NOT√ćCIAS

Big data e machine learning no centro da transformação digital

Big data e machine learning no centro da transformação digital

by 21 de março de 2017 0 comments

* Por Gabriel Lobitsky

A an√°lise de dados vai al√©m do big data e sua crescente ado√ß√£o. Recentemente, uma pesquisa da Forrester Research mostrou que, em m√©dia, 40% dos l√≠deres de an√°lise de dados globais afirmam que j√° est√£o implementando ou expandindo o uso da tecnologia de big data, e 30% dos que ainda n√£o adotaram planejam fazer at√© o pr√≥ximo ano. N√£o h√° d√ļvidas sobre a capacidade da ci√™ncia de dados em transformar ind√ļstrias e modelos de neg√≥cios tradicionais. No entanto, a ado√ß√£o massiva fomenta a discuss√£o sobre a transforma√ß√£o de dados em insights e da sua evolu√ß√£o, o machine learning, capaz de ‚Äėprever problemas futuros‚Äô ao usar algor√≠timos e an√°lise de padr√Ķes de dados para identificar e indicar solu√ß√Ķes efetivas para problemas de neg√≥cios.

Ao usar algor√≠timos e uma linguagem matem√°tica, a ci√™ncia de dados pode criar solu√ß√Ķes transformadoras para as empresas. Com uso de an√°lises preditivas, o big data e o machine learning permitem tra√ßar estrat√©gias, otimizar a√ß√Ķes, interagir com os clientes e, claro, impulsionar vendas. Mas isso s√≥ √© poss√≠vel porque a nuvem ampliou o poder computacional sob demanda, facilitando a armazenagem e an√°lise de dados. Hoje, modelos preditivos s√£o capazes de entender o lado cr√≠tico de cada opera√ß√£o por meio do software.

Veja como as tecnologias podem gerar insights e transformar algumas opera√ß√Ķes:

Supply Chain: complexo para muitas empresas, o bom funcionamento das opera√ß√Ķes √© essencial para minimizar custos com atrasos e falta de produtos no estoque. Os cientistas de dados est√£o fazendo uso total do poder computacional para modelar os cronogramas e antecipar informa√ß√Ķes sobre acontecimentos que podem impactar negativamente as opera√ß√Ķes, como a combina√ß√£o de machine learning e big data. Juntas, as tecnologias d√£o melhor visibilidade e compreens√£o para as empresas identificarem os atrasos normais e os que s√£o resultados de imprevistos, como desastres naturais, greves, etc.

Log√≠stica: a ci√™ncia de dados est√° permitindo que a pr√≥xima gera√ß√£o de software empresarial, resultado de solu√ß√Ķes preditivas, fale ao usu√°rio a quantidade de invent√°rios necess√°rios para atender demandas futuras; que informe como precificar os itens para garantir a lucratividade em longo prazo; e aponte os portos com melhores capacidades para embarques, com o intuito de minimizar o impacto dos atrasos.

Varejo: normalmente, aplica√ß√Ķes inteligentes de CRM atuam de forma preditiva no setor, e mostram potenciais compradores e produtos mais buscados. As tecnologias complementares, como sensores e RFID, d√£o √†s lojas uma visibilidade mais ampla do estoque para saber localiza√ß√£o e movimenta√ß√£o de um produto, por exemplo. Se associada a interpreta√ß√£o dos dados, as tecnologias permitir√£o uma verdadeira transforma√ß√£o digital nas lojas f√≠sicas, que poder√£o n√£o apenas compreender a jornada do consumidor, mas ofertar produtos e itens espec√≠ficos. No setor de vestu√°rio, por exemplo, os dados capturados por sensores podem ampliar a oferta de produtos que se ajustem ao gosto e tamanho do cliente. E, esse mesmo tipo de solu√ß√£o pode apoiar a gest√£o da armazenagem e do estoque no varejo, por disponibilizar informa√ß√Ķes sobre n√≠veis de invent√°rio, eliminando a necessidade de uma contagem manual e demorada, com mais incid√™ncia a erros.

A ci√™ncia de dados precisa ser compreendida como um componente fundamental para a transforma√ß√£o digital, pois √© a √ļnica forma de criar solu√ß√Ķes que, de fato, impactam na tomadas de decis√Ķes. Os algor√≠timos empregados ao software n√£o devem ser como uma caixa preta fechada, que n√£o mostra aos usu√°rios o que est√° acontecendo por dentro, e por outro lado, n√£o precisa bombardear o usu√°rio com informa√ß√Ķes desconexas. √Č preciso um meio termo para que a ci√™ncia se torne acess√≠vel e compreens√≠vel para todos, principalmente para os usu√°rios das empresas com opera√ß√Ķes cr√≠ticas, como varejo, log√≠stica e supply chain, em que a palavra otimiza√ß√£o √© um imperativo.

diretor de vendas da Infor para o Brasil e Sul da América Latina

Acesse os outros sites da VideoPress

Portal Vida Moderna – www.vidamoderna.com.br

Radar Nacional – www.radarnacional.com.br

Nenhum Coment√°rio

Seja o Primeiro a Comentar Este Post

Nenhum Coment√°rio Ainda!

Seja o Primeiro a fazer um coment√°rio.

Deixe uma resposta

<

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *