Análise preditiva de dados é opção para empresas de médio porte

Com o aprendizado de máquina, os dados usados [...] podem melhorar o posicionamento de um produto ou serviço e influenciar o comportamento do cliente

Em um cenário de recuperação econômica, o mercado se torna ainda mais competitivo e questões que fazem parte do dia a dia das empresas ganham uma dimensão ainda maior. Dúvidas com relação ao melhor momento para lançar um produto ou serviço, definir estratégias de marketing e vendas assertivas, contratar pessoas e investir em determinados projetos costumam integrar a pauta de corporações de diversos segmentos e portes.

É neste ponto que, segundo Roberto Faria Maffra, engenheiro de ML (Machine Learning, na sigla em inglês - Engenharia de Aprendizado de Máquina, em português), com vasta experiência em inovações tecnológicas a mais de 16 anos na diretoria de multinacionais garante que ML vem se destacado como um elemento essencial que utiliza técnicas estatísticas de modelização, big data e machine learning para extrair dados históricos e fazer previsões: a análise preditiva.

Maffra afirma que a análise preditiva está cada dia mais presente no mundo empresarial. “A modalidade considera fatos atuais e históricos para fazer previsões sobre eventos futuros ou desconhecidos e pode ajudar a identificar riscos e oportunidades”. Em entrevista ao site Varejo S.A, Claudenir Andrade, diretor de software houses da Afrac (Associação Brasileira de Tecnologia para o Comércio e Serviços), afirmou que “toda empresa vai precisar da tecnologia para sobreviver, independente da área de atuação do negócio”.

Maffra destaca que a análise preditiva de dados pode oferecer benefícios comerciais em praticamente todos os setores, sobretudo para as empresas de médio porte que desejam expandir. O especialista conta, ainda, que, com o aprendizado de máquina, os dados usados para resolver problemas também podem melhorar o posicionamento de um produto ou serviço e influenciar o comportamento do cliente.

“O sistema pode escanear a loja física em busca de estoque fora do local para realocá-lo, ou identificar itens que estão vendendo bem, e movê-los para um local mais visível na loja”, exemplifica.

Dados da Pesquisa de Automação ABB Robotics 2021, realizada pela companhia homônima, mostram que, de olho nas possibilidades tecnológicas, 71% das médias empresas já utilizam robótica para melhorar a performance de suas atividades.

De forma síncrona, indicativos do Gartner sobre tendências tecnológicas para 2022, indicam que o mundo vem superando o conceito de automação e investindo em hiper automação. A publicação também destaca a ampla adesão a tecnologias para processos independentes em todas as áreas possíveis dentro das empresas.

Análise preditiva de dados, Big Data e Engenharia de ML

Quando questionado quanto à relação da análise preditiva de dados com a Big Data e a Engenharia de ML, Maffra ressalta que a coleta de dados no Big Data é apenas o ponto de partida.

“O valor real vem da capacidade do Engenheiro de ML em usar as informações armazenadas para descobrir insights com análises de big data e, em seguida, apresentar ideias para promover melhores decisões de negócios escolhendo o método certo para acessar e usar os dados”, explica.

Na visão do engenheiro de ML, o uso dos dados ajuda a agregar valor comercial, a resolver problemas de negócios e melhorar processos. “Os dados são valiosos, pois permitem que líderes de negócios tomem decisões bem informadas, que podem melhorar o desempenho, operações simplificadas e relacionamentos mais fortes com os clientes”, diz ele. Em média, 90% do valor de mercado das 500 maiores empresas americanas é intangível, ao passo em que o seu valor patrimonial é de cerca de 5%, conforme publicação do site IT Forum.

“Nos últimos anos, os executivos têm valorizado cada vez mais a cultura orientada por dados, principalmente ao perceber que seus concorrentes usam os dados a favor deles, o que tem trazido uma evolução rápida tecnológica no mercado”, conclui Maffra.