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5 formas como ciência de dados e machine learning impactam nos negócios

Líderes de data e analytics podem usar estes exemplos para comunicar melhor os benefícios dos negócios, diz Gartner

Da Redação

27/04/2018 às 13h51

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Ciência de dados (data science) e machine learning possuem profundos impactos nos negócios e estão rapidamente se tornando fundamentais para a diferenciação e, em algumas vezes, para a sobrevivência. Ser capaz de, em pouco tempo, categorizar os impactos e comunicar seu potencial ajudará líderes de Data e Analytics a gerarem melhores resultados. É o que aponta o Gartner, que lista cinco formas como essas tendências podem impactar os negócios. São elas:

1. Inovação - Promover um novo pensamento e rupturas de negócios baseados na ciência de dados

Com a capacidade de enquadrar problemas complexos de negócios como machine learning ou problemas de pesquisa de operação, cientistas de dados detêm a chave para revelar melhores soluções para antigos problemas. Eles podem ajudar até mesmo a solucionar problemas e abordagens que eram anteriormente desconhecidas.

2. Exploração - Explorar padrões desconhecidos transformadores em dados

Cientistas de dados devem ser encorajados a fazer "grandes expedições" no uso de informações, mesmo sem ter um objetivo inicial claro. Cientistas de dados de um fornecedor de serviços marítimos japonês constatou, por exemplo, que ao fornecer seus serviços tradicionais para classificação de navios, eles estavam coletando uma base de dados valiosa que possuía grande potencial para outras áreas. Aplicar a análise certa para esses dados significava que os operadores de navios poderiam reduzir falhas de equipamento e custos de manutenção da vida útil em 10%. Isso permitiu que a organização aumentasse rapidamente sua participação no mercado em 20% ao oferecer esse novo serviço de valor agregado aos clientes.

3. Protótipo - Desafiar o status quo com novas soluções radicais

A tomada de decisão humana está cada vez mais inadequada em um novo mundo digital com um universo em constante expansão de dados. Ciência de dados e machine learning podem resolver problemas complexos que sobrecarregam até mesmo a pessoa mais inteligente. A lista de desafios de negócios ou da área governamental que a ciência de dados pode resolver é potencialmente infinita. 

4. Refinamento - Aperfeiçoar continuamente processos e produtos existentes

Esta talvez seja a aplicação mais comum da ciência de dados. A maioria dos cientistas de dados trabalha na produção de parte de seus negócios e possui modelos estabelecidos para refinar processos e produtos de acordo com as informações que sua organização coleta. Exemplos comuns seriam a segmentação de marketing, varejistas adotando modelos de precificação dinâmicos ou bancos ajustando seus modelos de risco financeiro. 

5. Combate ao incêndio - Identificar os impulsionadores de situações indesejadas 

Esta categoria é muito similar a de exploração em termos de seus métodos, mas é aplicada em um contexto diferente. Algumas vezes, as organizações desencadeiam uma iniciativa de ciência de dados em resposta a crises na qual os sintomas são óbvios – por exemplo, um aumento nas reclamações de clientes ou uma queda rápida na lucratividade.