A análise aumentada é originalmente definida pela empresa de consultoria global Gartner. Com a ajuda da preparação de dados analíticos aumentados, a descoberta de dados, a geração de insights e a explicação de insights são feitas, isso ajuda a todos a explorar, compreender, analisar e agir sobre os dados de uma maneira aprimorada. Também atende à transformação, automação de todos os dados utilizados pelos usuários. Analítica aumentada em termos simples é a tecnologia usada para usar inteligência artificial e aprendizado de máquina para transmutar a construção e o consumo de analítica.
Assim que o setor bancário percebeu que havia uma lacuna em seus insights ao direcionar os clientes mais velhos para serviços de gerenciamento, o setor bancário começou a usar análises aumentadas para mecanizar o processo de análise de seus dados de alto volume. A análise aumentada ajuda o setor agrícola a reduzir o tempo necessário para construir modelos. Usando análises aumentadas, ficou mais fácil para o setor agrícola procurar as melhores combinações de sementes híbridas para vender aos agricultores que vêm em um banco de dados de milhares. A análise aumentada também permite que o setor reduza o tempo de percepção de meses para dias.
Principais tendências de análise aumentada:
• Com a análise aumentada, os painéis tradicionais se tornam menos relevantes
• A análise aumentada atende a mais serviços de IA e aprendizado de máquina
• Com a análise aumentada, a análise gráfica se tornará mais difundida
• Os recursos analíticos aumentados simplificam tarefas como preparação e consulta de dados
• A análise aumentada acelera a IoT para desempenhar um papel cada vez mais central
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