A integração do aprendizado de máquina em análise de dados e storytelling está revolucionando a forma como comunicamos insights complexos para os stakeholders. Os modelos de linguagem grande, como LAMA, BARD e ChatGPT, podem gerar texto humano-like e supercarregar a narrativa de dados, tornando mais fácil e eficiente a comunicação de insights complexos.

Um Caso de Uso: “Augmenting Data Communication with Large Language Models”

O modelo de linguagem pode ser utilizado em três etapas do processo de storytelling de dados: planejamento, coleta e limpeza dos dados, e análise e apresentação. No planejamento, o AI pode ajudar a identificar o objetivo e propósito da história, determinar papéis e organizar evidências. Na apresentação, o AI pode auxiliar na criação da narrativa e escolha de visuais eficazes.

A Importância da Comunicação Efetiva de Dados

A escolha de visuais eficazes e a lógica da narrativa são fundamentais para uma comunicação efetiva de dados. Com o uso de modelos de linguagem grandes e aprendizado de máquina, os analistas de dados podem criar comunicação de dados mais eficazes e visualizar, contando histórias convincentes com dados.

Trabalhando com ChatGPT

O ChatGPT pode ser usado para calcular o ROI (retorno sobre o investimento) para cada área e tomar decisões estratégicas sobre onde reduzir gastos. No entanto, é importante verificar a precisão dos resultados e garantir a qualidade dos dados.

Benefícios de ChatGPT

ChatGPT pode ser usado para resumir dados, gerar código, criar visuais e ajudar na análise de dados. Além disso, é importante avaliar criticamente a saída do AI e usar o julgamento para tomar decisões.

Privacidade e Segurança

É fundamental garantir a privacidade e segurança dos dados, não inserindo informações pessoalmente identificáveis (PII) em plataformas de código aberto. Em vez disso, é recomendável usar modelos de linguagem fechados internamente ou ferramentas como Azure Snowflake para garantir a segurança dos dados.

Conclusão

A integração do aprendizado de máquina em análise de dados e storytelling pode ter um grande impacto na forma como comunicamos insights complexos. No entanto, é importante garantir a privacidade e segurança dos dados, avaliar criticamente a saída do AI e ter um equilíbrio entre o pensamento humano e o uso da inteligência artificial.

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