São Paulo — InkDesign News — O avanço do machine learning e do deep learning tem fornecido ferramentas inovadoras para análises de dados. Recentemente, profissionais têm destacado como o uso de plataformas como Microsoft Power BI tem transformado a visualização e análise de dados efetivamente.
Arquitetura de modelo
O Power BI integra diversas fontes de dados e utiliza algoritmos avançados para oferecer insights significativos. A capacidade de conectar diferentes bancos de dados e realizar análises em tempo real tem sido um diferencial na construção de dashboards interativos. Como mencionado, “a visualização oferece respostas para perguntas que você não sabia que tinha”
(“Visualization gives you answers to questions you didn’t know you had”)— Ben Schneiderman, Pioneiro em Ciência da Computação.
Treinamento e otimização
Para muitos analistas de dados, a limpeza e formatação de dados se tornaram tarefas menos complexas com a implementação do Power Query. A otimização do fluxo de trabalho agora permite que os cientistas de dados gastem menos tempo em ajustes e mais tempo em análises complexas. Dados publicados indicam que “80% do tempo de um analista de dados é gasto limpando dados”
(“Data preparation takes up to 80% of a data analyst’s time”)— Fonte não especificada.
Resultados e métricas
Os resultados mostraram um aumento significativo na eficiência ao usar Power BI. As métricas de desempenho são substancialmente melhores, com alguns usuários relatando avanços de até 60.000 vezes mais rápidos na compreensão de visualizações em comparação com texto. Isso implica que dashboards visuais podem transmitir informações rapidamente, facilitando decisões estratégicas baseadas em dados.
A capacidade do Power BI de incorporar visualizações diversificadas — como gráficos, tabelas e mapas — permite que analistas identifiquem tendências e apresentem dados de forma acessível. À medida que a colaboração na nuvem ganha força, a possibilidade de compartilhar análises em tempo real tem se mostrado vital para equipes distribuídas.
A próxima etapa envolve a maior adaptação de tecnologias de machine learning nos processos de visualização de dados, potencializando a extração de insights com algoritmos cada vez mais sofisticados. Espera-se que esse desenvolvimento não apenas melhore a eficácia analítica, mas também democratize o acesso à análise de dados.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
