Inovação no acesso e análise de dados corporativos
A era digital demanda soluções que ampliem o acesso aos dados sem comprometer a segurança e a governança. Este white paper apresenta a integração entre modelos semânticos e datamarts do Power BI com agentes conversacionais baseados em IA, criando uma interface intuitiva entre usuários de negócio e dados analíticos. Essa abordagem reduz a dependência de equipes técnicas, incorpora aprendizado contínuo, metadados enriquecidos e controle de acesso granular, atendendo às exigências de regulamentações como LGPD e GDPR.
Barreiras enfrentadas por usuários e equipes técnicas
Dependência das equipes técnicas: Usuários dependem de técnicos para criar dashboards e relatórios, limitando a autonomia.
Complexidade para usuários não técnicos: Linguagens como DAX e SQL dificultam a exploração de dados por usuários sem conhecimento técnico.
Desafios de governança e segurança: Garantir governança e segurança em ambientes com múltiplos perfis é uma dificuldade operacional.
Subutilização de modelos semânticos: Falta de interfaces acessíveis resulta em menor uso de modelos semânticos por usuários.
Interface conversacional e NLP para consultas em linguagem natural
Chatbots e assistentes virtuais: Chatbots e assistentes virtuais possibilitam interações usando linguagem natural para facilitar consultas.
Processamento de linguagem natural (NLP): NLP interpreta as intenções do usuário e converte perguntas em consultas técnicas precisas.
Orquestração de agentes: DAX, segurança e contexto
Agente de DAX: O agente de DAX é responsável por gerar queries otimizadas para melhorar a eficiência das consultas de dados.
Agente de segurança: O agente de segurança valida permissões para garantir o acesso seguro e autorizado aos dados.
Agente de contexto: O agente de contexto aprende com interações anteriores para adaptar respostas e ações futuras.
Dados, governança e segmentação de modelos semânticos
Reutilização de modelos semânticos: Modelos semânticos existentes são utilizados diretamente, evitando a necessidade de migração complexa.
Segmentação para controle de acesso: Datamarts segmentados por área facilitam o controle de acesso e a segurança dos dados corporativos.
Metadados enriquecidos: Metadados detalhados promovem colaboração eficiente e melhor organização dos dados.
Etapas do processamento de perguntas e respostas
Entrada do usuário: O usuário envia perguntas usando linguagem natural, iniciando o processo de resposta automatizada.
Interpretação e validação: O sistema interpreta a pergunta e verifica permissões para garantir acesso adequado aos dados.
Geração da consulta: O agente DAX gera a consulta necessária para obter a resposta a partir do banco de dados.
Apresentação e feedback: A resposta é apresentada claramente ao usuário e o feedback é coletado para melhorar o sistema.
Mecanismos de controle de acesso e conformidade LGPD/GDPR
Controle de acesso baseado em permissões: O sistema utiliza permissões existentes para controlar o acesso aos relatórios, garantindo segurança e uso adequado.
Conformidade com LGPD e GDPR: Garantia de privacidade através da anonimização e mascaramento de dados, cumprindo regulamentos legais.
Democratização do acesso e redução do gap analítico
Acesso simplificado a dados: Usuários não técnicos acessam dados sem necessidade de SQL ou DAX, facilitando o uso da informação.
Tradução automática de consultas: Consultas complexas são convertidas automaticamente em comandos compreensíveis, otimizando a análise.
Respostas em tempo real: Decisões são aceleradas por respostas imediatas, reduzindo o tempo de espera por análises.
Visualizações sob demanda: Visualizações instantâneas dispensam relatórios adicionais, tornando a informação acessível e dinâmica.
Evolução contínua e metadados colaborativos
Evolução contínua do sistema: O sistema aprende continuamente com o uso, aprimorando a qualidade das respostas fornecidas aos usuários.
Importância dos metadados colaborativos: Metadados colaborativos ajudam a aumentar a precisão das consultas ao agregar informações valiosas dos usuários.
Principais benefícios e impactos esperados
Etapas futuras e convite à demonstração
Prova de Conceito (PoC): Realizar uma prova de conceito focada em um datamart específico para validar a solução proposta.
Treinamento em linguagem natural: Capacitar usuários para utilizarem a solução através de treinamentos focados em linguagem natural.
Expansão baseada em feedback: Implementar uma expansão gradual do sistema com base no feedback dos usuários para melhorias contínuas.
Definição, estrutura e benefícios do modelo semântico
Organização e estrutura dos dados: O modelo semântico organiza tabelas, medidas e relações para padronizar os dados corporativos dentro do Power BI.
Aplicação de regras de negócio: Regras de negócio são aplicadas para garantir a consistência e validade dos dados dentro do modelo semântico.
Segurança e permissões: O modelo implementa segurança por meio de permissões e filtros de linha para controlar acesso aos dados.
Consistência e acesso facilitado: Garantia de interpretação consistente dos dados e acesso por relatórios, dashboards e agentes conversacionais.
Conclusão
Evolução no Business Intelligence: Interfaces conversacionais integradas a modelos semânticos trazem avanços importantes ao BI, aumentando a autonomia e agilidade.
Segurança no acesso a dados: A nova solução promove maior segurança no acesso e manipulação dos dados corporativos.
Passo estratégico para organizações: Implementar essa tecnologia representa uma estratégia para inovação e eficiência analítica nas empresas.
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