USO DE IA NO ALTERYX

[FábioCisco]

Bom dia a todos!

Estou montando uma apresentação sobre o Alteryx aqui na empresa, quando por curiosidade encontrei uma página que fala sobre o uso de IA no Alteryx Designer, o Aidin.

Gostaria de saber um pouco mais sobre casos reais de utilização no dia a dia, se é pago ou se já está no pacote do Alteryx Designer.

Hoje em dia, utilizo tanto arquivos em pastas e crio fluxos quanto insiro fluxos em Sql em Inputs pra gerar informação, mas fiquei pensando que a IA pra trabalhar com Excel tem a limitação do número máximo de linhas de uma planilha, o que o Alteryx resolveria por poder exportar em sua extensão nativa.

Enfim, gostaria de entender melhor o uso no dia a dia e vantagens reais, para incluir na apresentação.

Obrigado !!!!

[FelipePinho]

Olá, Fábio! Tudo bem?

Vou tentar esclarecer sua questão com base no que li sobre o assunto. Espero que as informações ajudem na sua apresentação!

1. Uso de IA no Alteryx:

O Alteryx Designer possui diversas ferramentas para integrar e utilizar inteligência artificial (IA) e machine learning (ML). Alguns dos principais recursos disponíveis são:

i) Modelagem Preditiva > o Alteryx oferece um conjunto de ferramentas preditivas (por exemplo regressão, classificação e clustering), que estão disponíveis no pacote básico ou por meio da instalação do pacote R/Python integrado, essas ferramentas permitem criar modelos preditivos sem a necessidade de um conhecimento avançado em programação.

ii) Alteryx Intelligence Suite (licença adicional*) > este complemento traz funcionalidades mais avançadas relacionadas à IA e machine learning, como:
! Processamento de Linguagem Natural (NLP): Análise de textos, extração de palavras-chave e realização de análises de sentimentos.
! Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR): Extração de texto a partir de imagens ou PDFs.
! Criação automatizada de modelos preditivos: Fluxos guiados que facilitam a construção e validação de modelos.

*Se você já faz uso o Alteryx Designer, acredito que vale verificar se essas ferramentas estão incluídas na sua licença ou se de fato seria necessário adquirir o complemento.

2. Casos reais de uso no dia a dia:

Neste tópico trago meu entendimento como o Alteryx + IA se encaixam no dia a dia principalmente ser uma ferramenta extremamente versátil e que pode ser aplicada em diferentes cenários. Darei alguns exemplos práticos que podem fomentar sua apresentação sobre como ferramentas de IA do Alteryx podem ajudar.

a) Automação e otimização de fluxos de trabalho: com o Alteryx Intelligence Suite, é possível para identificar padrões ou anomalias nos dados automaticamente, o que pode ser útil ao trabalhar com grandes volumes de informações vindas de SQL ou arquivos externos.
b) A IA também pode sugerir maneiras mais eficientes de estruturar os dados, reduzindo o tempo gasto na preparação manual.
c) Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR): caso os arquivos armazenados em pastas incluam documentos digitalizados (como PDFs ou imagens), o OCR do Alteryx pode extrair automaticamente as informações relevantes, transformando-as em dados estruturados para análise.
d) Processamento de Linguagem Natural (NLP): se os dados contiverem campos textuais (como descrições ou observações), o NLP pode ajudar a extrair insights, como palavras-chave ou sentimentos predominantes, agregando mais valor à análise.
d) Exportação e integração com múltiplas fontes: o Alteryx permite exportar dados diretamente para formatos nativos (como bancos de dados SQL ou arquivos CSV), eliminando a limitação do Excel em relação ao número máximo de linhas. Além disso, ele pode configurar fluxos automatizados que integram dados vindos de SQL e pastas, consolidando tudo em um único pipeline.
e) Análises preditivas: a IA pode ser usada para prever tendências ou padrões nos dados históricos que ele já possui, ajudando a tomar decisões mais informadas sobre os dados gerados.
f) Redução da dependência do Excel: o Alteryx resolve diretamente o problema da limitação do Excel ao lidar com grandes volumes de dados, permitindo trabalhar com datasets maiores sem perda de performance.

Recomendo dar uma lida sobre os tópicos que trouxe, para te dar mais confiança na explicação e também fornecer exemplos visuais do que sinalizei. Fiz um resumo do que li e também experienciei. Espero ter contribuído!

Abraço!