Explicação da análise cognitiva:um guia claro e simples

Todos os dias, o mundo gera mais de 402 milhões de terabytes de dados. A quantidade total de dados produzidos, capturados e consumidos em todo o mundo está a crescer rapidamente e espera-se que atinja mais de 612 mil milhões de terabytes até 2030.

Esses dados vêm de todos os lugares:registros de transações de compras, sinais de GPS de smartphones, sensores usados para coletar informações climáticas, conteúdo postado em plataformas de mídia social, imagens e vídeos capturados por satélites e muito mais.

Para compreender esses dados e descobrir padrões e insights ocultos, é importante analisá-los de forma eficiente. Hoje, quase todas as empresas utilizam a análise de dados para reduzir despesas, tomar decisões baseadas em evidências, desenvolver e comercializar novos produtos e serviços e identificar novas oportunidades.

Ao longo dos anos, a análise de dados evoluiu de Descritiva (o que aconteceu no passado) para Diagnóstica (por que aconteceu), para Preditiva (o que é mais provável que aconteça no futuro) e para Prescritiva (o que pode ser feito para afetar resultados futuros).

É mais provável que a próxima grande mudança de paradigma seja em direção à Análise Cognitiva, que aproveitará o poder dos processadores de alto desempenho e dos algoritmos de Inteligência Artificial para descobrir padrões complexos ocultos em grandes volumes de dados.

Abaixo, você aprenderá por que a Análise Cognitiva é importante, como funciona, quais são as aplicações futuras e o tamanho do mercado e quais empresas estão investindo pesadamente em ferramentas de análise cognitiva. Vamos começar com uma pergunta básica.

O que é exatamente análise cognitiva?

Cognitive Analytics é uma tecnologia inteligente que abrange vários métodos analíticos para examinar dados estruturados e não estruturados. Ele pode pesquisar conjuntos de dados complexos e encontrar respostas que façam sentido para as questões colocadas.

Pense na análise cognitiva como um sistema com inteligência semelhante à humana. Em vez de apenas escanear os dados, ele entende o contexto, interpreta o tom de uma frase e reconhece objetos específicos em imagens ou vídeos.

A Análise Cognitiva geralmente utiliza inteligência artificial, aprendizado de máquina, redes neurais e semântica para descobrir padrões e insights complexos (que a análise convencional não consegue). Ele se aprimora com o tempo, aprendendo continuamente com dados e interações homem-máquina. Isso significa que quanto mais você alimenta dados, mais inteligente se torna a análise.

A maioria das empresas usa análise cognitiva para rastrear padrões de comportamento do cliente e identificar oportunidades potenciais. Dessa forma, eles podem estimar resultados futuros e tomar decisões baseadas em dados para melhorar o desempenho.

Algumas partes da análise cognitiva se sobrepõem à análise preditiva. Essas áreas envolvem principalmente o uso de dados de business intelligence para prever eventos e tendências futuras.

Observação:Cognitive Analytics também é o nome de uma empresa privada, bem como um nome de marca registrada para serviços empresariais. Embora os analistas de mercado geralmente usem esse termo quando falam sobre big data e business intelligence.

Como funciona?

A análise cognitiva é uma abordagem de encaminhamento de dados que começa e termina com o que está dentro dos dados. Ele utiliza técnicas avançadas que processam todos os dados (todos os tipos e em qualquer escala) para revelar insights inesperados e sem precedentes. Embora os sistemas de análise cognitiva possam utilizar vários algoritmos para extrair insights acionáveis, a sua arquitetura fundamental permanece a mesma e todos seguem uma sequência básica de procedimentos:

1. Pesquisar e coletar dados

Ele pesquisa toda a “base de conhecimento” para localizar dados em tempo real. Esses dados podem vir diretamente de sensores, dispositivos IoT, robôs e equipamentos. Em seguida, é organizado e integrado com dados existentes ou históricos de trimestres anteriores.

Alguns sistemas de análise cognitiva mostram dados por meio de painéis intuitivos, interface de usuário de equipamentos e outras representações. Uma ferramenta de visualização de dados fácil de entender pode reduzir significativamente o tempo necessário para encontrar padrões comuns e realizar reparos.

