O Power BI da Microsoft é uma ferramenta de negócios com análises poderosas quando usada de forma eficaz. Seus recursos de IA podem aprimorar as já impressionantes ferramentas de visualização e análise de dados do Power BI. Mais significativamente, ele pode transformar rapidamente esses vastos conjuntos de dados em insights acionáveis que você pode usar para melhorar seus negócios.
O papel da IA no Power BI
Muitos dos recursos mais fortes do Power BI são incorporados diretamente em seu conjunto de ferramentas de análise de dados. A seguir estão apenas algumas das integrações de IA mais confiáveis do Power BI.
Melhorando a análise de dados com IA
Como em muitas outras plataformas, um dos principais casos de uso da IA no Power BI é sua capacidade de automatizar tarefas que de outra forma seriam complexas. Normalmente, qualquer tomada de decisão orientada por dados por meio da plataforma precisa ser tratada manualmente.
Mas com o conjunto de ferramentas de IA do Power BI, você pode analisar dados de forma mais eficiente e com menos intervenção manual. Por exemplo, o Power BI usa IA para detectar automaticamente padrões, correlações e tendências dentro de conjuntos de dados. Às vezes, essas podem até ser tendências ocultas que não se revelaram imediatamente durante o rastreamento manual de dados.
Processamento de linguagem natural no Power BI
Outra maneira principal pela qual o Power BI usa IA é por meio do processamento de linguagem natural. No Power BI, isso assume a forma de um recurso conhecido como "Q&A". O Q&A funciona de forma semelhante a ferramentas populares de IA generativa, como o ChatGPT. Usuários empresariais podem fazer perguntas e receber respostas geradas com base em suas consultas.
Isso se torna particularmente eficaz quando usado como uma ferramenta de exploração de dados. Os usuários podem interagir com seus dados de forma mais intuitiva, fazendo perguntas específicas sobre conjuntos de dados, como "Quais foram os números de vendas do último trimestre?". O Q&A poderá então responder e, ao mesmo tempo, ir além deste resumo de texto, gerando visualizações instantâneas com base em seus dados atuais do Power BI.
Recurso de insights com tecnologia de IA
O recurso "Insights" do Power BI permite que seus usuários interajam com dados do Power BI. O recurso Insights também é alimentado por IA, permitindo que ele detecte padrões e tendências automaticamente usando algoritmos avançados.
Esse recurso orientado por IA ajuda o Power BI a se tornar uma ferramenta de inteligência empresarial ainda mais eficaz, particularmente em algumas áreas-chave. Para começar, o Insights usa IA para identificar anomalias de dados ou pontos de dados inesperados. Ele também pode revelar os drivers significativos por trás das métricas atuais de um usuário.
Principais recursos de IA no Power BI
Os recursos acima estão todos incorporados ao conjunto de recursos existentes do Power BI. No entanto, a solução também usa machine learning em um conjunto adicional de ferramentas e recursos. Esses recursos de IA no Power BI podem melhorar muito a maneira como você visualiza e analisa dados.
Visuais de IA
O Power BI agora usa inteligência artificial para fornecer visuais nativos de IA. Isso permite que analistas de dados explorem dados complexos de forma simplificada e visualmente mais atraente.
Principais influenciadores visuais
Um exemplo disso é o visual Key Influencers do Power BI. O visual Key Influencers é uma ferramenta poderosa orientada por IA, projetada para ajudar os usuários a identificar os fatores que têm o impacto mais significativo em um resultado ou métrica específica.
Um exemplo disso pode ser identificar por que as vendas estão aumentando com base em uma série de variáveis diferentes. Ao identificar e visualizar essas informações, o Key Influencers ajuda os usuários a entender o que está impulsionando os principais resultados comerciais para que eles possam tomar decisões informadas com base nesses dados.
Árvore de decomposição
Outra ferramenta de visualização orientada por IA no Power BI desktop é a Decomposition Tree. Essa ferramenta ajuda os usuários a decompor informações ao dividir uma métrica complexa em seus fatores contribuintes.
Um exemplo importante é uma análise hierárquica. Isso permite que os usuários peguem uma métrica complicada como receita e a dividam em diferentes categorias como região, canal de vendas ou categoria de produto. A IA divide esses dados por si só, para que você possa se concentrar em determinar as razões por trás dos dados.
