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Conheça 15 benefícios do Power BI para áreas de negócios

Com o Power BI você pode mascarar dados conforme sua necessidade, pois possui um mecanismo de mashup muito poderoso. Com o mecanismo super rápido da Memória no Power BI, você pode modelar os dados, adicionar colunas medidas ou calculadas ou criar um esquema em estrela por conta própria. Com a ajuda dos elementos de visualização de dados, é possível fazer isso e e personalizá-los para contar uma história por trás dos dados. Trabalhe com o Azure / nuvem, bem como fontes de dados locais. Você pode fazer mais do que isso com o Power BI, o que não é possível com outros produtos com facilidade.

A seguir, são listadas algumas das competências valorizadas da ferramenta Microsoft Power BI:

1. Integra-se perfeitamente aos aplicativos existentes

Com o Power BI você pode adotar facilmente recursos de análise e relatórios, pois o Power BI se integra facilmente ao seu ambiente de negócios atual.

2. Painéis personalizados

O painel de informações pode ser personalizado de acordo com as necessidades de uma empresa. Para fornecer uma experiência unificada ao usuário, os painéis e os relatórios de BI podem ser facilmente incorporados ao aplicativo.

3. Sem restrições de memória ou velocidade

Ao transferir um sistema de BI existente para um poderoso ambiente de nuvem com o Power BI incorporado, não há restrições de memória ou velocidade que garantam que os dados possam ser recuperados e analisados ​​rapidamente.

4. Publique relatórios com segurança

Com a ferramenta disponível no Power BI você pode configurar a atualização automática de dados e publicar relatórios com segurança, o que permite aos usuários recorrer às informações mais recentes.

5. Não é necessário suporte técnico especializado

Não há necessidade de suporte técnico especializado, pois o Power BI fornece consultas e análises ágeis. Ele suporta o uso de ferramentas intuitivas de designer gráfico e interface de linguagem natural.

6. Simplicidade e desempenho equilibrados

A linguagem de script DAX e a tecnologia de análise na memória mostram que há um equilíbrio entre simplicidade e desempenho.

7. Extrai rapidamente a inteligência comercial

Transforme os dados da sua empresa em visuais sofisticados, extraindo assim a inteligência comercial para uma melhor tomada de decisão.

8. Suporta serviços de dados avançados

A ferramenta de consultoria do Microsoft Power BI pode ser integrada a serviços avançados de nuvem, como a estrutura Bot ou Cortana.

9. Seus dados podem ser acessados ​​facilmente

Juntamente com técnicos da Microsoft, como documentos do SharePoint ou bancos de dados SQL, o Power BI também se integra a soluções que não são da Microsoft. Ele se conecta a cerca de 60 soluções de software comuns que as empresas já usam e desenha um painel centralizado e fácil de digerir. Para citar alguns: Spark, Hadoop, SAP, Google Analytics, Salesforce, etc.

10. Fácil implementação

A demanda por recursos de engenharia ou de TI é menor para implementar o Power BI. Às vezes, há casos em que nenhuma engenharia é necessária, pois os gerentes criam uma chave de API e a conectam ao software.

11. Baixos custos e retornos rápidos

Ao analisar dados recentes, as empresas podem tomar decisões informadas sobre o mercado em crescimento e com baixo desempenho. Além disso, elas podem realizar análises internamente para economizar dinheiro.

12. A inovação é constante

Novas funções e recursos são atualizados todos os meses nos produtos Power BI.

13. Os relatórios do Power BI podem ser visualizados em várias plataformas e dispositivos

Você pode acessar os relatórios do Power Bi a partir do seu dispositivo móvel e de um laptop, desde que tenha uma conexão com a Internet. Aplicativos nativos são disponibilizados para dispositivos iOS, Android e Windows.

14. Funcionalidade de arrastar e soltar

Você pode criar seus próprios relatórios ad-hoc através da funcionalidade de arrastar e soltar, que é um processo muito fácil.