2. Analisar dados

A próxima etapa é analisar cuidadosamente texto, áudio e vídeo para compreender a linguagem natural e as interações humanas. Para fazer isso, a análise cognitiva combina técnicas de inteligência artificial, aprendizado de máquina, redes neurais e semântica.

Baseia-se principalmente na Rede Neural de Aprendizado Profundo, um subconjunto de aprendizado de máquina. Uma rede neural imita a forma como o cérebro humano funciona. Consiste em múltiplas camadas (uma camada de entrada, uma camada de saída e camadas ocultas entre elas) que são conectadas por meio de nós, e essas conexões formam uma “rede”.

Esses nós interconectados funcionam como neurônios no cérebro humano. Eles leem todos os dados recebidos e reconhecem padrões complexos usando algoritmos. A rede pode agrupar e classificar dados brutos, encontrar correlações e aprender e melhorar continuamente ao longo do tempo.

3. Gere e avalie a hipótese baseada em evidências

Os padrões e insights identificados são então avaliados para descobrir se são hipóteses baseadas em evidências. Se houver evidências concretas para apoiar a hipótese, o sistema avalia-a para determinar o seu valor potencial. Isso ajuda a identificar possíveis ameaças futuras e oportunidades de melhoria.

4. Adapte-se e aprenda com as seleções e respostas dos usuários

Como a análise cognitiva utiliza inteligência artificial, ela pode adaptar seu comportamento de acordo com as interações dos usuários. Por exemplo, se alguém busca constantemente um tipo específico de informação, o sistema aprenderá gradativamente a fornecer informações semelhantes sem desperdiçar muitos recursos computacionais.

Benefícios

A análise cognitiva é aplicada em empresas e organizações para preencher a lacuna entre grandes quantidades de dados e a necessidade de tomar melhores decisões. Os insights detalhados sobre o negócio ajudam as empresas a melhorar seus produtos, fornecer serviços mais personalizados aos clientes e ver o desempenho de seus concorrentes.

Para grandes empresas, a análise cognitiva provou ser muito eficaz em três áreas:

1. Envolvimento do cliente

A visão indescritível de 360 graus do comportamento dos clientes permite que as empresas criem uma experiência de cliente perfeita e sem atritos. Além disso, permite que as empresas desenvolvam uma compreensão mais profunda das preferências de compra dos utilizadores, antecipem as suas necessidades e garantam uma melhor segmentação dos utilizadores.

2. Produtividade e eficiência

Priorize e resolva problemas com mais rapidez, aproveite informações cruciais das conversas dos usuários, automatize ações para solicitações comuns, reduza gastos com recursos menos importantes e capacite os membros da equipe para responder de forma rápida e dinâmica. E como a análise cognitiva mescla informações passadas com dados atuais para melhorar continuamente os resultados, você pode se adaptar rapidamente às mudanças externas e às tendências do mercado.

3. Crescimento dos negócios

A análise cognitiva permite que as empresas expandam os negócios para novos mercados, encontrem novas oportunidades em locais específicos, explorem fontes de dados inexploradas e inovem novos produtos e serviços. Também torna mais fácil para analistas e pesquisadores de mercado descobrirem o valor do big data e resolverem problemas em suas instalações comerciais.

Adoção antecipada

Na última década, vários gigantes da tecnologia e startups investiram centenas de milhões no campo emergente da tecnologia cognitiva. Google, Microsoft, IBM, Amazon, Cisco, HPE, SparkCognition e DataRobot estão entre os principais contribuidores.

De acordo com o estudo conduzido pela IBM, os primeiros adotantes já obtiveram resultados positivos de suas iniciativas cognitivas – desde um melhor envolvimento do cliente até a inovação de produtos e o crescimento dos negócios.

Esses primeiros adotantes aproveitam vários recursos cognitivos, que vão desde o aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural até o desbloqueio de valores de diferentes fontes de dados, tanto estruturados quanto não estruturados. Algumas empresas desenvolvem plataformas personalizadas, enquanto outras utilizam APIs para implantar tecnologia cognitiva em seus sistemas.