Integração AutoML (Automated Machine Learning)
Usuários premium do PowerBI têm acesso a mais integrações do AutoML. Elas permitem que os usuários criem modelos complicados de machine learning, mesmo que não tenham muita experiência técnica. Seguindo as etapas abaixo, você pode usar essa funcionalidade para criar seu próprio modelo preditivo.
- Conectar a um conjunto de dados.
- Habilite o AutoML no seu menu de fluxo de dados.
- Escolha um tipo de previsão, defina sua variável alvo (o que você deseja rastrear) e defina seu resultado.
- Treine o modelo. O Power BI permite que você defina um tempo de treinamento; quanto mais tempo você gastar, mais preciso ele provavelmente será.
- Revise o relatório de avaliação. O Power BI fornecerá isso após o treinamento, para que você possa avaliar o quão bem-sucedido ele foi.
- Aplique o modelo aos seus dados usando o botão Aplicar modelo.
Integração de serviços cognitivos
A integração de serviços cognitivos permite que os usuários acessem recursos de IA dos Serviços Cognitivos do Azure da Microsoft diretamente no Power BI.
Análise de texto e sentimento
A análise de texto permite que você processe dados de texto para descobrir insights. Ela pode ser usada para extrair palavras-chave, identificar frases-chave, detectar o idioma de um texto e permite que você execute análise de sentimento. Com a análise de sentimento, o Power BI pode visualizar o feedback do cliente a partir de avaliações e postagens de mídia social. Isso pode lhe dar insights nunca vistos antes sobre as opiniões e comportamentos do cliente.
Reconhecimento de imagem no Power BI
O reconhecimento de imagem permite que o Power BI analise imagens, permitindo que os usuários criem dados e obtenham novos insights a partir deles. Seus principais recursos são a capacidade de detectar objetos dentro de imagens e categorizá-las com base no que elas contêm. Alguns casos de uso populares para esse recurso incluem identificar produtos em imagens ou escanear recibos com eficiência.
Integração de R e Python para recursos avançados de IA
Para usuários avançados, o Power BI oferece suporte a modelos de IA personalizados usando R e Python. Essas linguagens podem ser usadas para criar visualizações ainda mais sofisticadas e formas mais avançadas de processamento de dados.
Preparação de dados orientada por IA no Power BI
As integrações de IA do Power BI também podem simplificar o processo de preparação e limpeza de dados por meio dos seguintes recursos.
Fluxos de dados com aprimoramentos de IA
Os fluxos de dados são um recurso regular no Power BI que permite aos usuários criar pipelines de dados reutilizáveis, bem como processos ETL (Extract, Transform, Load). Ao usar funcionalidades adicionais de IA, você pode automatizar esse processo. Ao automatizar os fluxos de dados, a IA pode limpar seus dados enquanto detecta rapidamente quaisquer anomalias. Depois de limpos, a IA também pode transformar esses dados em um formato utilizável para que você possa analisá-los mais profundamente no Power BI.
Transformações inteligentes de dados
Ao automatizar o processo ETL, a IA pode ir um passo além ao executar transformações inteligentes de dados. Um exemplo disso poderia ser preencher automaticamente quaisquer pontos de dados ausentes ou conjuntos de dados correspondentes por meio de um processo chamado correspondência fuzzy. Transformações inteligentes também podem enriquecer conjuntos de dados com fontes externas, fortalecendo ainda mais o poder transformador dos seus dados de texto.
Casos de uso de IA no Power BI
A IA permite que o Power BI se torne uma ferramenta poderosa em vários casos de uso práticos. Esses casos de uso não beneficiam apenas analistas de dados e tomadores de decisão, pois os relatórios significativos do Power BI também podem impactar vários outros departamentos.
Análise preditiva para vendas e marketing
As equipes de vendas e marketing podem prever tendências futuras usando os recursos de IA encontrados no Power BI. Visuais com tecnologia de IA podem ser usados para melhorar seus esforços de marketing direcionados, bem como para criar uma segmentação de público mais específica.
