Como acelerar os negócios via análise de dados inteligente

Quando abordamos sobre a inteligência de dados, nos referimos à habilidade de acessar um grande volume de informações para obter as oportunidades e a geração de insights para a tomada de decisão nos negócios. Trata-se do primeiro passo para que as organizações consigam inovar a partir do melhor uso dos dados.

Observamos que muitas vezes o gestor ainda confia em sua intuição para as decisões, contudo é fundamental que ele passe a contar com os dados para gerar os insights. Não há mais espaço atualmente para desconsiderar isso, pois não adianta ter os dados se não souber analisá-los e interpretá-los em todas as áreas da empresa. Interpretar os dados é essencial porque a mesma informação gera uma compreensão com valor diferente para cada área.

As organizações podem trabalhar com o desbloqueio do poder dos dados para ir além da informação, desde a fonte, a conexão e a visualização destes para tomar as decisões a partir do passado e trabalhando com a análise preditiva. Ou seja, usar a informação do passado para avaliar o comportamento futuro. Isso não é uma super novidade no mundo corporativo, pois as empresas já fazem uma previsão, um forecast. Entretanto, o que acontece é que elas desperdiçam as oportunidades e as ferramentas que hoje estão disponíveis para fazer uma análise preditiva mais precisa, e acabam por apoiar-se muito no feeling.

O gestor pode confiar na sua intuição, porém, deverá analisar os dados porque isso ajustará o feeling. Essa é uma dualidade que as empresas precisam buscar cada vez mais, que é trocar o feeling por uma análise apoiada por sistemas da informação. Para essa jornada de análise de dados, deve-se seguir passos de conexão, predição e cognitivo que levarão à compreensão dos porquês em relação ao que aconteceu no passado para o que é o “pulo do gato” hoje: um grande movimento das empresas na criação de modelos matemáticos apoiados na Inteligência Artificial (IA) que permitam previsões de cenários.

O mundo de IA, pensando no lado preditivo para estimar cenários pelas empresas, é muito amplo. Há disponível desde algoritmos de busca que ajudam, por exemplo, a identificar os passos para resolver uma solução; e existem ainda os algoritmos de otimização e os genéticos que são inspirados na biologia evolutiva, recombinação e seleção natural. Compõem ainda esse mundo de IA áreas como redes neurais e deep learning, processamento de linguagem natural, lógica fuzzy, sistemas especialistas, visão computacional, sistemas de múltiplos agentes, raciocínio baseado em casos e o Machine Learning.

O Machine Learning cresce rapidamente e possui grande aplicação nas empresas que começam a percorrer uma jornada de dados, sendo a ferramenta tecnológica que enfatiza três principais pontos: classificação (atribuição de rótulos); regressão (análise do passado para predição); associação (correlação de informações de diversas fontes).

Apesar disso, no presente momento, observamos que a maioria das empresas não conseguem reunir todas as informações em um só lugar simplesmente porque ao buscar pelas fontes de dados, a organização descobre que está operando em silos. São vários grupos, a equipe do financeiro, uma loja, pessoal de operações, logística, ou seja, cada um trabalha de maneira isolada. Então, um dos desafios é fazer essa gestão ou a governança dos dados para eliminar os tais silos, a fim de não perder a competitividade.

Assim, quando a empresa reúne uma série histórica de informações, há dois mecanismos dentro de Machine Learning, a regressão e a associação, por meio dos quais se analisam os dados do passado para projetar o futuro, simular cenários e, assim, fazer as previsões para os negócios.

Todos esses movimentos levam as organizações a inovar com os dados e, consequentemente, a procederem com seus planos de transformação digital para engajarem os clientes, empoderarem os colaboradores, otimizarem as operações, transformarem produtos e manterem-se competitivas.

Autor do artigo: Cesar Schmitzhaus, diretor de tecnologia e inovação da Teltec Solutions.