A IBM investigou mais de 600 pioneiros que colocaram a tecnologia cognitiva em funcionamento. O seu relatório mostra que as capacidades cognitivas desempenham um papel importante no crescimento da empresa. Cerca de 65% dos primeiros adotantes acreditam que a tecnologia cognitiva é crucial para a sua estratégia e sucesso empresarial, enquanto 58% afirmam que é uma parte essencial da transformação digital da sua empresa.

A nova era do Analytics

À medida que avançamos para um mundo onde quase tudo está conectado, as empresas confiarão cada vez mais na análise cognitiva e em ferramentas relacionadas para crescer e se adaptar às mudanças nas necessidades dos clientes.

Mais especificamente, as ferramentas cognitivas podem ajudar as empresas a compreender verdadeiramente os padrões de comportamento dos clientes, identificar as causas profundas da insatisfação dos clientes e encontrar formas inovadoras de melhorar as experiências dos clientes. A análise cognitiva também pode ser uma ótima opção para otimizar custos operacionais, aumentar a retenção de clientes e diminuir significativamente o tempo de resolução.

Exemplos reais de análise cognitiva

A análise cognitiva está sendo usada agora em quase todos os setores para identificar padrões, ameaças potenciais e oportunidades de melhoria. Por exemplo,

Banco e Finanças

A computação cognitiva pode mudar radicalmente o setor bancário e financeiro. Ao contrário dos sistemas convencionais que modelam o comportamento do cliente com base em ações passadas e tratam todos os clientes da mesma forma, os sistemas cognitivos fazem análises mais precisas e oportunas dos indivíduos com base na sua idade, rendimento e transações.

A análise cognitiva pode ajudar os bancos a personalizar produtos e serviços para cada cliente, atingir de forma inteligente indivíduos com elevado património líquido, oferecer melhores planos de investimento e aplicar conhecimento proficiente para resolver problemas rapidamente.

Em suma, este paradigma emergente da computação pode ser aplicado em três áreas:

Atendimento ao cliente:como um sistema cognitivo entende o problema, ele pode fornecer soluções precisas sem redirecionar os clientes para departamentos diferentes e, assim, economizar o tempo de todos.
Tomada de decisões e consultoria:pode melhorar o processo de subscrição de empréstimos, o que requer uma compreensão mais profunda das empresas para tomar decisões baseadas em dados.
Consultoria de investimento:os sistemas cognitivos permitem que os bancos e os setores financeiros não bancários passem rapidamente pelas fontes de investimento para explorar as últimas tendências do mercado, avaliar riscos e fornecer aconselhamento atualizado aos clientes.

Segurança cibernética

A inteligência artificial e as redes neurais profundas tornam mais fácil para os sistemas cognitivos extrair continuamente dados de várias fontes e adquirir conhecimento por meio de análises avançadas. A rede neural se aprimora a cada iteração, permitindo que o sistema aprenda a prever ameaças e a criar soluções proativas.

Com o aumento dos ataques cibernéticos e a escassez de especialistas qualificados em segurança cibernética, uma ferramenta como a análise cognitiva faz maravilhas. Ele pode processar e analisar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados (para identificar vários tipos de ameaças e riscos) que seriam quase impossíveis para um sistema analítico tradicional.

Saúde

As informações relacionadas à saúde (como imagens radiológicas, resultados laboratoriais, relatórios de patologia, registros eletrônicos de saúde, pesquisas clínicas e muito mais) são difíceis de analisar e compartilhar porque são fragmentadas. É aqui que os sistemas cognitivos são úteis. Eles podem analisar diferentes tipos de informações de maneira inteligente e rápida para ajudar os profissionais de saúde.

Os insights oferecidos pela análise cognitiva tornam mais fácil para os profissionais de saúde compreender a saúde de pacientes individuais, tomar decisões informadas e fornecer cuidados mais personalizados.

Hoje, a computação cognitiva é usada em vários centros oncológicos em todo o mundo. Por exemplo, no MD Anderson Cancer Center e no Memorial Sloan Kettering Cancer Center, a análise cognitiva ajuda os médicos a analisar petabytes de dados médicos (incluindo estudos clínicos, resultados de ensaios e diretrizes de melhores práticas) para apoiar decisões de diagnóstico e tratamento.

