Aplicações de machine learning e BI: como unir as ferramentas?

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As aplicações de Machine Learning estão relacionadas aos processos que podem ser desenvolvidos por softwares que aprendem e aumentam sua capacidade de execução de rotinas de forma ativa com o passar do tempo. Já o BI é baseado na ideia de coletar, armazenar, correlacionar e analisar informações por meio do uso de tecnologia.

Então, como fazer para que esses dois importantes avanços que hoje temos à disposição nos negócios possam ser interligados para aumentar os benefícios de suas utilizações? Neste artigo, além de entender melhor cada um dos conceitos, você poderá descobrir algumas vantagens de integrá-los!

O que é Machine Learning?

Machine Learning, ou “aprendizado de máquina”, é uma aplicação da Inteligência Artificial (IA) que proporciona aos sistemas computacionais a capacidade de evoluir automaticamente a partir da experiência de uso, sem a necessidade de haver programação explícita para tal. Está concentrado no desenvolvimento de algoritmos que podem acessar dados e usá-los para aprender por si mesmos.

Esse processo de aprendizagem começa com observações e análise dos dados, a fim de procurar padrões nas rotinas executadas e assim melhorarem a tomada de decisão no futuro. O objetivo principal é permitir que os softwares realizem cada vez mais funções correlatas sem intervenção humana direta.

O funcionamento do Machine Learning está baseado na análise de grandes quantidades de dados. Como resultado, a identificação cada vez mais rápida e precisa de oportunidades de ganhos, visto que os algoritmos vão evoluindo com o passar do tempo.

E o que é BI?

Business Intelligence (BI) é o uso de tecnologias de computação para a identificação e análise de dados de negócios, como receita de vendas, mix de produtos, custos, participação de mercado, dentre outros.

Oferece, de forma bastante inteligível, o cálculo de indicadores preestabelecidos que transformam dados brutos em informações gerenciais sobre a situação atual da empresa. Também permitem comparativos históricos ou a elaboração de projeções estruturadas para as mais diversas áreas corporativas.

Com isso, é possível implantar um modelo de gestão estratégica baseado em dados, melhorando a tomada de decisão. Os números geralmente são coletados automaticamente e armazenados em bancos. O software permite que eles sejam compilados e traduzidos de acordo com a necessidade.

O BI pode ser aplicado na medição do desempenho e benchmarking. Oferece a possibilidade de análises quantitativas e estatísticas. Dá para as organizações a perspectivas colaborativas, já que empresas que têm interesses correlatos e que estão, por exemplo, na mesma cadeia produtiva, podem compartilhar suas informações de maneira simples e objetiva.

Quais as vantagens de unir essas ferramentas?

Embora os conceitos pareçam similares, eles são, na verdade, complementares. As ferramentas de BI aumentam a capacidade de coleta e processamento de dados, retornando informações para que os executivos do negócio possam tomar decisões mais acertadas.

Já o Machine Learning faz com que esses sistemas evoluam de forma autônoma e, com isso, passem a sinalizar quais seriam as decisões ótimas, com base nos padrões realizados ao longo do tempo.

Isso, por si só, tem um grande impacto no aumento da capacidade da identificação de gargalos e nas estratégias que podem ser desdobradas a partir da utilização dessas tecnologias.

Imagine que, no médio ou longo prazo, os próprios sistemas passem a informar quais são as diretrizes de negócio, demonstrando o racional por trás de cada decisão. Isso pode ser feito também com o demonstrativo de cenários, apresentando mais de uma opção limitada conforme as possibilidades. Caberá ao gestor apenas concordar ou não com o que está sinalizado.

O ganho de produtividade tende a ser enorme. O sistema pode começar com decisões mais simples, como o dimensionamento dos pedidos junto aos fornecedores e irem aprendendo até serem utilizados para questões mais complexas. Com a automatização dessas rotinas, as pessoas podem ser liberadas para se dedicarem ao que mais agrega valor para o negócio, como a inovação.

É fundamental investir no desenvolvimento contínuo das tecnologias de suporte para tomada de decisões na empresa. As aplicações de Machine Learning e BI podem ser excelentes geradores de vantagens competitivas. Essas ferramentas já são realidade e, o quanto antes você implantá-las em seu negócio, maior será a sua chance de sucesso.

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