Big Data e IA: A Dupla Dinâmica Transformando o Futuro dos Negócios

Ao longo da última década, as companhias passaram a coletar e analisar grandes volumes de dados, tanto dos seus clientes quanto dos seus processos internos, o que demandou grandes investimentos em infraestrutura para armazenamento em servidores ou na Cloud. Mas simplesmente coletar um grande volume de dados não é suficiente para que as organizações tirem o máximo proveito das informações armazenadas. Isso gerou muita frustração e um custo elevado em ferramentas para gerenciar o chamado Big Data. 

Com a rápida evolução dos algoritmos de Machine Learning e Inteligência Artificial, estamos vendo este cenário mudar, fazendo com que as empresas tenham ganhos significativos em suas operações.

O Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, permite literalmente aprender com o comportamento passado, analisando esses padrões de comportamento. Isto é diferente das abordagens tradicionais baseadas em regras que seguem instruções explícitas. 

O Big Data fornece a matéria-prima pela qual os sistemas de aprendizado de máquina podem obter insights. Muitas organizações estão agora percebendo os benefícios de combinar Big Data e Machine Learning. No entanto, para que as empresas utilizem plenamente o poder do Big Data e do Machine Learning, é importante compreender o que cada um pode fazer por si só. 

Como vimos, o Big Data traz como ideia central o armazenamento de grandes volumes de dados. Mas isso não é suficiente. Não é qualquer dado que será útil para a organização. É necessário definir o seu valor, bem como trabalhar alguns outros 'V's nessa equação: variedade, velocidade, veracidade, validade e visualização. 

Os sistemas de aprendizado de máquina (ML) usam modelos estatísticos para analisar e fazer inferências a partir de padrões nos dados. No passado, as empresas construíram sistemas complexos e baseados em regras para uma vasta gama de necessidades de relatórios, mas descobriram que estas soluções eram frágeis e incapazes de lidar com mudanças contínuas. Agora, com o poder da aprendizagem automática e da aprendizagem profunda, as empresas podem fazer com que os sistemas aprendam sobre o seu Big Data, melhorando a tomada de decisões, a inteligência empresarial e a análise preditiva ao longo do tempo. 

A combinação de IA com o Big Data está impactando positivamente um grande número de negócios em uma variedade de setores e mercados, como o varejo, saúde, indústria automotiva, atendimento ao cliente, entre outros. 

Vamos avaliar algumas das principais aplicações: 

Visão 360º do cliente:

Nossas "pegadas digitais" estão crescendo a um ritmo surpreendente e as empresas estão usando isso a seu favor para fornecer maiores insights sobre cada indivíduo. As empresas costumavam mover dados para dentro e fora de data warehouses e criar relatórios estáticos que demoravam muito para serem gerados e ainda mais para serem modificados. Agora, organizações inteligentes estão utilizando ferramentas analíticas distribuídas, automatizadas e inteligentes que ficam em cima de data lakes projetados para coletar e sintetizar dados de fontes distintas de uma só vez. Isso está transformando a maneira como as empresas entendem seus clientes.

Previsão de demanda & Otimização de preços: 

Tradicionalmente, as empresas baseiam a sua estimativa das vendas do ano corrente em dados do ano anterior. No entanto, devido a uma variedade de fatores, tais como tendências em mudança, pandemias globais ou outras questões difíceis de prever, a previsão de demanda e a otimização de preços podem ser bastante difíceis com abordagens tradicionais. O Big Data está dando às organizações o poder de detectar padrões e tendências antecipadamente e saber como essas tendências afetarão o desempenho futuro. Está ajudando as empresas a tomar melhores decisões, fornecendo às organizações mais informações sobre o que poderia acontecer no futuro com maior probabilidade.

As empresas que utilizam Big Data e abordagens baseadas em IA, especialmente no varejo, conseguem aprimorar as previsões sazonais, reduzindo os erros em até 50%. 

Otimização do Supply Chain e Processos Logísticos:

Como já observamos, os algoritmos são capazes de prever com antecedência o comportamento do consumidor, bem como o desempenho de vendas de um determinado produto por região, ponto de venda, entre outros. Com a análise estatística avançada, que combina fatores sazonais, promoções, lançamentos de produtos e desempenho de similares, é possível antecipar a demanda com precisão. Ao integrarmos essa previsão com o histórico de fornecimento dos respectivos fornecedores, os times de compras obtêm um ganho em escala. Isso permite determinar o melhor momento para realizar um pedido, resultando na redução de custos com estoques e perdas, especialmente em produtos perecíveis como os FLVs (Frutas, Legumes e Verduras). A otimização de toda a cadeia de suprimentos reflete-se em ganhos logísticos, evitando ruptura de estoques, aumentando a eficiência operacional e, consequentemente, as vendas, ao elevar a satisfação do cliente e promover maior fidelização.

Fidelidade e Retenção de Clientes:

Muitas organizações estão aprimorando seus programas de fidelidade e aumentando a retenção de clientes com a aplicação de Big Data e IA, potencializando seus sistemas de CRM. Por meio de aplicações de Big Data, as empresas podem identificar com mais precisão o que os clientes realmente procuram e observar seus padrões comportamentais. Esses padrões podem ser aplicados para aprimorar produtos, gerar melhores conversões, melhorar a fidelidade à marca, identificar tendências mais cedo e encontrar maneiras adicionais de elevar a satisfação geral do cliente. 

E os ganhos não param por aqui. Há muito tempo, os bancos já utilizam a IA na prevenção de fraudes e análises de risco. Agora, essa tecnologia também alcança outros segmentos, inclusive na prevenção de ciberataques. 

As empresas continuarão a combinar o poder da aprendizagem automática, Big Data, ferramentas de visualização e análises para auxiliar seus negócios na tomada de decisões por meio da análise de dados brutos. Sem Big Data, nenhuma dessas experiências personalizadas seria possível. Nos próximos anos, não será surpresa se as empresas que não combinarem Big Data e IA enfrentarem dificuldades em atender às suas necessidades de transformação digital e ficarem para trás.

Texto de Francisco Sales D’Almeida