Na análise de dados percorremos diversas etapas essenciais para obter insights significativos. Começamos por uma especificação de requisitos detalhada e, em seguida, adentramos no entendimento de dados, modelagem, estabelecimento de indicadores-chave de desempenho (KPIs), criação de visualizações, documentação e muito mais.
Neste contexto é fascinante explorar como a Inteligência Artificial Generativa pode se tornar uma aliada valiosa em cada uma dessas fases. Vamos explorar cada uma delas?
Antes de começarmos, gostaria de mencionar que este artigo será bastante dinâmico e interativo. Assim você poderá ver os resultados e praticar ao mesmo tempo. Que tal embarcarmos juntos nessa experiência exploratória?
Especificação de Requisitos
Vamos supor que temos essa especificação de requisitos (figura 1) em um bloco de notas e queremos enriquecer esta especificação.
Figura 1 – Exemplo de uma Especificação de Requisitos (Notepad).
O prompt abaixo pode enriquecer esta especificação acima. Dica de prompt – informe sempre uma persona:
Atuando como um Especialista em Especificação de Requisitos para Análise de dados… Enriqueça essa especificação de requisitos e coloquem num formato padrão de especificação (gerar em formato .md).
Visualize o prompt.
Entendimento de um PDF
Existem especificações que o cliente envia em PDF. Nesse caso, podemos usar ferramentas como o ChatPDF, no qual você importa um PDF e a partir disso poderá fazer perguntas relacionadas ao PDF, como mostra a Figura 2.
Figura 2 – Pergunte ao seu PDF e o ChatPDF lhe responderá com base nas informações do PDF, além de informar de onde pegou a informação.
Entendimento dos dados
Na etapa de compreensão dos dados, uma atividade crucial é a análise dos modelos de dados. Em algumas situações somos apresentados a representações visuais, como diagramas de modelagem relacional, que desempenham um papel fundamental nesse processo de entendimento.
Figura 3 – Modelagem Relacional de uma Livraria.
O prompt abaixo, lê a imagem da modelagem relacional acima e explica todas as tabelas, relações, etc.
(usando o Google BARD)
Figura 4 – Solicitando ao Google Bard, explicação de uma imagem – Modelo Relacional.
A figura abaixo, mostra o início da resposta do prompt (mais informações e passo a passo).
Figura 5 – Explicação do Modelo Relacional.
Incrível este recurso, não é mesmo? Vamos agora ver como a Gen AI pode ajudar com consultas SQL!
Consultas SQL
Consultas SQL são essenciais e frequentemente empregadas por analistas de dados em suas tarefas cotidianas. Em alguns momentos precisamos explicar uma consulta ou saber o que uma consulta está fazendo e às vezes precisamos corrigir algum erro, e por aí vai… Abaixo algumas dicas de prompts que podem lhe apoiar no dia a dia:
Explicar consultas
Exemplo de prompt para explicar uma consulta SQL:
Você atuará como um Analista Sênior especialista em SQL. Você ajudará um analista júnior de sua equipe, a entender as consultas SQL que usaremos juntos no trabalho. Você pode me explicar a seguinte instrução SQL?
Informe seu SELECT aqui.
Veja o resultado aqui.
Indentação e comentário
Outro aspecto de extrema importância, muitas vezes subestimado, refere-se à formatação e à inclusão de comentários nos códigos que produzimos. No entanto, a IA Generativa oferece a possibilidade de minimizar essa questão, tornando a tarefa de criar códigos bem estruturados e documentados uma tarefa mais eficiente e menos susceptível a negligências.
Exemplo de prompt para gerar indentação e comentários:
Você atuará como um Analista Sênior especialista em SQL. Você estará me ajudando, um analista júnior em sua equipe. entender consultas SQL que usaremos juntos no trabalho.
Você poderia adicionar indentação, comentários à consulta a seguir para facilitar o entendimento de outros analistas?
Informe seu SELECT ou comando aqui.
Veja o resultado aqui.
Correção de erros
Com frequência nos deparamos com erros em códigos e em códigos SQL não é diferente. A tarefa de identificar a origem desses problemas pode ser demorada. No entanto, agora essa tarefa pode ser agilizada com o auxílio de IA Generativa, como demonstrado no exemplo a seguir.