Força e Energia

A indústria do petróleo e do gás enfrenta constantemente desafios na localização, refinação e distribuição de petróleo bruto e seus subprodutos. Com a ajuda da análise cognitiva, engenheiros e especialistas técnicos podem tomar decisões importantes, tais como onde explorar petróleo, como alocar recursos, quais produtos priorizar e como melhorar a eficiência das instalações existentes.

As plataformas cognitivas já estão sendo usadas por muitas empresas de serviços públicos nos Estados Unidos, incluindo Mega Energy, Arizona Public Service Electric, Gexa Energy, Portland General Electric e Avangrid. Esses sistemas oferecem vários benefícios, desde a previsão de cargas até o mapeamento de estruturas tarifárias em relação a modelos de custos individuais.

Logística e Varejo

A análise cognitiva é útil em todas as fases da logística e da cadeia de abastecimento, desde a gestão e automação de armazéns até à embalagem e paletização. Analisa dados de ecossistemas internos (estoque, ponto de venda) e externos (tendências de mercado, clima). O objetivo é melhorar a eficiência da cadeia de abastecimento, minimizar custos e fornecer informações valiosas às empresas para que possam responder rapidamente aos cenários em mudança dinâmica.

A análise cognitiva também desempenha um papel crucial no setor de varejo. Pode ser integrado a plataformas de comércio eletrônico para extrair dados sobre clientes e seu comportamento de compra. Para lojas off-line, os sistemas cognitivos podem ajudar os varejistas a otimizar os estoques e fornecer produtos mais personalizados a preços atrativos.

Educação e aprendizagem

A computação cognitiva pode produzir melhores resultados para estudantes e educadores. Ele pode identificar escolas e professores com baixo desempenho, prever o desempenho dos alunos em disciplinas específicas e fornecer material de estudo personalizado.

Em 2003, as escolas públicas do condado de Miami-Dade, na Flórida, adotaram um software de tutor cognitivo para fornecer feedback aos alunos enquanto eles solucionavam os problemas. Verificou-se que este software é muito mais eficaz do que o currículo convencional sozinho.

Ferramentas de análise cognitiva bem conhecidas

Agora que você conhece as aplicações reais da análise cognitiva, vamos explorar diferentes tipos de ferramentas cognitivas usadas em vários campos.

1. OpenSMILE

OpenSMILE (Interpretação de Fala e Música de Código Aberto por Extração de Grande Espaço) extrai automaticamente recursos de sinais de áudio e classifica sinais de fala e música. É amplamente utilizado para reconhecimento de fala, reconhecimento de emoções, identificação de alto-falante, detecção de acordes e rastreamento de batidas. Ele também pode detectar os estados do locutor, como intoxicação, depressão ou distúrbios patológicos vocais.

Como o programa de software é escrito principalmente em C++, ele funciona perfeitamente em todas as plataformas, incluindo plataformas incorporadas como macOS, iOS, Windows, Android, Linux e Raspberry Pi.

2. IBM Watson

O IBM Watson utiliza mais de 100 técnicas diferentes para analisar a linguagem natural, encontrar fontes relevantes, gerar hipóteses, avaliar evidências e classificar as melhores respostas possíveis. Basicamente, ele aplica processamento avançado de linguagem natural, raciocínio avançado, representação de conhecimento e algoritmos de aprendizado de máquina ao campo de resposta a perguntas de domínio aberto.

Com o Watson, as empresas têm acesso a um portfólio completo de recursos de IA, sejam ferramentas para detectar tendências emergentes ou desenvolver aplicativos para clientes. Economiza tempo e automatiza mais processos, para que os funcionários possam se concentrar no crescimento e em novas oportunidades.

3. NuPIC

NuPIC (Plataforma Numenta para Computação Inteligente) é uma plataforma de IA de código aberto que implementa algoritmos de aprendizagem HTM (Memória Temporal Hierárquica). É adequado para uma ampla gama de problemas, especialmente detecção de anomalias e previsão de fontes de dados de streaming.

