How do you define and solve business problems using BI, data science, AI and ML?

"Best way to understand the problem is-to identify the goal & KPI metrics. It's paves a foundation in building effective solution idea's."

for eg. one of our clients was trying to understand the issue of less incremental profit and increased cost of services as compared to increase in actual sales. So to resolve this we needed to understand what could be the potential reason for the same, which required analysis of several complex factors like Cost Structure Changes,Inefficient Operations,Pricing Strategy,Overhead Costs Economies of Scale, Competition Quality Control Issues,types of customers, any Supply Chain Disruptions etc. we were required to conduct a comprehensive analysis of your financial data, operational processes, and market dynamics. This analysis helped us pinpoint the specific factors contributing to the reduced incremental profit and increased cost of services.

Tudo começa pelo principal, o entendimento do problema de negócio, com base neste bom entendimento, o que utilizar para resolução (BI, AI, GenAI, Papel, ML, Excel...) é consequência!

Mais um adendo... é crucial começar entendendo completamente o problema em questão... isso envolve não apenas identificar os sintomas, mas também investigar as causas subjacentes. A compreensão profunda do problema permite direcionar os esforços de forma eficaz durante todo o processo de resolução.

Antes de selecionar uma ferramenta, é crucial compreender o problema em questão, estabelecer um escopo claro e definir os objetivos. Em particular, em projetos de Machine Learning, é essencial determinar o limiar aceitável para a precisão das previsões, dado que é esperado que o modelo preditivo cometa erros, e é fundamental compreender qual margem de erro é tolerável. Além disso, é imperativo verificar a disponibilidade de todos os dados necessários para alcançar os resultados desejados ou se há necessidade de integrar novas fontes de dados, uma vez que isso frequentemente representa um desafio significativo para o êxito do projeto.

Exploring & streamlining right data tools helps harness the power of data and drive business decision effectively. Right-tools should maximize the capabilities across various data space like BI, data science, AI & ML.

Business Intelligence has three primary components: a. Data collection b. Data transformation c. Data visualization. And for each of these components there are multiple tools available in the market. A best practice to select the right tool would be to have a matrix with the 5-10 key expectations from the tool. Rate the tool properties as per each of the expectations and run a total score. This will ensure that the right tool is selected objectively. A key point to consider in the matrix should be connectivity and data exchange. Having best of the breed tools in each category but without the connectivity and compatibility will only result in issues down the line. Selecting the right tool is a an essential part which usually gets overlooked

No meu ver, a ferramenta certa é a que atende a necessidade do negócio... se estão precisando de dados para analisar tendência futura, usem alguma ferramenta que permite suporte à ML. Se precisa de dados históricos para ver quais regiões mais venderam no semestre anterior, uma ferramenta tradicional de visualização de dados resolve! Tudo depende da necessidade! Cuidado para não usar uma bazuca ao invés de um estilingue.

La selección de la herramienta correcta depende de la naturaleza del problema y de los datos disponibles. Business Intelligence (BI) es ideal para análisis descriptivos y reportes de rendimiento. La ciencia de datos ofrece herramientas para análisis predictivos y exploratorios. La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) son poderosos para identificar patrones, hacer predicciones y automatizar decisiones. La elección debe basarse en la complejidad del problema, la disponibilidad de datos y la capacidad de interpretación requerida.

"Elevate your problem-solving with the perfect tool! BI, data science, AI, and ML offer unique capabilities to unlock data-driven insights. Match the right discipline to your goals for maximum impact. The synergy of these powerful tools empowers groundbreaking solutions."

Exato, é uma das fases que mais irá consumir tempo/esforço! Aqui deve ser feito um trabalho minucioso, pois daqui é que irá sair os dados (mais completos) para as análises solicitadas pelo negócio. Só adiciono uma informação ao que já tem no artigo, as vezes aqui, precisaremos fazer um enriquecimento de dados, ou seja, pegar dados de fontes externas para somar aos nossos dados.

