Como a Inteligência de Dados pode reduzir riscos de negócio, desperdícios e retrabalho?
Há muito tempo questionamos se a tecnologia seria capaz de substituir o ser humano. Vemos máquinas já dominando as atividades rotineiras e repetitivas, Machine Learning possibilitando a tomada de decisões estratégicas e entre outras inovações como internet das coisas e seus sensores – que vêm ganhando espaço no dia a dia das pessoas, sem a gente sequer perceber.
Com o avanço e popularização da Inteligência de Dados, ressurge a questão acima. Primeiramente, vamos entender um pouco mais sobre este processo para termos mais subsídios.
O que é?
A Inteligência de Dados é a aplicação da (inteligência) humana apoiada pela (inteligência) artificial. Ela também se baseia em ferramentas e em métodos analíticos aplicados sobre conjuntos de dados que permitem obter, analisar e transformar dados “brutos” em informações valiosas. Por meio dela, é possível ajudar gestores a obterem melhor entendimento sobre os dados, gerando informações que permitam desenvolver melhores processos, como exemplo, potencializando assim o sucesso dos negócios.
A coleta de dados, estruturados ou não, pode ocorrer a partir de uma variedade de fontes. Em comparação com o BI (Business Intelligence), cuja finalidade principal é organizar um conjunto de dados a fim de apresentá-lo da forma mais eficaz, a Inteligência de Dados tem como finalidade principal a análise, transformando informações em decisões mais assertivas.
A Inteligência de Dados está pautada no processo de examinar os dados existentes, obter recomendações e apoiar decisões. Esta jornada se dá por meio de três principais disciplinas de dados: descritivos, prescritivos e preditivos.
Descritivos: apresentam as características básicas dos dados, descrevendo o que são ou o que mostram, visando a compreensão dos (dados) analisados;
Preditivos: são os que possibilitam apontar como serão os dados no futuro, ou seja, apoiar a tomada de decisões. Esse apontamento é obtido com base no comportamento dos dados no passado. Para a obtenção de predição pode-se utilizar modelos de Inteligência Artificial (IA) e/ou Machine Learning;
Prescritivos: são os que permitem gerar recomendações de ações a serem tomadas. As ações a partir de dados prescritivos podem ser realizadas de forma automática ou semiautomática, sempre com o objetivo de otimizar as estratégias adotadas pelas organizações com objetivo de alcançar melhores resultados no menor espaço de tempo.
De forma resumida, a utilização destes componentes visa a compreensão de dados, desenvolvimento de conhecimento, resolução de problemas e análise histórica para evidenciar possíveis tendências. Cada tipo de análise é utilizada de maneira distinta, porém, podem ser utilizadas como um conjunto colaborativo para obtenção de resultados mais elaborados. A aplicação das técnicas permite a análise de uma grande quantidade de dados de forma muito mais rápida e confiável – em relação ao processo manual.
Onde pode ser aplicada?
A Inteligência de Dados é estratégica para melhorar produtos e serviços a partir de informações, por exemplo, sobre hábitos dos consumidores, preferências de compras e tendências. A partir daí, pode-se tomar decisões sobre adaptações e melhorias no portfólio, seguindo as tendências de mercado e de consumo. Ainda pode ser aplicada em qualquer área de negócio e em qualquer desafio em que haja dados disponíveis. Porém, na atualidade, as áreas que mais têm feito uso de Inteligência de Dados são: finanças, saúde, seguros, jurídica, segurança, vendas, marketing e operações.
O processo pode reduzir riscos de negócio, desperdícios e retrabalho além de permitir melhorias em: planejamento e destinação de recursos; desempenho dos negócios; competitividade; tomada de decisões; análise de indicadores estratégicos; padronização de processos; experiência do cliente e relacionamento com o mercado.
Benefícios
Os principais benefícios são encontrados nas situações em que há necessidade de prever comportamentos ou ações. A análise preditiva, por exemplo, revela padrões que permitem às organizações anteverem iniciativas e suas consequências aos negócios. As possibilidades permitem informações mais conclusivas, ajudam as organizações a obterem uma visão mais clara sobre possíveis estratégias criativas.
Acredito que em curto prazo todos as empresas utilizarão o método em maior ou menor grau. A aplicação de Machine Learning, Big Data e BI tornou-se uma questão fundamental para o desenvolvimento de novos produtos e serviços. A necessidade de tomar decisões em tempos cada vez mais curtos, faz com que a Inteligência de Dados seja um excelente aliado à gestão.
Diferente do que se possa pensar inicialmente, a Inteligência de Dados não vem para tirar poder dos gestores, mas sim para apoiá-los com informações úteis à tomada de decisão de forma cada vez mais ágil e segura.
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