Exemplo de prompt para corrigir erros:
Você atuará como um Analista Sênior especialista em SQL. Você me ajudará, um analista júnior de sua equipe, a entender as consultas SQL que usaremos juntos no trabalho. Estou com um erro na minha consulta sql. Você pode me ajudar a dizer o que pode estar errado?
Informe seu SELECT ou comando com erro aqui.
Veja o resultado aqui.
Modelagem Dimensional
A Modelagem Dimensional faz parte do dia a dia do Analista de Dados. Pegamos tabelas no modelo relacional (OLTP – otimizados para transações – inserts, updates, deletes) e precisamos transformar para um modelo dimensional (OLAP – otimizado para consultas – fatos e dimensões).
Essa tarefa exige um certo tempo e um bom entendimento da base relacional. A dica é que IA Generativa pode lhe dar um apoio neste sentido, lhe adiantando boa parte do processo.
No link a seguir, há um passo a passo, onde temos 3 tabelas no Modelo Relacional (em PostgreSQL) e o ChatGPT transforma em um Modelo Dimensional (1 Tabela Fato e 6 Tabelas Dimensão – No SQL Server).
Veja o prompt e o resultado aqui.
KPIs – Key Performance Indicators
KPIs fazem parte do dia a dia de qualquer analista e o mais desafiador é que estes mudam negócio para negócio. Às vezes estamos em projeto de vendas, outras em financeiros ou de RH. Falando em RH, o prompt abaixo dá um cenário e pede para o ChatGPT sugerir KPIs para o ramo de RH e além do KPI, pedimos para ele gerar os scripts SQL.
Exemplo de prompt para gerar KPIs:
Você como um grande analista de dados do ramo de RH, monte uma pequena base de dados de pessoa no SQL Server, e informe os principais indicadores (KPIs) de RH e a Fórmula para calcular cada um deles (pod ser um Select para cada um dos KPIs)
Veja o resultado aqui.
Apresentação de Resultados
Aqui apenas um exemplo no qual dado um cenário, pedimos para que o ChatGPT nos retorne qual o melhor visual a ser utilizado.
Exemplo de prompt para sugestão de visuais:
Estou usando o Power BI e preciso mostrar a tendência total de pedidos de clientes nos últimos 3 anos. Você pode sugerir um visual e descrever como construí-lo?
Veja o resultado aqui.
Documentação
A documentação é uma etapa fundamental no cotidiano de qualquer profissional, pois atua como a espinha dorsal para a consistência, precisão e continuidade das operações e projetos.
Segue aqui um exemplo de como IA Generativa pode ajudar com esta tarefa. Ela não se limita apenas a criar dicionário de dados, mas pode documentar consultas e todo um script de criação de um banco de dados, por exemplo, e por aí vai.
Exemplo de prompt para gerar um dicionário de dados:
Crie um dicionário de dados de 4 colunas que inclua o nome da variável, tipo de dados, descrição de cada variável, e um valor de exemplo com base nos dados abaixo?
Informe uns 10 a 20 exemplos da sua base.
Veja o resultado aqui.
Segurança
É crucial mantermos a segurança dos nossos dados em primeiro plano, evitando compartilhar informações confidenciais em ferramentas gratuitas. Quando se trata de utilizar IA Generativa em um ambiente profissional e lidar com dados sensíveis, é essencial considerar alternativas que ofereçam um nível adequado de proteção.
É importante ressaltar que todos os exemplos aqui mencionados são fictícios e foram gerados usando ferramentas gratuitas, como o ChatGPT 3.5 e o Google Bard, com o intuito de ilustrar possibilidades. Para mais informações detalhadas sobre segurança e proteção de dados, é recomendável consultar as políticas de privacidade e segurança das ferramentas e serviços específicos que você utiliza.
Uma abordagem recomendada é explorar ferramentas com planos empresariais ou a possibilidade de criar ambientes “privados”, como aqueles disponíveis em plataformas como AWS Bedrock, Azure OpenAI e Vertex.AI. Essas opções geralmente vêm com medidas de segurança mais robustas, garantindo a confidencialidade e integridade dos dados utilizados.
Mais informações sobre segurança aqui.
Espero que tenha gostado do conteúdo! Em breve, mais conteúdos relacionados a IA Generativa.
Estudos complementares:
O que é uma LLM?
O que são Prompts? O que é engenharia de Prompt?
Dicas de Prompts