IA em análise financeira
Os departamentos financeiros também podem usar os modelos de previsão com tecnologia de IA do Power BI em seus orçamentos. O Power BI pode consolidar dados financeiros, e sua funcionalidade de IA pode então criar visualizações de IA distintas. Os analistas financeiros exploram os dados mostrados nessas visualizações para otimizar o fluxo de caixa atual. Os dados também podem informar melhorias futuras na estratégia financeira de toda a sua empresa.
IA para análise de atendimento ao cliente
A análise de sentimentos pode ajudar um usuário do Power BI no seu departamento de atendimento ao cliente a entender melhor as necessidades do cliente. O feedback textual do cliente pode ser analisado para determinar o que o cliente quer da conversa e como ele se sente. Isso também pode ser aplicado a dados do call center para que você possa otimizar seus procedimentos de atendimento ao cliente no futuro.
Análise de risco com tecnologia de IA
As empresas também podem usar a funcionalidade de IA do Power BI como uma ferramenta de mitigação de risco. No setor de seguros, os modelos de IA podem detectar fraudes. No setor financeiro, os riscos de investimento podem ser avaliados por meio de relatórios de amostra do PowerBI e recursos de IA generativos. Esses riscos podem então ser mitigados pela aplicação eficaz de dados.
Melhores práticas para usar IA no Power BI
Embora a funcionalidade de IA do Power BI seja substancial, algumas práticas recomendadas precisam ser seguidas se você quiser maximizar seu valor em seu negócio.
Compreendendo a qualidade dos dados
Nem todos os dados são criados iguais. A eficácia dos seus insights orientados por IA dependerá da qualidade dos seus conjuntos de dados originais.
Executar regularmente limpezas e validações de dados pode garantir que seus dados sejam da mais alta qualidade possível. Você também deve formatar dados regularmente antes de aplicá-los a qualquer um dos modelos de IA do Power BI.
Combinando insights de IA com conhecimento de domínio
A IA generativa não deve substituir seus cientistas de dados experientes ou outros funcionários. Os insights de IA do Power BI são mais eficazes quando analisados por pessoas com experiência direta em como seu negócio é gerenciado e como seus dados originais são formados.
Considere também a criação de equipes multifuncionais, nas quais cientistas de dados possam trabalhar com analistas e partes interessadas para tomar decisões com base em seus dados.
Melhoria contínua do modelo
Ferramentas de business intelligence como Power BI exigem melhoria constante. Monitore continuamente seus modelos de machine learning e atualize-os com novos dados regularmente.
Isso deve manter todos os recursos de IA atualizados e funcionando de forma eficaz.
O futuro da IA no Power BI
A inteligência artificial está evoluindo mais a cada dia. Estas são algumas das principais tendências que provavelmente impactarão os recursos de IA no Power BI em um futuro próximo.
Expandindo os recursos do AutoML
Como um dos recursos de IA mais complexos no Power BI, o AutoML provavelmente se expandirá nos próximos anos. Algumas melhorias potenciais para o recurso podem incluir tempos de treinamento mais rápidos, precisão de modelo aprimorada e suporte a modelos complexos.
Insights de IA em tempo real
Há uma demanda crescente pelo Power BI para implementar insights de IA em tempo real. Acessar recursos como análise de sentimentos em tempo real pode melhorar muito a tomada de decisões, especialmente em setores dinâmicos e de rápida movimentação. Devido a essa demanda, o Microsoft Power BI pode implementar esses recursos em tempo real no futuro.
Integrações e ferramentas avançadas de IA
É altamente provável que futuras integrações de machine learning automatizado do Power BI estejam em áreas que nem sequer consideramos antes. Modelos de aprendizado mais profundos ou serviços cognitivos ainda mais aprimorados podem mudar a maneira como a plataforma coleta e categoriza dados. No futuro, isso pode permitir que o Power BI funcione em novos casos de uso, como automatizar de forma inteligente ainda mais processos de negócios.
Conclusão
A integração de IA no Power BI melhorou muito suas capacidades em visualização e análise de dados empresariais. Se você já usa o Power BI premium, considere experimentar seus vários recursos de IA.
Mas lembre-se de que a IA é mais forte quando combinada com insights humanos. Não confie em recursos de IA para tomar decisões por você; em vez disso, permita que ela organize seus dados, para que você possa interpretar as informações de uma forma que possa melhorar seu negócio.
