O uso de dados para otimizar a tomada de decisão na empresa

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No mundo dos negócios o sucesso depende inteiramente de escolhas. A tomada de decisão impacta diretamente no crescimento da organização, no desempenho financeiro, na conquista de mercado, na projeção da marca, no feedback dos clientes e colaboradores. Geralmente, decisões assertivas são baseadas em experiência, conhecimento e aprendizado.

Para as empresas, os dados são fontes de conhecimento que podem ser convertidos em aprendizado. Mas, mesmo sendo cruciais para sobrevivência do negócio, muitas vezes, são mal aproveitados. Por isso, aconselha-se que as companhias busquem a construção da cultura dos dados no contexto corporativo, pois o colaboradores precisam ver, avaliar e valorizar esse tipo de informação.

Os dados são registros realizados, ou repassados, para os computadores e sistemas pertencentes às empresas, por exemplo, documentos, planilhas, e-mails, formulários, imagens, vídeos, áudios, etc. A análise de dados amplia a visão de negócio, gera insights e possibilita a utilização de softwares que otimizam processos.

Saber usar os dados corretamente pode ter um grande impacto na forma como um negócio se destaca no mercado, pois exercem influência nas decisões da empresa, podendo inclusive, ser utilizados para treinar softwares de predição.

Ciência de dados  

A ciência de dados é uma poderosa área interdisciplinar voltada ao estudo e a análise de dados, estruturados ou não.  A extração dessas informações é importante, pois agregam valor ao negócio, geram estratégias de posicionamento de mercado, possibilitando assim um aumento de receita.

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A análise de dados deve ser conduzida por profissionais qualificados, sendo que a maioria das empresas não possuem essa figura, para realizá-la de forma ágil, ou hábil o suficiente – realizando coletas confiáveis em escala, tirando o máximo proveito para tomada de decisão.

Os cientistas são profissionais que sabem utilizar os dados de modo eficiente. Para isso, eles usam ferramentas estatísticas, computacionais e conhecimentos em relação ao contexto em que a empresa está inserida, extraindo informações preciosas para aplicar na tomada de decisões.

O trabalho desenvolvido por um bom cientista de dados é crucial, pois os modelos com inteligência artificial precisam ser treinados com informações de qualidade, para  que possam desempenhar corretamente a sua programação.

Porém, mesmo que a empresa adquira um modelo excepcional, vale lembrar que apenas a introdução de inteligência artificial não soluciona os problemas de um negócio. A avaliação dos processos internos é essencial para validar quais são os gargalos da empresa, e a partir deste ponto otimizá-los.

Análise preditiva

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A análise preditiva é possível graças a associação da ciência de dados com técnicas de inteligência artificial (IA), como aprendizado de máquina (machine learning). 

O aprendizado de máquina gera suporte à decisão. Para que isso ocorra a IA precisa ser treinada com uma quantidade suficiente de dados. Antes do treinamento da máquina, são desenvolvidas “instruções”, os chamados algoritmos, que checam os dados, aprendem como eles estão distribuídos e constroem regras para predizer como ele se comportarão. A partir disso, o software passará a gerar previsões e recomendações em relação ao negócio. 

Os cenários competitivos mercadológicos vêm sofrendo mudanças em função da utilização destas tecnologias. Companhias buscam aplicar  a análise preditiva na construção de estratégias de negócios, como por exemplo, avaliar as chances de uma campanha dar o retorno esperado, ou identificar o momento certo para realizar uma ação.

Muitas empresas adotam os sistemas preditivos não apenas para seu desenvolvimento próprio, mas também visando não perder espaço para as concorrentes. 

Por fim, assertividade é algo que todas as empresas buscam. Seja na inteligência de negócios, no aprendizado de máquina ou para análise preditiva, os dados são a chave para a tomada de decisão.

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