Os dados estão conduzindo o mundo

Estamos vivendo em um mundo movido a dados. Por exemplo, se você ativar os provedores de localização no Google Maps e, um ano depois, visitar sua linha do tempo, ela pode informar onde você estava exatamente no mesmo dia do ano anterior. Se você ativar as soluções de ativação do Facebook, ele sugere amigos que você deve solicitar se for a algum lugar.

As empresas de sucesso estão extraindo sabedoria e informações de todas as informações que estão sendo coletadas para identificar seus clientes-alvo e promover produtos e soluções para eles.

A partir do atual ambiente de mercado tumultuado, as informações estão impulsionando a mudança nos modelos de negócios. O pagamento por uso, habilitado por programas em nuvem, tornou-se uma prática bem estabelecida. Por exemplo, o surgimento do Uber interrompeu o negócio dos táxis. O foco mudou de uma abordagem centrada no sistema para uma abordagem centrada no usuário. Mesmo as empresas convencionais, como as de seguros, oferecem autoatendimento para comprar e administrar apólices on-line 24 horas por dia, em dispositivos móveis e também por meio de estações de redes sociais. Produtos e soluções habilitados por novas tecnologias, como big data, inteligência artificial (IA), blockchain e realidade virtual e aumentada, estão sendo aproveitados por organizações de engenharia financeira para apresentar produtos e serviços criativos.

A ruptura no mercado está tornando imperativo que as organizações comprem o que puderem, construam o que precisam e terceirizem o resto para se manterem competitivas em termos de custos. O foco na criação agora é crucial para as empresas que precisam desenvolver novos produtos e serviços para se diferenciar da concorrência. A adoção de abordagens de transformação digital, automatizando desde ações voltadas para o cliente até ações de back-office, é uma das principais prioridades das empresas.

Os dados criados por indivíduos e sistemas devem ser a base para acertar o plano. As organizações que conseguiram aproveitar os dados para extrair informações e inteligência para uma vantagem competitiva estão descobrindo o sucesso.

A inteligência é extraída dos dados

Informação é texto, vídeo e áudio. A título de exemplo, pense nas informações das ações listadas em uma bolsa de valores. Se adicionarmos a esses dados a indicação adicional de se uma determinada ação caiu ou subiu desde o final do dia anterior, ela se tornaria um dado - algo que nos interessa e que poderíamos analisar. Assim que incorporamos o contexto para aconselhar, ele se torna intelecto.

Se dermos uma olhada nas informações do mercado de ações de 30 ações que representam um índice da bolsa de valores, isso é simplesmente uma informação. Quando trouxemos o indicador de que o indicador da bolsa de valores em Cingapura caiu 407 pontos no final dos negócios em um determinado dia, mas o Dow Jones subiu 330 pontos naquele mesmo dia, isso é informação. É possível usar essa informação para tentar prever como o mercado começaria no dia seguinte em Cingapura. Isso é inteligência.

Como extrair inteligência e informações de dados?

Esse é o tema da inteligência de negócios (BI) em um contexto organizacional. O objetivo é receber informações claras, precisas e significativas. O procedimento de extração de informações é uma investigação e pode ser realizado por meio de processos como processamento analítico online (OLAP) e mineração de dados. OLAP tem tudo a ver com puxar dados para modelos de informação com um data warehouse como back-end para agregá-los e cortá-los.

O que há de novo? IA, Big Data e aprendizado de máquina

BI usando OLAP e data mining já existe há algum tempo - o que mudou nos últimos anos é o desenvolvimento de ferramentas e técnicas de big data. O big data gerou uma explosão no uso de técnicas de mineração de dados mais extensas. As características do big data são, geralmente, explicadas em termos de 3 V's - volume, velocidade e variedade. Mais recentemente, um quarto termo, veracidade, foi adicionado à lista. O que tornou o big data tão atraente? As tecnologias agora tornam possível manter os computadores de commodities de dados e os custos baixos, e certos algoritmos como MapReduce podem ser usados para extrair os dados buscados; no entanto, o motivador atraente é o valor para a empresa.

Vamos examinar três maneiras pelas quais a combinação de métodos convencionais de BI, juntamente com grandes volumes de dados, podem agregar valor.

Em primeiro lugar, identificar os clientes-alvo é benéfico para qualquer empresa. Imagine que você faz parte da equipe de marketing de uma empresa de automóveis e tem um registro de consumidores que compraram carros. Você pode consultar suas estatísticas sociais e criar uma lista restrita, usando um ou dois graus de separação, de possíveis clientes-alvo adicionais. Em seguida, a análise de rede social fornece uma visão das ligações entre pessoas em vários campos e atividades industriais. Outra técnica de análise - investigação de regressão - também pode ser empregada para analisar os dados demográficos das pessoas selecionadas e, dependendo de sua idade, prever o tipo de carro que provavelmente comprarão.

A venda cruzada de produtos e serviços é apenas outra forma de as empresas tentarem aumentar seus ganhos. Continuando com a analogia da venda de carros idêntica, mesmo que você saiba que indivíduos com certo perfil demográfico que compram certo tipo de automóvel estão mais inclinados a obter outro tipo de carro como segundo, o que tem valor para a organização. É possível prever essa ligação por meio de uma técnica chamada aprendizado de regras de associação, que consiste em descobrir correlações entre fatores.

Finalmente, entender a compreensão do cliente é fundamental para o sucesso de um negócio. Como a marca e os modelos de automóveis são percebidos no mercado? Você pode usar uma técnica conhecida como análise de opinião para descobrir.

Futuro dos dados

Dados substanciais e métodos de IA são usados para complementar e complementar uns aos outros para extrair maior inteligência. Quase todos os segmentos de mercado vertical estão usando IA para tornar suas ofertas aos clientes intuitivas. Do cenário de vendas de carros, se perguntarmos qual modelo de um novo cliente específico tem maior probabilidade de comprar, podemos derivar uma boa resposta usando IA e grandes dados.

Os dados são estratégicos e as organizações que lidam com dados holisticamente têm lucro. Isso significa que a tecnologia de dados desempenha uma função cada vez maior, por meio de novas tecnologias, técnicas e habilidades, ao fornecer uma vantagem competitiva às organizações. Acima de tudo, a inovação é importante para o sucesso de uma empresa - pois as empresas precisam inovar continuamente ou morrer.