"In the data world , actual demand is composing the data in the right structure, which ultimately enhances the business decision-making and reduces future complexities & cost . Best practices like metadata management, data classification ,finding lineage using data catalog helps in ranking the data for quicker insights"

Data Preparation Essentials: Data Collection: Gather data from diverse sources like databases, APIs, and sensors. Data Cleaning: Remove inconsistencies, duplicates, errors, and handle missing values. Data Transformation: Format data for analysis, including normalization and feature engineering. Data Integration: Combine data from various sources to create a unified dataset. Quality Assurance: Ensure data quality, security, and privacy, addressing biases and outliers. Time and Effort: Data preparation can consume up to 80% of project time; prioritize thoroughness.

La preparación de los datos es un paso fundamental que afecta directamente la calidad del análisis. Incluye la limpieza de datos (eliminar duplicados, corregir errores), la integración de fuentes de datos dispersas y la transformación de datos (normalización, codificación de variables). Este proceso asegura que los datos sean precisos, completos y en el formato adecuado para el análisis.

"Data is the foundation of insights. Elevate your analysis with meticulous data preparation! Collect, clean, transform data from diverse sources. Ensure quality, security, privacy. Address issues like missing values, outliers, duplicates for pristine datasets that fuel groundbreaking discoveries."

"The Art of Data Analysis - finding data patterns and potential insights resulting business decisions. Exploratory data analysis helps us driving the data into actionable intelligence."

Aqui de forma resumida, é onde irá transformar os dados colhidos e tratados, em informações úteis que irão atender (esse é o objetivo pelo menos) as necessidades do negócio lá da primeira etapa.

Com os dados preparados, é hora de realizar análises significativas... isso pode envolver a aplicação de técnicas estatísticas, kpis, algoritmos de machine learning e outras metodologias para extrair insights úteis dos dados. É importante explorar diferentes abordagens e técnicas para obter uma compreensão abrangente do problema.

Con los datos preparados, se procede al análisis. En BI, esto puede involucrar la creación de dashboards y reportes. En ciencia de datos e IA/ML, se aplican modelos estadísticos y algoritmos para explorar los datos, identificar tendencias y hacer predicciones. Este paso es iterativo, requiriendo ajustes en el modelo y refinamiento basado en los resultados iniciales y el feedback de las partes interesadas.

"Unleash the power of data with insightful analysis! Leverage descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive analytics to uncover trends, patterns, forecasts and optimal solutions. Tap into advanced tools, models and methods to generate game-changing insights that drive innovation and success."

In my experience , "Infographics" is the perfect method to engage stakeholders more closer to the result outcome's . Impactful presentations with well-crafted reports gains more interactions and attention to the results .

Aqui sempre falo, não adianta nada fazer análises avançadas, visuais incríveis, senão soubermos passar estas informações ao nosso público! Comunicação efetiva é a chave!

Mais um adendo: compreender os dados é apenas metade da batalha; comunicar os resultados de forma clara e eficaz é igualmente importante. Isso envolve a criação de visualizações e relatórios compreensíveis, adaptados ao público-alvo. A comunicação eficaz dos resultados garante que as descobertas sejam compreendidas e aceitas por todas as partes interessadas.

Sharing your analysis results isn't optional; it's like having the answer but keeping it a secret! Imagine spending hours analyzing data, only for it to gather dust. Communicating findings ensures stakeholders and users understand the "what" and "why" behind your analysis. Visualizations, stories, and interactive elements make it engaging and clear, building trust and encouraging action. Think of it as bridging the gap between insights and impact. By effectively communicating, you ensure your analysis doesn't just inform, it drives real change and delivers the value you worked hard to uncover.

El quinto paso es comunicar los hallazgos de manera efectiva a las partes interesadas. Esto incluye la presentación de insights clave, recomendaciones basadas en el análisis y, potencialmente, acciones a tomar. La comunicación debe ser clara, concisa y adaptada al público objetivo, utilizando visualizaciones de datos para facilitar la comprensión. La transparencia sobre la metodología y las limitaciones del análisis también es crucial para ganar confianza y facilitar la toma de decisiones informadas.

