Cada empresa, grande ou pequena, possui uma riqueza de dados valiosos que podem informar decisões impactantes. Mas para extrair insights, geralmente há muito trabalho manual que precisa ser feito em dados brutos, seja por usuários semitécnicos (como fundadores e líderes de produto) ou por especialistas de dados dedicados – e caros.
De qualquer forma, para produzir valor real, a informação tem de ser recolhida, controlada, alterada e extraída de dezenas de folhas de cálculo e de diferentes plataformas de negócios: o CRM da organização, a sua pilha de martech, o sistema de comércio eletrónico e os dados do website, para citar alguns exemplos comuns. Claramente, esse é um processo demorado e os resultados podem ser notícias antigas, em vez de insights atualizados.
Apresentando análise de vibração
A solução de negócios ideal seria consultar dados em tempo real usando linguagem natural (em vez de escrever código em SQL ou Python), com sistemas inteligentes trabalhando em segundo plano para correlacionar e analisar diferentes fontes e formatos de dados. Esta é a análise de vibração, onde os usuários podem simplesmente fazer perguntas em linguagem simples e deixar a IA fazer o trabalho pesado. Em vez de lidar manualmente com dados e de os usuários corporativos gastarem horas descobrindo insights ocultos em conjuntos de dados, eles obtêm resultados rapidamente — em texto, gráficos, resumos e, quando necessário, detalhamentos detalhados.
A análise de dados rápida e precisa é importante para todas as organizações, mas para muitas, os insights em tempo real são cruciais. No setor agrícola, por exemplo, a Lumo utiliza a plataforma Fabi.ai para gerir grandes frotas de dispositivos IoT, recolhendo dados de telemetria continuamente e ajustando os seus sistemas com base em informações recolhidas, normalizadas e analisadas.
Usando a análise de vibração, o Lumo vê o desempenho do dispositivo imediatamente, bem como as tendências que se desenvolvem ao longo do tempo. Ele extrai dados meteorológicos e correlaciona as métricas de desempenho da frota de dispositivos com fatores ambientais. Os painéis de dados que a Lumo construiu não são o resultado de muitos meses de trabalho escrevendo rotinas de integração de dados e codificação front-end, mas são resultado de análise de vibração.
Ficando sob o capô
Os céticos em relação às capacidades da IA muitas vezes apontam a codificação por vibração como um exemplo de onde as coisas podem dar errado, levantando preocupações sobre o controle de qualidade e a natureza de “caixa preta” da análise orientada pela IA. Muitos usuários desejam visibilidade de como os resultados são gerados, com a opção de inspecionar a lógica, ajustar consultas ou ajustar chamadas de API para garantir a precisão. Quando bem feita, a vibe analytics aborda essas preocupações combinando transparência com rigor. As entradas de linguagem natural e os métodos de construção modular tornam-no acessível a usuários semitécnicos (como fundadores e líderes de produto), enquanto os sistemas subjacentes atendem aos padrões de precisão e confiabilidade esperados pelas equipes técnicas. Isso significa que os usuários podem confiar no resultado, quer estejam trabalhando de forma independente ou em colaboração com cientistas de dados e desenvolvedores.
Projetada especificamente para especialistas em dados e usuários de dados semitécnicos, Fabi é uma plataforma de BI generativa que dá vida à análise de vibração feita da maneira certa. O código que ele produz pode ser totalmente oculto ou mostrado literalmente e editado no local, dando aos usuários semitécnicos a chance de entender como a análise funciona nos bastidores, ao mesmo tempo que permite que as equipes técnicas verifiquem e ajustem a saída do sistema. Os dados fluem dos sistemas de uma organização (a plataforma medeia as conexões) ou são carregados. Os insights acionáveis resultantes podem ser enviados/agendados para e-mail, Slack, planilhas do Google, exibidos em gráficos, texto ou uma mistura de ambos.
Fabi: uma plataforma de BI generativa
O cofundador e CEO da Fabi, Marc Dupuis, descreve quantas organizações começam a usar a plataforma de análise testando fluxos de trabalho e consultas em dados de amostra antes de avançar para a análise do mundo real. À medida que os usuários se aprofundam nos dados e testam seu trabalho, eles podem verificar sua veracidade, muitas vezes em colaboração com alguém mais tecnicamente astuto, graças à visão aberta e transparente dos Smartbooks da plataforma para mostrar o que está acontecendo nos bastidores. Também funciona no sentido inverso: os usuários de dados semitécnicos podem confirmar que os dados que estão sendo processados são relevantes e precisos.
Para abordar preocupações comuns sobre controle de qualidade e IA de “caixa preta”, Fabi limita a análise de vibração a fontes de dados controladas internamente e acessadas cuidadosamente, com proteções integradas. O código pode ser mostrado literalmente e editado no local, dando aos usuários semitécnicos visibilidade sobre como os resultados são produzidos, ao mesmo tempo que permite que as equipes técnicas auditem, verifiquem e ajustem os resultados. O compartilhamento colaborativo de relatórios, descobertas e códigos de trabalho ajuda as equipes a validar os resultados sem trabalhar fora de suas áreas de especialização.
Os fluxos de trabalho típicos incluem painéis de KPI em tempo real; perguntas e respostas em linguagem natural sobre dados operacionais e de produtos; análises de correlação (por exemplo, desempenho do dispositivo em relação às condições climáticas); exploração de coorte e tendências; Leituras de testes A/B e resumos de experimentos; e relatórios programados e compartilháveis que combinam texto, gráficos, resumos e análises detalhadas. Esses fluxos de trabalho colaborativos são projetados para serem eficientes e intuitivos, portanto, trabalhando coletivamente ou sozinhos, os usuários podem desbloquear insights até mesmo dos arranjos de dados mais complexos.
A Fabi conseguiu sua primeira rodada de apoio da Eniac Ventures em 2023, portanto é uma empresa em movimento. A equipe continua a expandir suas capacidades, com planos para tornar a análise de vibrações ainda mais perfeita para usuários semitécnicos e técnicos. As organizações interessadas em explorar a plataforma podem começar testando fluxos de trabalho em dados de amostra e, em seguida, ampliar para casos de uso do mundo real à medida que se tornam mais confiantes na transparência e precisão do sistema.
(Foto de Alina Grubnyak)
Veja também: Tendências de IA generativa para 2025: LLMs, escalonamento de dados e adoção empresarial
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