Você já notou que hoje tudo gira em torno de dados? Cada vez que você abre um aplicativo, faz uma compra ou pesquisa um produto, novas informações aparecem. No meio desse mar de números, fica fácil se perder, não é verdade? Por outro lado, quem entende o que está por trás desses registros descobre oportunidades antes de todo mundo.
Empresas que enxergam além do presente saem na frente. Antecipar movimentos já não é privilégio de poucos. Agora, qualquer negócio pode buscar soluções para olhar o futuro com mais clareza. É justamente nesse ponto que o machine learning faz diferença. Ela consegue aprender com o que já aconteceu e, a partir disso, sugere novos caminhos com base no que aprendeu.
O nosso objetivo com este conteúdo é explicar o poder que essa ferramenta tem de antecipar tendências do mercado e apoiar decisões mais inteligentes. Continue lendo!
Como o machine learning descobre padrões e ajuda na rotina?
Quando falamos em machine learning, estamos tratando de uma ferramenta que examina muitos dados ao mesmo tempo. Ela compara históricos, cruza informações e identifica padrões que ninguém perceberia sozinho. Atualmente, essa abordagem se tornou acessível para empresas que desejam enxergar além dos relatórios tradicionais.
Assim, em vez de depender só da intuição ou de planilhas antigas, você começa a contar com previsões baseadas em fatos. O aprendizado acontece quando o sistema analisa o passado e testa várias possibilidades até encontrar um resultado mais confiável.
Onde o machine learning pode transformar o dia a dia das empresas?
O impacto do machine learning já aparece em diferentes áreas. Veja algumas situações em que isso já virou realidade.
Previsão de demanda
Com o histórico de vendas em mãos, fica mais fácil saber quando vai precisar de mais produtos ou se um item vai perder força nas prateleiras. Desse modo, sua empresa organiza compras e evita estoques cheios demais.
Análise de churn
Em muitos negócios, perder clientes significa prejuízo. Machine learning identifica quem está quase desistindo e sugere abordagens para reverter esse quadro, evitando perder consumidores por problemas simples que poderiam ser totalmente eliminados.
Segmentação de clientes
Hoje não é mais possível tratar todos os clientes da mesma forma. Cada pessoa tem preferências únicas que a empresa precisa identificar se deseja tornar a sua base de consumidores fiel.
Nesse caso, a ferramenta separa os clientes em grupos, considerando comportamento, preferências e até mesmo padrões de compra. Com isso, as campanhas de marketing e toda a comunicação ficam mais certeiras.
Precificação dinâmica
Você já entrou em algum site ou e-commerce e percebeu que os produtos mudam de preço ao longo do dia. Saiba que nesses casos foi utilizada a inteligência do machine learning.
Isso porque, as empresas podem programar essa ferramenta para modificar os preços segundo o movimento do mercado. Assim, garantindo que a empresa tenha lucro, sem perder a competitividade.
Como a Know Solutions transforma dados em ação no seu BI?
Integrar machine learning ao sistema de BI requer experiência, técnica e sensibilidade para o contexto de cada empresa. Aqui, a Know Solutions entra como parceira do time interno, avaliando o cenário, ouvindo os desafios e traçando estratégias alinhadas com a realidade do negócio.
Inicialmente, nos entendemos o histórico dos dados e os objetivos que a sua empresa busca alcançar. Logo depois, desenvolvemos modelos personalizados, sempre validando as informações e testando cenários. Ao final, entregamos relatórios claros e recomendações aplicáveis, tudo já dentro das ferramentas de BI utilizadas no dia a dia.
Geralmente, as empresas não sabem por onde começar ou têm dúvidas sobre o retorno do investimento. Por isso, contar com um time que entende do assunto facilita cada etapa do processo, desde o primeiro diagnóstico até a implementação dos modelos.
Por fim, o machine learning já faz parte da rotina de empresas de todos os portes. Hoje, quem aposta nessa inovação consegue prever tendências, enxergar oportunidades e tomar decisões com mais segurança. Portanto, investir nessa tecnologia coloca seu negócio à frente da maioria dos seus concorrentes e entrega resultados concretos, impactando diretamente o faturamento e a lucratividade.
Quer trazer esse novo olhar para o seu BI? Fale com o time da Know Solutions e veja como transformar dados em decisões mais certeiras.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?