15. Cresça junto com a comunidade on-line do Power BI

O Power BI é usado por mais de 200,00 organizações e possui mais de 5 milhões de assinantes. A comunidade online cresceu tremendamente nos últimos anos, onde as pessoas compartilham suas idéias na criação de painéis.

Conclusão:

O crescente conjunto de ferramentas que o Power BI contém possui o potencial de fornecer informações reais, atraentes e acionáveis ​​a partir dos dados, por meio de relatórios no painel. O Power BI tem vários benefícios que podem ajudar você e suas organizações a melhorar sua inteligência de negócios. Com isso, agora você tem uma imagem clara de várias formas de trabalho do Power BI, que o ajudarão a executar diversos projetos e suporte dessa poderosa ferramenta.

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Ciência de dados vs Inteligência Artificial – Elimine suas dúvidas!

Data Science e Inteligência Artificial são as duas tecnologias mais importantes do mundo atualmente. Embora a Data Science faça uso da Inteligência Artificial em suas operações, ela não representa completamente a IA. Neste artigo, entenderemos o conceito de ciência de dados versus inteligência artificial. Além disso, discutiremos como os pesquisadores de todo o mundo estão moldando a Inteligência Artificial moderna.

A Ciência de Dados e a Inteligência Artificial são as mais usadas de forma intercambiável. Embora a Ciência de Dados possa contribuir para alguns aspectos da IA, ela não reflete tudo. A Ciência de Dados é o campo mais popular do mundo atualmente. No entanto, a verdadeira Inteligência Artificial está longe de ser alcançável. Muitos consideram a Ciência de Dados contemporânea como Inteligência Artificial, porém isso não é simplesmente assim. Então, vamos explorar Ciência de Dados x Inteligência Artificial para limpar todas as suas confusões.

O que é Ciência de Dados ( Data Science )?

Data Science é a atual tecnologia dominante que conquistou indústrias em todo o mundo e provocou uma quarta revolução industrial no mundo de hoje. Isso é resultado da contribuição da explosão maciça de dados e da crescente necessidade das indústrias de confiar nos dados para criar produtos melhores.

Nós nos tornamos parte de uma sociedade baseada em dados. Estes se tornaram uma necessidade urgente de indústrias que precisam deles para tomar decisões cuidadosas.

A Ciência de Dados envolve vários campos subjacentes, como estatística, matemática e programação, portanto, é necessário que um cientista de dados seja proficiente neles para entender tendências e padrões nos dados. Esse grande requisito de habilidades fornece à Data Science uma curva de aprendizado acentuada. Além disso, é necessário que um cientista de dados possua um perfil analista, técnico e estatístico. Vamos abordar em outro artigo, quais os conhecimentos necessários para um cientista de dados de sucesso.

data science aplicado a empresas

As várias etapas e procedimentos na Ciência de Dados envolvem extração, manipulação, visualização e manutenção de dados para prever a ocorrência de eventos futuros. Um cientista de dados deve ter um conhecimento sólido dos algoritmos de aprendizado de máquina. Esses algoritmos de aprendizado de máquina são Inteligência Artificial, que discutiremos mais adiante neste artigo.

As indústrias exigem que os cientistas de dados as ajudem a tomar as decisões necessárias baseadas em dados. Eles as auxiliam a avaliar seu desempenho e também sugerem as mudanças necessárias para aumentá-los. E também ajudam a equipe de desenvolvimento de produtos a adaptar pelos que atraem os clientes, analisando seu comportamento.

O que é inteligência artificial?

Inteligência Artificial é a inteligência que é possuída pelas máquinas. É modelado a partir da inteligência natural que é possuída por animais e humanos. Ela faz uso de algoritmos para executar ações autônomas. Essas ações são semelhantes as realizadas no passado e foram bem-sucedidas.

