Durante a pandemia, profissionais tiveram que tomar decisões rápidas e eficazes para se manterem no jogo. Muitos deles encontraram o ás na manga: começaram a utilizar a ciência dos dados nas suas operações diárias. Com isso, tudo mudou. De acordo com a McKinsey, a maioria das empresas com desempenho estável aumentou o seu investimento em análise de dados e inteligência artificial no meio da crise sanitária global. Como resultado, tornaram-se grandes jogadores que conseguiram ultrapassar a situação e têm agora mais recursos do que antes para lidar com um mercado mais digitalizado e competitivo.
Essencialmente, a Ciência dos Dados (muitas vezes associada à aprendizagem automática) é a disciplina que utiliza processos, metodologias científicas, algoritmos e sistemas para obter conhecimentos e percepções a partir de dados estruturados (dados altamente organizados, como nomes, datas, endereços, números de cartões de crédito etc.) e dados não estruturados (dados não estruturados de forma predefinida, por exemplo, imagens, vídeo, áudio, dados de redes sociais etc). Se sua empresa precisa analisar os dados para reforçar a tomada de decisões e ser uma forte concorrente no jogo, siga lendo.
Os decisores podem tomar decisões mais informadas e consistentes se utilizarem os seus dados históricos para fazer previsões. O objetivo da análise preditiva é prever o que vai acontecer e ela só tem valor se for acionável. Alguns casos de utilização da análise preditiva são: a previsão de churn ou modelos de churn, a previsão de demanda (leia mais sobre ela aqui), a detecção de fraudes e a manutenção preditiva. Por exemplo, com um modelo de rotatividade, é possível descobrir o que o seu cliente vai fazer e quando, para que você possa executar tácticas mais eficazes e, com sorte, evitar essa rotatividade (ou, pelo menos, atenuar os riscos associados à mesma). Seria como poder conhecer as cartas dos outros jogadores e saber quando é que eles as vão jogar. É um fator de mudança, não é?
Quando os dados corretos são recolhidos e utilizados, a fase de preparação (ou seja, a manipulação, o processamento e a combinação dos dados) é pode ser muito dispendiosa e morosa. No entanto, esta fase pode ser automatizada sem grande esforço. Imagine a automatização dos relatórios financeiros que envolvem uma miríade de fontes de dados e o trabalho que isso lhe daria. Por exemplo, muitos bancos de crédito utilizam sistemas de pontuação de crédito para prever a capacidade de crédito dos seus clientes. A ciência dos dados e a aprendizagem automática podem aumentar o poder de previsão, analisando mais dados de mais fontes, mais rapidamente, para tomar decisões de crédito. No entanto, é importante ter em conta que nem todas as decisões devem ser automatizadas e, em todos os casos, deve haver uma pessoa envolvida no fluxo de trabalho da aprendizagem automática para identificar riscos e efetuar as alterações necessárias. Além disso, ao fazê-lo numa plataforma centralizada, os modelos que determinam os riscos e as perdas de crédito são mais transparentes e interpretáveis para o pessoal, mesmo os que não têm formação técnica.
Ao aplicar a análise de dados aos procedimentos operacionais, os decisores podem implementar alterações de forma mais eficiente e monitorizar o seu sucesso. Tomemos um exemplo comum que atravessa todas as indústrias: a optimização da cadeia de abastecimento. Graças à análise de dados e à inteligência artificial, as empresas podem melhorar a sua logística e determinar quais os fatores que afetam o desempenho, aumentando assim a produtividade. Isto é especialmente útil para os fabricantes de produtos personalizados, uma vez que a tecnologia harmoniza automaticamente as restrições.
E agora que estamos prestes a finalizar o jogo, é essencial que os decisores tenham o apoio do resto dos colaboradores e departamentos e não estejam sozinhos. A ciência dos dados e as ferramentas de autosserviço atuam como catalisadores para ajudá-los a gerar valor comercial e permitir que todos abaixo deles façam o mesmo, porque quanto mais dados forem utilizados no dia a dia, mais confortáveis se sentirão as pessoas em todas as funções e áreas.
Se a utilização de dados se tornar uma rotina, os decisores se beneficiarão, não só porque os projetos de dados terão um impacto tangível, mas também porque, por sua vez, todo o seu pessoal ficará habilitado a tomar decisões mais informadas nas suas funções, e todos sairão ganhando.