intelligence e análise na NBCUniversal, presenciou resultados instantâneos:

"Já estamos vendo economias de milhares de horas ao implementar as primeiras iterações da camada semântica unificada." 

Benefícios do gráfico semântico da MicroStrategy

  • Uma versão única de confiança: com o gráfico semântico, todos na sua organização trabalham com as mesmas informações precisas. Os dados estão atualizados, e isso elimina confusões, promove a colaboração e cria confiança nos dados.
  • Agilidade e adaptabilidade: quando sua empresa evolui, seus dados também evoluem. O gráfico semântico da MicroStrategy facilita a atualização de definições e regras. Isso garante que suas análises permaneçam relevantes e alinhadas com suas necessidades em constante mudança.

  • Insights baseados em IA: o gráfico semântico não é apenas sobre organizar dados, mas descobrir potencial oculto. Ao aproveitar algoritmos de machine learning, você pode identificar padrões, anomalias e tendências que, de outra forma, passariam despercebidos. Isso permite que você tome decisões proativas e baseadas em dados que fazem sua empresa avançar.

  • Acessibilidade para todos os usuários: a camada semântica democratiza os insights de dados. Ela traduz estruturas de dados complexas em conceitos facilmente compreensíveis. Isso torna a tomada de decisões baseada em dados acessível a todos, não apenas a especialistas em dados.

Noel Cyr observa ainda: "Nossos analistas podem fazer isso por conta própria porque nós organizamos os dados para eles".

Aplicações reais da camada semântica da MicroStrategy

O gráfico semântico da MicroStrategy não é apenas um conceito teórico, é uma ferramenta poderosa. Ele transforma a maneira como as empresas operam em vários setores, incluindo:

  • Varejo: os varejistas podem usar o gráfico semântico para obter uma visão completa dos clientes. Eles podem entender as preferências, histórico de compras e interações dos clientes em diferentes canais. Isso viabiliza campanhas de marketing personalizadas, promoções direcionadas e melhor serviço de atendimento ao cliente.

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  • Finanças: as instituições financeiras podem aproveitar a camada semântica para detectar atividades fraudulentas, avaliar riscos e garantir a conformidade regulatória. Isso conecta fontes de dados díspares e aplica regras de negócios complexas, produzindo uma compreensão abrangente do cenário financeiro das instituições.

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  • Serviços de saúde: no setor de serviços de saúde, o gráfico semântico integra dados de pacientes de diversas fontes, como registros eletrônicos de saúde, resultados de laboratório e reclamações de seguro. Essa exibição unificada das informações do paciente pode levar a diagnósticos mais precisos, planos de tratamento personalizados e melhores resultados para o paciente.

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Esses são apenas alguns exemplos de como a camada semântica da MicroStrategy pode ajudar a resolver desafios de negócios reais. Ao quebrar silos de dados, as organizações podem estabelecer uma linguagem comum e aplicar insights baseados em IA.

De silos de dados a um ecossistema de dados harmonioso

O gráfico semântico oferece uma solução poderosa para os desafios de silos e discórdia de dados. Ao criar uma exibição unificada e orientada por modelo dos seus dados, ele capacita sua organização a:

  • Obter uma única fonte de verdade: garanta que todos estejam trabalhando com dados consistentes e precisos, promovendo colaboração e confiança.

  • Ganhar agilidade e adaptabilidade: atualize facilmente definições e regras conforme sua empresa evolui, mantendo suas análises alinhadas com seus objetivos.

  • Capacitar os usuários empresariais: democratize insights de dados tornando-os acessíveis a todos, seja qual for a experiência técnica.

  • Desbloquear insights baseados em IA: utilize o machine learning para descobrir padrões ocultos e promover decisões mais inteligentes e orientadas por dados.Garantir governança e conformidade de dados: mantenha o controle sobre seus dados, acompanhe alterações e garanta a adesão às regulamentações.

Desbloqueie todo o potencial dos seus dados com a MicroStrategy

Não mantenha seus dados presos em silos. Transforme-os em um ativo poderoso que impulsiona seus negócios.

Para saber mais sobre como o gráfico semântico da MicroStrategy cria harmonia analítica, você pode assistir ao webinar completo: Como o gráfico semântico da MicroStrategy cria harmonia analítica.


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Joseph D. Stec

Writer and AI professional who explores the interconnectedness of technology, history, and culture. Joseph crafts compelling narratives that bridge the gap between complex concepts and real-world applications.


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