Os avanços da tecnologia são constantes e, junto com eles, aumenta a quantidade de dados disponíveis para que as empresas criem as suas estratégias de impulsionamento dos negócios. Dentro deste contexto, muitas organizações fazem a análise e modelagem de dados em Big Data para extrair insights valiosos e usam o Machine Learning para lidar com todo o volume, velocidade e variedade das informações. Descubra como esta combinação poderosa ajuda na tomada de decisões estratégicas aqui neste conteúdo da Apollo Solutions.
Introdução à Transformação de Dados em insights
A análise de dados é hoje um dos pilares para qualquer negócio de sucesso. Afinal, são estes insumos que permitem que as empresas criem os produtos e serviços ideais para o seu público alvo. E é aqui que entra o Big Data, um mecanismo de coleta, análise e integração de grandes conjuntos de dados, estruturados ou não, que estão armazenados de forma remota. Estas informações podem ser extraídas de smartphones, tablets, históricos de transações de compra e venda, posts de clientes em redes sociais e sensores instalados em dispositivos diversos, por exemplo.
Depois que os dados são armazenados e coletados, a análise de Big Data e seus algoritmos entram em ação para identificar padrões e tendências nos dados obtidos. Há três principais técnicas de análise de dados: descritiva, preditiva e prescritiva.
A análise descritiva visa dar um panorama sobre o que aconteceu em um período de tempo com base na avaliação de gráficos, tabelas e métricas simples, que confere uma visão geral dos dados. Já a análise preditiva, como o próprio nome já diz, tem o objetivo de fazer previsões e projeções baseada nos dados existentes.
Por último, temos a análise prescritiva. Este tipo de abordagem é usada para dar recomendações sobre ações futuras que as empresas podem tomar para identificar problemas e soluções.
Explorando o Poder do Big Data nos negócios
A utilização do Big Data nos negócios proporciona uma série de vantagens para as empresas na hora de extrair insights, tomar decisões e conceber soluções. Esta tecnologia permite que as organizações identifiquem padrões e tendências nos dados coletados. Assim, é possível descobrir como é o comportamento dos consumidores e as demandas do mercado, por exemplo. Além disso, as empresas podem ter acesso a previsões do que os clientes deverão estar mais interessados no futuro.
A análise de dados também auxilia na melhoria da eficiência operacional, pois ajuda as empresas a otimizarem seus processos e identificar possíveis falhas e gargalos. Dessa forma, as organizações conseguem atuar rapidamente para promover as mudanças necessárias e aumentar a produtividade.
O Big Data também ajuda as empresas a reduzir custos e riscos. Isso porque, como as empresas conseguem identificar padrões e tendências, elas podem adotar medidas preventivas, descobrir oportunidades para reduzir os custos e até enxergar possibilidades de crescimento, por exemplo.
Aplicando Machine Learning para melhorias operacionais
A combinação de Big Data e Machine Learning permite que os algoritmos aprendam e façam previsões precisas com base nos dados existentes. Isso significa que serão analisados todos os dados reunidos pela empresa, percebendo comportamentos, hábitos e situações mais recorrentes. Depois, os algoritmos processam todos os dados, registram e tiram aprendizado deles.
Para a obtenção de insights valiosos, o Machine Learning é um excelente aliado porque sistemas com esta tecnologia conseguem identificar resultados indicados previamente e evoluem constantemente, a cada momento em que tem contato com um volume de dados.
Com o Machine Learning, é possível relacionar dados, cruzar informações e ter acesso a relatórios mais precisos e confiáveis. Dessa maneira, os tomadores de decisão têm um material mais robusto e completo para criar e executar estratégias de negócios exitosas.
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