Muitos algoritmos tradicionais de Inteligência Artificial tinham objetivos explicitamente fornecidos, como foi o caso de algoritmos de localização de caminhos. No entanto, os algoritmos de IA contemporâneos, como os mais modernos, entendem os padrões e encontram a meta incorporada nos dados. A Inteligência Artificial também é utilizada em vários princípios de engenharia de software, com o objetivo de desenvolver soluções para os problemas existentes.

Recentemente, muitos gigantes da tecnologia, como Google, Amazon e Facebook, estão aproveitando a Inteligência Artificial para desenvolver sistemas autônomos. O exemplo mais famoso é o do AlphaGo do Google, esse sistema autônomo de jogo Go derrotou o Ke Jie, o jogador profissional AlphaGo número 1 do mundo. Este último fez uso das redes neurais artificiais modeladas a partir dos neurônios humanos que aprendem informações ao longo do tempo e executam ações.

Qual a diferença entre inteligência artificial e ciência de dados?

Vamos começar a explorar Ciência de Dados x Inteligência Artificial através dos pontos abaixo:

1. Restrições da IA contemporânea

A Inteligência Artificial e a Ciência de Dados podem ser usadas de forma intercambiável. Mas existem certas diferenças entre os dois campos. A IA contemporânea usada no mundo hoje é a ‘Inteligência Artificial Estreita’, sob essa forma de inteligência, os sistemas de computadores não têm total autonomia e consciência como seres humanos. Em vez disso, eles só podem executar tarefas para as quais foram treinados. Por exemplo, um AlphaGo pode derrotar o campeão número 1 do mundo, mas não saberá que está jogando o jogo AlphaGo. Ou seja, ele não tem uma mente consciente.

2. A Ciência de Dados é um procedimento abrangente

Data Science é a análise e estudo de dados. Um cientista de dados é responsável por tomar decisões que beneficiam as empresas. Além disso, seu papel varia de acordo com o setor. Nas suas funções e responsabilidades cotidianas, o principal requisito é pré-processar os dados, ou seja, executar a limpeza e transformação destes. Ele então analisa os padrões nos dados e usa técnicas de visualização para desenhar gráficos que sublinham os procedimentos analíticos. Em seguida, desenvolve modelos de previsão que encontram a probabilidade da ocorrência de eventos futuros (analise preditiva).

3. Inteligência Artificial é uma ferramenta para Data Scientist

Para um cientista de dados, a Inteligência Artificial é uma ferramenta ou um procedimento que está no topo de outras metodologias, usadas para analisar os dados. Isso é melhor analisado através da Hierarquia de Maslow, em que cada componente da pirâmide representa uma operação de dados que é realizada por um cientista de dados.

Várias funções e requisitos da empresa também destacam as principais diferenças entre Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Por exemplo, várias empresas exigem posições de IA pura, como Deep Learning Scientist, Machine Learning Engineer, PNL Scientist etc. Esses requisitos são principalmente para o desenvolvimento de produtos que vivem e respiram na IA. Muitas dessas funções exigem ferramentas de ciência de dados, como R e Python, para executar várias operações de dados, mas também exigem conhecimentos adicionais em ciência da computação.

Um cientista de dados, por outro lado, ajuda a empresa e os negócios a tomar decisões cuidadosas baseadas em dados. Ele é responsável por extrair dados usando consultas SQL e NoSQL, limpando várias anomalias nos dados, analisando seus padrões e aplicando modelos preditivos para gerar insights futuros. Além disso, com base nos requisitos, um Data Scientist também utiliza ferramentas de IA, como os algoritmos de Deep Learning, que executam classificação e previsão rigorosas nos dados.

Ciência de Dados versus Inteligência Artificial – diferença principal

A Ciência de Dados é um processo abrangente que envolve pré-processamento, análise, visualização e previsão. Por outro lado, a IA é a implementação de um modelo preditivo para prever eventos futuros.

A Data Science é composta por várias técnicas estatísticas, enquanto a IA faz uso de algoritmos de computador.

As ferramentas envolvidas na Ciência de Dados são muito mais do que as usadas na IA. Isso ocorre porque a Data Science envolve várias etapas para analisar dados e gerar insights a partir deles.