4. Íris por Apixio

Os Estados Unidos produzem mais de 1,3 bilhão de documentos de cuidados clínicos anualmente; cerca de 80% desses dados não são estruturados e são de difícil acesso. É aí que Iris é útil. É uma plataforma de computação cognitiva que extrai insights valiosos de grandes quantidades de dados clínicos e outras informações do sistema de saúde.

O mecanismo de análise da Iris utiliza tecnologias de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para gerar perfis de pacientes e avaliar riscos. Ele pode agrupar pacientes e casos semelhantes para fornecer dados de pacientes baseados em evidências. E como os dados mudam ao longo do tempo, a plataforma monitoriza continuamente as informações dos pacientes para dizer aos profissionais de saúde o que funciona e o que não funciona.

5. Aila da Enterra Solutions

Aila combina matemática avançada e inteligência artificial para raciocinar e resolver problemas de maneira semelhante aos humanos. Ele pode analisar os dados internos e externos da empresa, fazer inferências e produzir insights valiosos sob demanda. Ao contrário da análise de negócios tradicional, Aila pode lidar com o mundo multivariado e de alto volume do Big Data.

Ele pode responder algumas das perguntas mais complicadas -

Existem oportunidades para transferir despesas no próximo ano dentro dos segmentos de mercado para melhorar o ROI?
Algum dos objetivos de nível de serviço dos nossos clientes está em risco? Se sim, como posso mitigar esse risco?

6. Ignio Cheetah por TCS

Ignio Cheetah é um conjunto de produtos de automação cognitiva para operações de TI e gerenciamento de carga de trabalho. Ele pode detectar e prever instantaneamente condições anormais de TI que precisam de atenção, reduzir alertas falsos, coletar eventos semelhantes ou correlacionados e priorizar alertas com base no impacto nos negócios. E como o sistema aprende com a própria experiência, fica melhor com o tempo.

O Ignio já está sendo usado por muitas grandes corporações, incluindo empresas Fortune 500 e Global 2000, que são inovadoras e líderes em seus respectivos campos. A plataforma gerencia mais de 1,5 milhão de recursos tecnológicos de forma autônoma para mais de 50 clientes.

7. Cortex Certifai

Cortex Certifai garante que os modelos de aprendizado de máquina estejam livres de vieses algorítmicos para reduzir tomadas de decisão e raciocínio distorcidos. Ele gera uma pontuação de confiança composta, chamada AI Trust Index, que mede modelos automatizados com base na qualidade dos dados, desempenho, robustez, justiça, explicabilidade e conformidade.

Este Índice de Confiança ajuda as empresas a avaliar as compensações e a contenção habitual entre desempenho e risco. As partes interessadas podem analisar cada parâmetro de avaliação para encontrar melhorias potenciais. Pode ser aplicado a qualquer modelo de caixa preta, incluindo modelos estatísticos, modelos preditivos e modelos de aprendizado de máquina.

8. EPP SparkCognition

SparkCognition EPP usa IA proprietária e algoritmos de aprendizado de máquina para evitar que ataques cibernéticos nunca antes vistos interrompam as operações de negócios e identifique ameaças de phishing de PDFs, documentos e ataques PowerShell diretos à memória. Seu agente cognitivo leve aprende os padrões comportamentais típicos de todos os endpoints de uma empresa e alerta a equipe de segurança sobre possíveis ataques.

O sistema integra-se bem à arquitetura de segurança existente, fornecendo operações contínuas em segundo plano para até 100.000 endpoints gerenciados executando macOS, Linux ou Windows. Foi comprovado que ele supera os provedores de proteção de endpoint convencionais e de última geração.

Estudos recentes

A computação cognitiva atraiu muitos cientistas e pesquisadores de dados na última década. Os estudos recentes incluem:

Detecção de parâmetros psicofisiológicos para um conflito cognitivo-emocional

Pesquisadores russos desenvolveram uma plataforma para identificar parâmetros diagnosticados remotamente (usando ferramentas de mensagens de vídeo como o Skype), que pode mostrar objetivamente a presença de um conflito cognitivo-emocional durante um diálogo. Esta plataforma utiliza redes neurais para marcar automaticamente as reações emocionais das pessoas nos dados de vídeo.