A dica aqui é simples, mas muitas vezes não aplicada... "Implemente e mantenha! Não é entregar e esquecer, mas sim, entregar, manter e evoluir sempre!"

E aqui, outro adendo... por fim, implementar a solução é o passo em que os insights gerados são transformados em ações tangíveis. Isso pode envolver a integração dos resultados em sistemas existentes, o desenvolvimento de novos processos ou a implementação de modelos de ML em produção. É essencial acompanhar de perto a implementação para garantir que os benefícios esperados sejam realizados. Fica a dica!

"Turn insights into action with strategic solution implementation! Leverage data-driven analysis to create innovative products, services, processes and policies. Monitor performance, make data-informed optimizations. Drive real results and maximize value through agile, insight-led execution."

Para implementar a solução é essencial seguir um plano cuidadosamente elaborado, que inclua definir metas claras, atribuir responsabilidades, alocar recursos adequados e estabelecer um cronograma realista. Além disso é importante garantir uma comunicação eficaz entre todas as partes envolvidas e realizar testes piloto para validar a eficácia da solução antes da implementação em larga escala.

Uma boa solução se aperfeiçoa com o tempo, retome o contato com seus Stakeholders, usuários da aplicação, e desbrave como utilizam os Dashboards, eles precisam de uma nova visão?Precisam de SLA Online? Lembre -se que o seu usuário e o.seu melhor amigo. Também devemos avaliar as novas tecnologias, para implementar, uma nova proposta de mineração , tratamento com Machine Learnning e entre outros

In the journey of implementing AI, there's a vital space for stories and insights that go beyond technical steps. Imagine a team aiming to enhance customer service through sentiment analysis. As they understand the problem, choose tools, and prepare data, they also uncover human dynamics—customer frustrations, team aspirations. They realize AI is not just about algorithms but about listening—to users, ethical concerns, and innovation. In this narrative, AI isn't just a technical process; it's a human journey, marked by collaboration, learning, and making a positive impact.

A documentação é um aspecto fundamental que muitas vezes é subestimado, mas é tão crucial quanto os tópicos mencionados anteriormente no artigo. A documentação adequada garante a replicabilidade e a sustentabilidade do trabalho realizado. Isso inclui documentar o processo de análise de dados, as decisões tomadas, os métodos utilizados, os resultados obtidos e quaisquer insights importantes. Além disso, é importante documentar também o código desenvolvido, fornecendo comentários claros e explicativos para facilitar a compreensão e manutenção futura (Extremamente importante). Vejo que muitos de tecnologia tem preguiça de documentar! Reflita!

To effectively use Business Intelligence (BI), Artificial Intelligence (AI), and Machine Learning (ML) to solve certain business problems, you should consider the following steps: 1. Clearly define the problem and identify the relevant data sources. Then, preprocess and clean the data to ensure its accuracy. 2. Conduct exploratory data analysis to gain insights and engineer features for modeling. 3. Select appropriate algorithms and train models, while evaluating their performance. 4. Deploy and integrate models into production systems, monitoring and maintaining their performance over time. Establish a feedback loop for continuous improvement.

This article provides a comprehensive guide to solving business problems using various technologies like BI, data science, AI, and ML. It's well-structured, guiding readers through each step effectively. However, acknowledging the potential for inaccuracies and the need for iterative refinement, especially through methods like CRISP-DM, would enhance its effectiveness. Incorporating insights on how to address unexpected outcomes and refine approaches would make it even more impactful.

To solve business problems with BI, data science, AI, and ML: Understand the problem: Define objectives, stakeholders, and success metrics. Choose the right tool: Select BI for descriptive analytics, data science for predictive analysis, and AI/ML for automation. Prepare the data: Collect, clean, integrate, and validate data for accuracy. Analyze the data: Apply relevant techniques to derive actionable insights. Communicate results: Present findings clearly using tailored visualizations. Implement the solution: Execute, monitor, and adjust for desired outcomes.