A Ciência de Dados trata de encontrar padrões ocultos nos dados, enquanto a IA tem a ver com conferir autonomia ao modelo de dados.

A Ciência de dados não envolve um alto grau de processamento científico em comparação com a IA.

Conclusão

Nesta Ciência de Dados x Inteligência Artificial, conhecemos os dois termos usados de forma intercambiável. A Inteligência Artificial é um domínio amplo que ainda é amplamente inexplorado. A Ciência de Dados é um campo que utiliza a IA para gerar previsões, mas também se concentra na transformação de dados para análise e visualização. Por fim, concluímos que, embora a Ciência de Dados seja um trabalho que realiza análise de dados, a Inteligência Artificial é uma ferramenta para criar produtos melhores e conceder autonomia a eles.

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Análise preditiva em manufatura: uma vantagem vencedora

O mundo moderno da manufatura é uma dança delicada, cheia de peças interconectadas que precisam funcionar perfeitamente para produzir os bens que mantêm o mundo funcionando.

Em partes, exploramos os desafios exclusivos de dados e análises que as empresas de manufatura enfrentam todos os dias.

Criar um modelo de análise preditiva preciso não é fácil. Requer uma equipe de dados qualificada, ferramentas avançadas e enormes quantidades de dados limpos da combinação certa de entradas.

É um processo difícil, mas um mecanismo de análise preditiva eficaz é um grande trunfo para qualquer organização.

Grandes desafios, grandes recompensas

As empresas de manufatura estão em uma posição única em relação aos dados: eles criam e capturam toneladas deles todos os dias. O processo de produção de mercadorias é uma enorme oportunidade para otimização de dados.

As matérias-primas precisam ser encomendadas, recebidas, construídas, embaladas e enviadas para venda da maneira mais eficiente possível. Como as etapas são repetidas tantas vezes ao longo do processo, uma pequena borda, criada por meio de análises preditivas na fabricação, será ampliada a cada repetição para produzir benefícios significativos.

Devido à natureza cíclica do processo de fabricação, as empresas orientadas a dados estão construindo processos superiores para criar vantagens cada vez maiores. Aqui estão alguns exemplos de empresas que usam análise de fabricação para ganhar o futuro:

Melhore o gerenciamento de inventário com previsão de demanda

Criar um produto que os consumidores desejam comprar só é útil se uma empresa puder encontrar uma maneira de colocá-lo na frente dos consumidores que o exigem.

Vários dos fabricantes mais avançados de hoje estão misturando dados históricos de clientes e fatores externos para prever a demanda por bens, para que possam aumentar a produção quando a demanda for alta e diminuir a produção quando a demanda for baixa.

Essas empresas não estão apenas construindo para o futuro, elas estão construindo o futuro.

A necessidade de prever com precisão a demanda é crucial para esses fabricantes. Avaliar a demanda em tempo real é ineficaz, pois as empresas precisam tomar decisões sobre ela com antecedência suficiente para concluir um ciclo de produção inteiro e colocar esse produto na frente dos clientes.

Com um sólido modelo de análise preditiva em vigor, os fabricantes podem criar exatamente a quantidade certa de produtos (e a variedade ideal deles) para satisfazer os futuros clientes.

Essas previsões otimizam a receita de vendas, mas também evitam custos desnecessários associados à produção, envio e armazenamento de itens que não serão vendidos. As previsões precisas são vantajosas para todos os fabricantes.

Crie seus negócios de fabricação com análises

A análise preditiva na manufatura deixou de ser ficção científica e passou a ser uma adição imediata à pilha de tecnologia de qualquer empresa. O uso dos serviços da TECNET IT para análise de fabricação, combinando informações internas e externas em uma série de previsões precisas, é incrivelmente valioso para qualquer fabricante.

Melhorar qualquer etapa do processo de fabricação é uma vantagem sobre a concorrência, mas melhorar cada etapa é uma maneira orientada por dados para se tornar um líder da indústria mais rapidamente.

