O que é análise de dados conversacional?
A parte difícil não é a janela de chat. O sistema precisa entender as suas métricas, e não só as suas palavras. Também é chamada de análise em linguagem natural ou conversa com os dados.
O termo também é usado para a análise de conversas com clientes, como transcrições de call center ou registros de chat. Em dados e BI, significa que a conversa é com os próprios dados.
Como funciona a análise de dados conversacional?
- Fazer a pergunta. Escrever a pergunta como se fosse para um colega, por exemplo: “Quais mercados geraram o crescimento no 2º trimestre?”
- Interpretar o significado. O sistema associa palavras como “receita” e “2º trimestre” a métricas, dimensões e calendários governados.
- Executar a análise. O sistema escreve e executa a consulta, muitas vezes em SQL, sobre os dados.
- Retornar e explicar. O resultado é uma resposta, tabela ou gráfico, idealmente com os dados e a lógica por trás.
- Continuar a conversa. Fazer a próxima pergunta na mesma conversa ou passar para uma análise mais aprofundada.
Qual é um exemplo de análise de dados conversacional?
Uma pergunta de orçamento respondida durante a reunião
Em uma revisão trimestral, um CMO pergunta como o investimento acompanhou a receita neste mês e qual canal está mais distante do plano.
Alguém digita a pergunta, recebe um gráfico e uma breve explicação baseados em dados governados e faz uma pergunta de acompanhamento sobre o canal fora do padrão. A equipe decide antes do fim da reunião.
Análise de dados conversacional vs. dashboards vs. chatbots de IA genéricos
| Dashboards | Chatbot de IA genérico | Análise de dados conversacional | |
|---|---|---|---|
| Perguntas que responde | As planejadas com antecedência | Conhecimento geral ou arquivos enviados | Perguntas novas sobre os próprios dados |
| Fonte de dados | Dados governados | Dados de treinamento ou exportações enviadas | Dados de negócio governados |
| Definições de métricas | Incorporadas a cada visualização | Inferidas a partir da pergunta | Compartilhadas e acordadas |
| Rastreabilidade | Alta | Baixa | Alta, quando a lógica é mostrada |
Por que a análise de dados conversacional é importante?
A maioria das perguntas de negócio surge no momento, em uma reunião de planejamento ou em uma revisão de performance. Quando as respostas dependem da fila de um analista, as decisões acabam tomadas por intuição.
- Decisões mais rápidas. As respostas chegam enquanto a decisão ainda está em aberto.
- Acesso mais amplo. Quem não escreve SQL também consegue chegar aos dados.
- Analistas em trabalhos mais complexos. Menos pedidos repetidos deixam mais tempo para modelagem e interpretação.
- A confiança depende da fundação. Sem dados governados e definições compartilhadas, respostas rápidas ainda podem estar erradas.
Como Alli faz isso?
O Ask Alli é o agente de IA do Alli, a plataforma para a transformação dos negócios da PMG. Basta escrever uma pergunta em linguagem natural, e cada pedido é resolvido com base nas métricas, dimensões e regras de negócio governadas do Alli Semantic Layer, de modo que usa as definições com as quais as suas equipes já concordaram. O resultado é uma resposta, tabela, gráfico ou resumo, com os dados, a lógica e a fonte visíveis.
A partir daí, é possível passar para o Alli Data Explorer para uma análise mais aprofundada, criar um dashboard a partir de uma frase no Generative Dashboards ou transformar o pedido em um workflow recorrente.
Perguntas frequentes sobre análise de dados conversacional
A análise de dados conversacional é o mesmo que um chatbot?
Não exatamente. Um chatbot genérico responde com base nos dados de treinamento ou em arquivos enviados. A análise de dados conversacional responde com base nos dados governados do próprio negócio, com definições de métricas acordadas.
É preciso saber SQL para usar análise de dados conversacional?
Não. O sistema escreve a consulta. As equipes técnicas continuam responsáveis pela governança das fontes e das definições subjacentes.
Qual é a precisão da análise de dados conversacional?
É tão precisa quanto os dados e as definições que usa. Ferramentas que resolvem as perguntas com base em uma camada semântica e mostram a lógica usada são muito mais fáceis de verificar e merecem mais confiança.
A análise de dados conversacional substitui os dashboards?
Não. Os dashboards são bons para perguntas feitas toda semana. A análise de dados conversacional cuida das perguntas novas que surgem no momento.
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