Saiba mais sobre dados e IA

Objetivos de aprendizagem 

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

• Compreender o conceito de dados e sua importância no mundo moderno.
• Explicar o papel da tomada de decisão orientada por dados nas organizações modernas e como ela difere da tomada de decisões tradicional.
• Definir a IA e articular sua importância no mundo atual.

A importância dos dados

Dados são uma coleção de fatos, números e estatísticas que fornecem informações sobre vários aspectos do mundo. Atualmente, os dados são um componente essencial da vida moderna e da economia. Com a ascensão da tecnologia, as empresas podem coletar, armazenar e analisar grandes quantidades de dados para obter insights sobre suas operações e clientes. 

Os dados podem ser considerados o ativo mais valioso do mundo moderno e eles são coletados de várias formas. 

Os dados oferecem insights e informações valiosas que podem ajudar indivíduos e organizações a tomar melhores decisões. Hoje em dia, eles são gerados a uma taxa sem precedentes. E as empresas e os governos estão usando dados para obter informações sobre o comportamento dos consumidores, tendências de mercado e outros fatores importantes.

Veja exemplos específicos do setor de como os dados afetam o mundo.

Tomada de decisão orientada por dados

A tomada de decisão orientada por dados é um processo de tomada de decisão baseado na análise de dados, e não na intuição ou experiência pessoal. Nas organizações modernas, a tomada de decisão orientada por dados é cada vez mais importante devido às grandes quantidades de dados disponíveis. A tomada de decisão orientada por dados pode fornecer insights mais precisos e confiáveis sobre as operações comerciais, o comportamento do cliente e as tendências do mercado.

A tomada de decisão tradicional, por outro lado, depende da intuição, da experiência pessoal e de outros fatores subjetivos. Embora a tomada de decisão tradicional possa ser eficaz em algumas situações, ela pode levar a decisões tendenciosas e a oportunidades perdidas.

Para implementar a tomada de decisão orientada por dados, as organizações devem coletar, armazenar e analisar dados de forma eficaz. Isso exige o uso de diversas ferramentas e técnicas, como a visualização de dados, análise estatística e aprendizagem de máquina (ML).

Veja os principais benefícios e resultados que resumem o papel da tomada de decisão orientada por dados nas organizações modernas.

A importância da IA

A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que permite às máquinas aprender e executar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. A IA tornou-se cada vez mais importante no mundo atual devido à sua capacidade de automatizar diversas tarefas, melhorar a eficiência e reduzir custos. A IA é usada em vários setores, incluindo saúde, finanças, transporte e fabricação para melhorar as operações e oferecer melhores serviços aos clientes.

Os dados são essenciais para permitir que a IA aprenda e execute tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana e para fornecer insights para melhorar as operações e serviços em todos os setores. Nos cuidados de saúde, a IA exige grandes conjuntos de dados de imagens médicas e dados de pacientes para analisar e identificar riscos à saúde. Nas finanças, a IA analisa grandes quantidades de dados financeiros para tomar decisões sobre investimento e detectar atividades fraudulentas. Na fabricação, a IA usa dados de sensores e de produção para monitorar o desempenho dos equipamentos, identificar problemas de manutenção e otimizar os processos de produção.

Veja algumas das principais aplicações de IA em todos os setores.

• Cuidados de saúde: No setor de saúde, a IA é usada na geração de imagens médicas, descoberta de medicamentos e monitoramento de pacientes. A geração de imagens médicas baseadas em IA podem ajudar os médicos a detectar doenças e lesões com mais precisão, enquanto a descoberta de medicamentos baseada em IA pode ajudar os pesquisadores a acelerar o desenvolvimento de novos medicamentos. A IA também pode ser utilizada para monitorar as condições dos pacientes em tempo real, permitindo que os prestadores de cuidados de saúde ofereçam cuidados personalizados de forma mais eficaz.
• Finanças: No setor financeiro, a IA é usada para detectar fraudes, pontuação de crédito e gestão de investimentos. A detecção de fraudes baseada em IA pode ajudar bancos e outras instituições financeiras a identificar transações fraudulentas com mais rapidez e precisão, enquanto a pontuação de crédito baseada em IA pode fornecer avaliações mais precisas da solvabilidade. A IA também pode ser usada para gerir investimentos, permitindo que os consultores financeiros tomem decisões mais informadas.
• Fabricação: No setor de fabricação, a IA é usada no controle de qualidade, manutenção preditiva e otimização da cadeia de fornecimento. O controle de qualidade baseado em IA pode ajudar os fabricantes a identificar defeitos e melhorar a qualidade dos produtos. Já a manutenção preditiva baseada em IA pode reduzir o tempo de inatividade e melhorar a eficiência. A IA também pode ser usada para otimizar cadeias de abastecimento, permitindo que os fabricantes disponibilizem produtos de forma mais eficiente.

A IA tornou-se uma tecnologia essencial em vários setores devido à sua capacidade de automatizar tarefas, melhorar a eficiência e reduzir custos. Usando a IA, as empresas podem melhorar suas operações e fornecer melhores serviços aos clientes, conduzindo, em última análise, a uma maior competitividade e a melhores resultados para todos.

Nesta unidade, você aprendeu sobre a importância dos dados e seu papel na tomada de decisão orientada por dados. Você também descobriu as noções básicas de IA e suas diversas aplicações em diferentes setores. Na próxima unidade, você se aprofundará nos conceitos de dados, incluindo tipos de dados, limpeza de dados e fontes de dados.

Recursos 

• GitHub: Introdução ao letramento em dados
• GitHub: Principais etapas da análise de dados
• Site do Tableau: Ciclo de análises visuais
• GitHub: Entender a visualização de dados
• Site externo: Letramento em dados para líderes 
• Site do Tableau: Aumente sua habilidade com dados ainda hoje
• Trailhead: Trilha Criar seu letramento em dados
• Salesforce Blog: Esse novo glossário de dados desmistificará os dados para você e suas equipes