Um modelo cognitivo computacional ACT-R

Embora a capacidade de rotação mental seja uma habilidade de raciocínio espacial crucial na cognição humana, muito pouco se sabe sobre como ela funciona quando se joga videogame. Investigadores italianos modelaram a rotação mental (através de um modelo cognitivo baseado no ACT-R) para analisar se e em que condições tal capacidade é utilizada no jogo TetrisTM. Os resultados mostram insights significativos sobre a ativação da rotação mental durante a dinâmica do jogo.

Análise cognitiva para detecção de anomalias

Os cientistas do Centro de Pesquisa e Tecnologia Hellas, um dos maiores centros de pesquisa da Grécia, desenvolveram uma plataforma de análise cognitiva que pode processar, analisar e explorar dados de máquinas úteis para dar suporte às crescentes exigências da indústria de manufatura. É capaz de monitorar anomalias complexas e lidar com condições imprevistas. Além disso, sua interface de usuário utiliza técnicas avançadas de visualização para apresentar informações de maneira eficaz.

Qual é o futuro da Análise Cognitiva?

De acordo com o relatório de Pesquisa e Mercados, o tamanho do mercado de análise cognitiva atingirá US$ 40,8 bilhões até 2030, crescendo a uma taxa anual composta (CAGR) de 38%.

Espera-se que a China atinja um tamanho de mercado de 6 mil milhões de dólares até 2030. Outros mercados importantes incluem o Japão, o Canadá e a Alemanha, que deverão crescer 33%, 32% e 25%, respetivamente, durante o período de previsão.

Os principais motores de crescimento do mercado incluem a adoção de tecnologias de big data e computação em nuvem, bem como a introdução de técnicas analíticas sofisticadas, que estão aumentando a demanda por soluções eficientes de análise cognitiva.

Leia: Inteligência Artificial versus Aprendizado de Máquina versus Aprendizado Profundo | A diferença

Perguntas frequentes

Quantos tipos de análise existem?

A análise de dados moderna pode ser dividida em cinco categorias:

Análise descritiva:é a forma mais simples de análise que descreve o que aconteceu e o que está acontecendo atualmente.
Análise de diagnóstico:dá um passo adiante ao responder por que isso aconteceu. Ele compara tendências coexistentes e determina relações entre variáveis sempre que possível.
Análise preditiva:prevê tendências futuras, respondendo ao que pode acontecer no futuro próximo. Ele analisa dados passados e atuais para fazer previsões sobre tendências futuras.
Análise prescritiva:leva em consideração vários fatores e sugere conclusões práticas. Ajuda os usuários a tomar decisões baseadas em dados.
Análise cognitiva:combina o poder da estatística, da inteligência artificial e do aprendizado de máquina para processar grandes quantidades de dados e dar sentido ao contexto. Apresenta novas oportunidades para explorar fontes de dados inexploradas, descobrir padrões complexos e fornecer serviços personalizados.

Por que os analistas de mercado usariam a análise cognitiva?

À medida que mais e mais dispositivos geram dados a cada segundo, torna-se cada vez mais desafiador coletar, processar e analisar todas as informações armazenadas nos servidores e além deles.

A análise cognitiva aborda estes desafios:utiliza estatísticas avançadas e modelos de IA para identificar padrões ocultos em grandes volumes de dados diversos. Ao contrário da análise convencional, que extrai informações de dados estruturados em domínios específicos, a análise cognitiva adota uma abordagem mais ampla e flexível para a descoberta de dados. Ele opera de maneira semelhante aos humanos para interpretar dados, compreender seu contexto e descobrir padrões e tendências.

Qual é a diferença entre Computação Cognitiva e IA?

A Inteligência Artificial consiste em algoritmos treinados para produzir resultados precisos. Esses algoritmos aprendem com dados em constante mudança e métodos de autocorreção para tomar decisões inteligentes.

A computação cognitiva imita o pensamento humano e se adapta ao raciocínio humano. Seu objetivo é resolver problemas complexos de maneira semelhante à forma como os humanos os abordam. Em contraste, os modelos de IA concentram-se em encontrar formas novas e possivelmente mais eficientes de resolver problemas, por vezes até superando os métodos humanos.