No mundo do agronegócio, os analistas de dados têm um papel crucial na tomada de decisões estratégicas. Embora muitos desses profissionais não possuam formação em tecnologia da informação, eles se especializaram em análise de dados para suas áreas, como produção, operações, trading, ou sustentabilidade. No entanto, um dos principais desafios que enfrentam é a falta de conhecimento técnico em linguagens de programação como Python ou R. É aí que o InfiniteStack se torna um aliado poderoso, acelerando suas atividades e possibilitando o uso de modelos de IA, mesmo para aqueles que possuem pouca experiência técnica.
1. Integração Fácil com Diversas Fontes de Dados
Os analistas de dados, frequentemente acostumados a lidar com informações oriundas de ERPs, CRMs, sensores IoT, dados de mercado e imagens de satélite, sabem que a integração dessas diversas fontes pode ser um verdadeiro gargalo. O InfiniteStack resolve essa questão ao oferecer uma plataforma de integração de dados multi-fonte e automação de processos. Com ele, é possível coletar e integrar dados de maneira intuitiva e centralizada, permitindo ao analista focar no que realmente importa: gerar insights valiosos.
Além disso, o InfiniteStack automatiza a transformação dos dados para que eles estejam prontos para serem consumidos por ferramentas como o Power BI. Isso significa que os analistas podem realizar agregações, pequenas transformações e até mesmo interpolações de dados, tudo sem precisar escrever uma linha de código.
2. Agilidade na Criação de Fontes Tratadas para Relatórios no Power BI
Muitos analistas de dados preferem trabalhar com ferramentas como o Excel e o Power BI devido à facilidade de uso e à familiaridade com o ambiente da Microsoft. No entanto, transformar grandes volumes de dados provenientes de diversas fontes em um formato que possa ser consumido pelo Power BI pode ser demorado e complexo.
O InfiniteStack acelera esse processo, permitindo que os analistas cataloguem e agreguem dados automaticamente. Com suas funcionalidades de Collect e Automate, é possível transformar dados brutos em novas fontes tratadas, prontas para serem usadas em relatórios. Assim, os analistas ganham autonomia para criar relatórios mais robustos e completos, sem a necessidade de suporte contínuo de especialistas em TI ou ciência de dados.
3. Uso de LLMs: O Grande Alavancador para Analistas de Dados
Uma das grandes tendências no mercado atual é o uso de Large Language Models (LLMs) para otimizar análises e automações. Para analistas de dados que ainda estão se acostumando com o uso de ferramentas de IA, o InfiniteStack torna esse processo muito mais acessível. Ele permite utilizar LLMs em duas formas principais:
- Incluir as novas fontes tratadas no contexto do LLM: Após processar os dados e criar uma nova fonte tratada, o InfiniteStack permite que essa fonte seja utilizada como parte do contexto do LLM. Dessa forma, os analistas podem receber sugestões de análises e insights diretamente do modelo de IA, tornando o processo mais rápido e assertivo.
- Automatizar a criação de relatórios no Power BI: Além de fornecer insights, o InfiniteStack pode utilizar LLMs para automatizar a criação de relatórios no Power BI, poupando ainda mais tempo dos analistas e melhorando a qualidade das apresentações.
4. Preparando-se para Novas Demandas: IA com Visão Computacional e Mais
Com as demandas do mercado e das diretorias aumentando, o uso de IA com visão computacional e a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado para tarefas como previsão de safra, previsão de demanda e otimização logística se tornam cada vez mais essenciais. Embora os analistas de dados não sejam especialistas em programação, eles podem utilizar o InfiniteStack para aproveitar os modelos de IA já disponíveis na plataforma ou adicionar novos modelos criados por especialistas em Python.
Assim, mesmo sem conhecimento avançado em machine learning, os analistas conseguem acessar os resultados dessas análises em um ambiente amigável, agregando mais valor ao seu trabalho e contribuindo para decisões de alto impacto dentro da empresa.
5. Governança e Escalabilidade: Tudo em um Só Lugar
Outro desafio que muitos analistas de dados enfrentam é a falta de visibilidade e rastreabilidade das fontes de dados utilizadas em seus relatórios. Com a funcionalidade Catalog do InfiniteStack, é possível manter um inventário centralizado de todas as fontes e processos de dados da organização, garantindo conformidade e transparência.
Além disso, o InfiniteStack foi projetado para ser compatível com diversas infraestruturas de dados, incluindo Data Lakes, Data Warehouses como Databricks e Snowflake, além de SGBDs como PostgreSQL e Cloud Storages como o S3. Isso significa que a plataforma pode se adaptar tanto para as necessidades de empresas multinacionais quanto para aquelas que estão apenas começando a adotar estruturas de dados mais avançadas.
Conclusão: InfiniteStack, o Melhor Acelerador para Analistas de Dados
O InfiniteStack é a solução ideal para os analistas de dados que buscam maximizar seu impacto sem ter que aprender linguagens de programação complexas. Ele permite que esses profissionais realizem integração, transformação e análise de dados com facilidade, além de acelerar o uso de LLMs para sugerir insights e automatizar relatórios no Power BI.
Se você é um analista de dados envolvido no agronegócio e deseja revolucionar sua forma de trabalhar com dados, conheça o InfiniteStack. Com ele, você ganha autonomia, agilidade e a capacidade de contribuir para decisões estratégicas com muito mais precisão.
Descubra mais sobre como o InfiniteStack pode ser o seu grande aliado na jornada de análise de dados e IA!
