Machine Learning para negócios

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É crescente o número de empresas que se declaram Data Driven, mas o que é ser uma empresa Data Driven? Esse é um novo método de tomada de decisão que se baseia em dados, porém, para que os dados sejam úteis e ajudem a tomada de decisão, eles precisam ser interpretados e minerados, em busca da extração de valor. Existem três maneiras principais para uma área de Analytics ajudar na tomada de decisão de forma automatizada, são elas:

  • Descritiva (responde à pergunta: o que aconteceu e por quê?)
    • Esse método busca entender quais foram os resultados passados e também tem como finalidade buscar insights para uma maior assertividade no futuro, baseado na hipótese que as coisas continuarão como estão. Em um mundo onde a inovação e a mudança são o mote de muitas empresas, uma imagem do passado pode ter capacidade limitada para orientar decisões futuras.
    • Quando usar: necessidade de sumarizar resultados para áreas de negócio, ou comparar dois métodos para ver qual o melhor.
    • Técnicas: mineração, agregação de dados e testes A/B.
  • Preditiva (responde à pergunta: o que é provável de acontecer no futuro?)
    • Análises preditivas buscam prover insights do que é provável de ocorrer no futuro. Elas utilizam-se de dados, modelos estatísticos e de Machine Learning para estimar o próximo cenário. Com uma visão assertiva do futuro, é possível tomar decisões corretas, que prepararão a empresa para os próximos passos.
    • Quando usar: quando se quer estimar valores futuros.
    • Técnicas: estatística, Machine Learning.
  • Prescritiva (responde à pergunta: o que devemos fazer quando “x” acontecer?)
    • Unida com a análise preditiva, essa ferramenta se torna muito poderosa. Ela tem como finalidade fazer a prescrição de ações a se tomar dado os acontecimentos que ocorreram ou irão ocorrer.
    • Quando usar: quando se deseja tomar ações complexas que envolvem muitas variáveis.
    • Técnicas: otimização e heurísticas.

Além desses 3 tipos de análises, os modelos de Machine Learning são muito utilizados para a realização de tarefas repetitivas, como analisar imagens, extrair seus conteúdos e até criar grupos de clientes que possuem semelhança entre si para direcionar campanhas mais personalizadas e eficazes à essas pessoas. O objetivo da ciência de dados é, portanto, criar esses algoritmos (personalizados para cada tipo de problema) para que as empresas consigam extrair valor dos seus dados, tomar decisões baseadas neles e diminuir o custo dessa tomada de decisão.

Entre as diversas vantagens de utilizar dados como suporte ao negócio, é possível pontuar as seguintes:

  • Maior agilidade na tomada de decisão
  • Decisões mais assertivas
  • Economia de dinheiro
  • Desgargalamento de processos
  • Melhor conhecimento do cliente
  • Ter previsões de comportamentos futuros
  • Investimento inicial baixo
  • Maior visibilidade da saúde do negócio
  • Se tornar mais competitivo

Mas como começar essa jornada? Existem diversas ferramentas no mercado, desde ferramentas open source até as de grandes companhias, que possuem a vantagem de disponibilizar um suporte técnico.

Quais problemas de negócio podemos resolver?

Abaixo, estão dispostos alguns exemplos de necessidades que o cliente pode apresentar e algoritmos que desenvolvemos para saná-las. Você já teve ou tem alguma dessas dúvidas?

Clusterização / Filtro colaborativo

  • Que produtos devo recomendar para clientes específicos?
  • Como aumentar minhas vendas?
  • Quais são os perfis dos meus clientes?
  • Qual o perfil dos meus transportadores?

 Previsão de demanda

  • Quantos produtos devo ter em estoque?
  • Quanto espero vender mês que vem?
  • Quanto desconto devo colocar no produto para aumentar meu lucro?
  • Como funciona a curva de demanda para o preço do meu produto?
  • Quanto cobrar pelo meu produto?

Manutenção preditiva

  • Quando devo fazer a manutenção dessa máquina?
  • Quanto tempo essa máquina pode funcionar até quebrar?
  • Minha máquina está operando em sua normalidade?

 Detecção de anomalias

  • Esse comportamento é fraudulento?
  • Esse comportamento foge do padrão?

 Eficiência Energética

  • Que atitudes tomar para melhorar a eficiência dessa máquina nesse momento?
  • Qual variável influenciou essa baixa de eficiência?
  • Como reduzir os custos de ar condicionado/equipamento (que possa ser ligado/desligado)?

Previsão Logística

  • Quando minhas entregas vão chegar no cliente final?
  • Quando meus pedidos chegarão?
  • Como controlar meu supply chain?

Previsão de Churn

  • Quais clientes estão perto de sair da empresa?
  • Que atitudes tomar para esse cliente não sair da empresa?

Análise de imagem

  • Quantas pessoas estão na minha loja?
  • Qual o perfil dessas pessoas? (idade, sexo, etc)
  • Como extrair automaticamente características de fotos/vídeos?
  • Monitoramento de câmeras:
    • Como posso detectar itens?
    • Como detectar atividades suspeitas?

Teste A/B

  • Qual desses métodos é o melhor para eu abordar os clientes?
  • Qual abordagem é melhor, X ou Y?

Essas são apenas algumas das perguntas de negócio que a ciência de dados pode responder. Você reparou que elas têm uma coisa em comum? Sim, o uso de dados faz parte da resposta para todas essas perguntas, e não é à toa que eles são tão importantes para as empresas, independente do seguimento. Tendo isto em mente, a frase “dados são o novo petróleo” faz cada vez mais sentido, pois eles são mesmo o combustível que move os negócios.

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