SERVIÇOS PROFISSIONAIS
BIG DATA & MACHINE LEARNING
SERVIÇOS PROFISSIONAIS DE BIG DATA & MACHINE LEARNING
Atualmente as organizações estão cada vez mais a adotar a Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e outras tecnologias para impulsionar o valor empresarial e a inovação. Nos próximos anos, as organizações vão continuar a investir em Inteligência Artificial, Machine Learning e outras soluções analíticas avançadas para gerar valor a partir dos seus dados.
De seguida apresentamos o impacto que o Big Data e Machine Learning terão nas organizações nos próximos anos e a forma como estas duas tecnologias estão hoje a modificar as empresas e como o continuarão a fazer no futuro.
O QUE É BIG DATA
Big Data é o conceito de gerar e recolher uma quantidade extremamente grande de dados não estruturados ou desorganizados. Os dados são gerados a partir de várias operações comerciais e podem estar em qualquer formato, desde imagens e vídeos a áudio, texto, e mensagens de social media.
Existem dois tipos de dados: estruturados e não estruturados; Os dados estruturados são dados que têm um formato fixo, tais como endereço, nome, ou dados de transação. Por outro lado, os dados não estruturados são dados que não têm um formato fixo e são difíceis de interpretar. Exemplos de dados não estruturados incluem imagens, vídeos, e-mails, e outros posts nos meios de comunicação social.
Como o Machine Learning vai ajudar as organizações?
Machine Learning é um subcampo de Inteligência Artificial que dá aos computadores a capacidade de aprender sem ser programado. Os algoritmos ML têm a capacidade de analisar dados e fazer previsões com base nesses dados. Os algoritmos ML aprendem com os dados, melhoram à medida que mais dados são adicionados ao sistema, e são capazes de ser reprogramados para resolver diferentes problemas.
Esta componente pode auxiliar as organizações de diversas formas, pode ajudar a melhorar a experiência do cliente, permitir a tomada de decisões em tempo real e permitir uma modelação preditiva. Pode também ajudar as empresas nas áreas dos serviços financeiros, cuidados de saúde, produção, análise de dados em tempo real e marketing.
De seguida apresentamos como o Machine Learning irá ter impacto nestas indústrias nos próximos anos.
Machine Learning em serviços financeiros
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É expectável que o sector dos serviços financeiros venha a gerar enormes quantidades de dados nos próximos anos. A adoção de AI e ML por parte do sector ajudará a filtrar estes dados e a extrair insights empresariais. Os algoritmos ML podem ser utilizados para proporcionar uma melhor experiência ao cliente e permitir a tomada de decisões em tempo real. Os fornecedores de serviços financeiros podem utilizar algoritmos ML para proporcionar aos clientes uma melhor experiência on-line. Os algoritmos podem ajudar a melhorar o processo de onboarding online e permitir aos clientes completar as suas transações sem problemas.
Os fornecedores de serviços financeiros podem utilizar algoritmos ML para analisar os dados dos clientes e usar os conhecimentos para personalizar a experiência do cliente. Estes algoritmos podem analisar os dados gerados a partir de várias fontes e fornecer conhecimentos adicionais. Os algoritmos podem ajudar os prestadores de serviços financeiros a tomar ações sobre os limites de crédito dos seus clientes, deteção de fraude e score de risco.
Machine Learning na área da Saúde e Farmacêutica
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A indústria farmacêutica e de cuidados de saúde estão a adotar a IA e ML a um ritmo sem precedentes. As organizações de saúde estão a recorrer cada vez mais estas tecnologias para impulsionar a eficiência operacional e melhorar os cuidados aos doentes.
As organizações de saúde podem utilizar algoritmos de ML para descobrir conhecimentos a partir de dados e fornecer recomendações para melhorar os resultados dos cuidados de saúde. Por exemplo, o ML pode ser utilizado para melhorar a descoberta e desenvolvimento de drogas sugerindo compostos apropriados.
As organizações de saúde também podem utilizar algoritmos ML para melhorar as suas operações, como por exemplo, para prever o fluxo de pacientes e recomendar alterações para reduzir o tempo de espera nos hospitais.
Machine Learning na produção e gestão das cadeias de abastecimento
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As indústrias manufatureiras e das cadeias de abastecimento geram uma enorme quantidade de dados a partir das suas operações de produção. A IA e o ML podem ser utilizados para filtrar estes dados e gerar conhecimentos que podem auxiliar as empresas nestas indústrias a melhorar as suas operações.
Os fabricantes podem utilizar algoritmos ML para analisar os dados das suas operações de produção e identificar oportunidades de melhoria, como por exemplo, ajudar os fabricantes na gestão da cadeia de abastecimento, identificando potenciais problemas com as suas linhas de montagem, sugerindo ações corretivas e otimização da cadeia de abastecimento.
Da mesma forma, os fabricantes podem utilizar algoritmos ML para otimizar a sua cadeia de abastecimento, ou seja, os algoritmos podem ajudar os fabricantes a identificar potenciais problemas com a cadeia de abastecimento e recomendar acções corretivas, como por exemplo, auxiliar a identificar problemas como escassez de produtos ou inventário incorreto nos pontos de venda a retalho.
Machine Learning em Marketing & Publicidade
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As indústrias de marketing e publicidade estão a gerar enormes quantidades de dados. A IA e o ML podem ajudar estas indústrias a filtrar dados e a gerar conhecimentos adicionais. Os algoritmos podem ser utilizados para ajudar os sistemas de marketing a fazer recomendações personalizadas de conteúdo e a entregar anúncios personalizados aos seus clientes.
As aplicações podem utilizar algoritmos ML para analisar os dados dos clientes e fazer recomendações personalizadas para os auxiliar a tomar melhores decisões comerciais, como por exemplo, para recomendar ações de compra e venda para otimizar o inventário.
Os sistemas podem utilizar algoritmos ML para entregar anúncios personalizados aos seus clientes com base nos seus dados, ou seja, entregar anúncios direccionados em redes sociais ou campanhas de correio electrónico a um segmento específico do cliente.
Análise de dados em tempo real
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Espera-se que a indústria de análise de dados em tempo real gere grandes dados nos próximos anos. As organizações podem utilizar algoritmos AI e ML para filtrar estes dados e gerar conhecimentos em tempo real. Os algoritmos podem ser utilizados para prever o comportamento do cliente e recomendar ações assertivas com base nos dados. As empresas de análise de dados em tempo real podem utilizar algoritmos ML para analisar os dados gerados a partir de várias fontes e sugerir ações, como por exemplo, prever as vendas de um produto e recomendar opções como a de reprocessar o inventário.
Os algoritmos também podem ser utilizados para prever o comportamento do cliente e recomendar ótimas opções com base nos dados, ou seja, para acompanhar o comportamento de navegação de um cliente num website de retalho e recomendar uma oferta personalizada.