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10 maneiras poderosas de visualizar seus dados através de gráficos

1. Visualização de dados definida

Visualização de dados é a criação de representações visuais desses itens. Elas comunicam claramente informações desses dados por meio de tabelas e gráficos. Em termos de business intelligence (BI), essas visualizações ajudam os usuários a tomar melhores decisões baseadas em dados.

“Criar arquitetura é colocar em ordem. Coloque o que está em ordem? Função e objetos. ”

Le Corbusier

Le Corbusier foi um dos maiores arquitetos do século XX. Ele intuitivamente entendeu como reduzir tudo a sua forma mais simples e elegante sem nunca sacrificar o que mais importava: o objetivo de cada criação e como as pessoas interagem com o espaço ao seu redor.

A visualização de dados é muito parecida com arquitetura. Ao descobrir como exibi-los, você precisa começar com a função (a tendência, o padrão ou as informações vitais que você está tentando transmitir rapidamente) e depois considerar o usuário (como eles navegam e interagem com os dados) ) e só então chegamos à etapa final: torná-la a mais limpa e bonita possível.

Muitas pessoas enfrentam essas etapas na ordem errada. Em vez de dizer: “Esta é a informação que preciso apresentar; vamos encontrar a melhor maneira possível de mostrar essa ideia “, eles pensam:” Precisamos de um gráfico de barras / gráfico de pizza / indicador aqui “. Ou pior:” Os mapas de dispersão são bem legais. Vamos colocar um aqui? “

É assim que as pessoas acabam com visualizações confusas ou até enganosas que, embora atraentes, pouco fazem para ajudar na tomada de decisões inteligentes ou esclarecer os usuários sobre o verdadeiro desempenho de seus negócios.

Os indicadores mostram um KPI, claramente.

Isso é particularmente útil quando você deseja fornecer uma ideia instantânea de como os negócios estão indo em um KPI específico. A incorporação de uma visualização simples de “indicador de medidor” mostra imediatamente se você está acima ou abaixo da meta e se está se movendo na direção certa. Tudo isso é especialmente eficaz se você incorporar códigos de cores, como cores vermelho / verde ou setas para cima / para baixo. Você pode até criar indicadores e visuais personalizados para dar um toque mais forte à sua história.

Um indicador numérico como o abaixo, à direita, é ainda mais objetivo, fornecendo um simples título e uma indicação de como ele se compara ao ano / trimestre / mês anterior, etc.

2. Os gráficos de linhas exibem tendências

Os gráficos de linhas são muito populares para uma variedade de casos de uso de negócios, porque demonstram uma tendência geral rápida e concisa, de uma maneira difícil de interpretar mal. Em particular, eles são bons para descrever tendências de diferentes categorias durante o mesmo período, para ajudar na comparação. Por exemplo, este gráfico visualiza os números de vendas por faixa etária para três linhas de produtos diferentes:

3. Os gráficos de barras detalham as coisas simplesmente

Os gráficos de barras são ótimos para comparar vários valores diferentes, especialmente quando alguns deles são divididos em categorias codificadas por cores. Para ilustrar a diferença entre este e um gráfico de linhas, agora vamos pegar as mesmas informações acima e revisá-las novamente como um gráfico de barras:

4. Os gráficos de colunas comparam valores lado a lado

Geralmente, faz sentido usar gráficos de colunas para comparações lado a lado de diferentes valores. Você também pode usá-los para mostrar alterações ao longo do tempo, embora faça sentido fazer isso quando desejar chamar a atenção para os números totais, em vez da forma da tendência (que é mais eficaz com um gráfico de linhas).

Por exemplo, o gráfico abaixo mostra o total de visualizações de páginas do site versus sessões em uma série de datas. Os números não se movem muito dia a dia, portanto, um gráfico de linhas não revelaria nada de interessante em termos de tendências; em vez disso, as informações pertinentes aqui são o número concreto de visitantes do site todos os dias.

Movimento especializado: se você deseja destacar ou contrastar índices e uma tendência geral, pode combinar um gráfico de linhas e colunas, como no exemplo abaixo.

5. Os gráficos de pizza mostram claramente proporções

Os gráficos de pizza mostram facilmente a parcela que cada valor compõe do todo. Eles são muito mais intuitivos do que simplesmente listar porcentagens que somam 100%.

Este gráfico mostra quais campanhas geram a maior parcela do total de leads. Você vê imediatamente que o AdWords é a fonte mais eficaz, seguida pelas mídias sociais e depois pelas inscrições nos seminários on-line. Uma visão instantânea esclareceria à sua equipe de marketing o que está funcionando melhor, ajudando-a a reatribuir recursos rapidamente ou a reorientar seus esforços para maximizar a geração de leads.

6. Os gráficos de área comparam proporções

Os gráficos de área são úteis porque fornecem uma noção do volume geral, bem como a proporção desse volume absorvida por cada categoria.

No exemplo acima, você pode ver quanto de um volume (receita) é sobreposto por outro volume (custo). Essa é uma ótima maneira de impor uma verificação da realidade para suas estimativas de receita – você vê imediatamente que a margem amarela de lucro é a mais fina possível, ajudando-o a avaliar onde o fluxo de caixa é realmente mais apertado do que em que lugar do ano em que você está, simplesmente trazendo mais dinheiro.

(Importante: visualizações em camadas como essas ficam confusas quando você introduz mais de três valores na mistura.)

Esse tipo de informação pode esclarecer questões como planejamento de recursos, padrões de pedidos, gerenciamento financeiro, alocação de espaço de armazenamento apropriado e muito mais.

7. Tabela dinâmica facilmente apresenta índices

As tabelas dinâmicas não são as maneiras mais bonitas ou intuitivas de visualizar dados, mas são úteis quando você deseja extrair rapidamente índices enquanto vê números exatos (em vez de ter uma noção de tendências), especialmente se você não tiver acesso a uma ferramenta de BI de autoatendimento, que pode automatizar isso para você.

Neste exemplo, informações complexas do paciente são resumidas para fornecer uma visão geral detalhada dos custos, número de pacientes e dias médios admitidos no hospital:

8. Gráficos de dispersão: distribuição e relacionamentos

Os gráficos de dispersão apresentam categorias de dados por cor do círculo e o volume dos dados por tamanho do círculo; eles são usados para visualizar a distribuição e o relacionamento entre duas variáveis.

O gráfico abaixo visualiza cada linha de produtos pelo número de unidades vendidas e a receita gerada, representando o valor em tamanho físico. Ele também divide isso por sexo (passar o mouse sobre os círculos revelaria o nome do produto no original).

Nesse cenário, você pode ver que seus clientes mais frequentes (e lucrativos) são homens – o que pode levar você a concentrar mais esforços de marketing em compradores masculinos ou a procurar maneiras mais eficazes de atrair clientes do sexo feminino, dependendo do seu negócio prioridades.

9. Mapas de área / dispersão para dados geográficos

Essas visualizações de dados permitem que você veja imediatamente quais locais geográficos são mais significativos para os seus negócios. Os dados são visualizados como pontos de cor em um mapa; valores são representados pelo tamanho do círculo.

Por exemplo, o mapa abaixo mostra os visitantes do site por local, em que a cor indica a porcentagem de conversões (quanto mais brilhante o verde, maior a taxa de conversão).

10. Gráficos de funil: compreenda rapidamente o processo de vendas

Esse é um tipo muito específico de visualização que descreve os valores decrescentes à medida que os clientes passam pelo funil de vendas. A beleza disso é que ele dá vida as suas taxas de conversação a cada passo, para que você possa ver rapidamente onde as pessoas estão desistindo do processo. O gráfico de funil abaixo mostra o número de pessoas em cada estágio da demanda, desde a visita inicial ao site, passando por todos os pontos de contato até a venda final: