Afinal, qual o papel do Machine Learning na tomada de decisão?

Trabalhar com grandes volumes de dados já é uma realidade nas empresas que são gerenciadas de forma estratégica. Para elas, utilizar o Machine Learning na tomada de decisão é imprescindível para obter resultados efetivos.

Os insights gerados são a base para que o negócio tome a direção certa. Tendências, comportamentos e oportunidades de grande valor podem ser percebidos com o apoio dessa tecnologia. Este post vai mostrar o importante papel do Machine Learning na relação com dados. Confira!

A importante relação entre Machine Learning e análise de dados

Gerir dados de diferentes fontes e em alto volume é uma atividade frequente às empresas. O Big Data permite que muitas informações sejam processadas e organizadas com eficiência. Por si só, essa já é uma tarefa importante para uma gestão baseada em dados. Entretanto, o Machine Learning pode otimizar isso.

Essa tecnologia atua de forma única e muito precisa: analisa todos os dados reunidos pela empresa e tira aprendizado deles. Na prática, eles percebem comportamentos, recorrências, hábitos, identificam situações específicas e processam tudo isso, registrando em seguida.

A influência na tomada de decisões

Qualquer tomada de decisão estratégica depende de uma base de informações sólidas. Estudos e análises são feitos em cima de relatórios e visualizações que o Machine Learning oferece. É nesse momento que essa tecnologia se mostra útil e muito competente em seus apontamentos diante dos dados.

Ela processa todos esses dados de maneira competente, mostrando repetições de comportamentos, destacando resultados mais impactantes e outras informações. São justamente essas ocorrências que despertam a atenção dos gestores. Elas podem resultar em percepções valiosas para o negócio.

O Machine Learning na tomada de decisão é extremamente fundamental, uma vez que a tendência é que essa tecnologia aprenda continuamente com os dados. O resultado é composto de análises cada vez mais profundas e relatórios ainda mais eficientes, claros e precisos. A partir deles, direcionamentos poderão ser tomados para a empresa.

Os modelos analíticos eficientes

Por meio de recursos pré-programados, os sistemas que utilizam o Machine Learning seguem uma linha de análise dos dados. É essa função que permite a captação das informações mais interessantes, seguida da organização dos dados.

Esses modelos analíticos, com o tempo, passam a se mostrar cada vez mais capacitados a trazer dados relevantes. Isso acontece devido ao aprendizado contínuo que o Machine Learning apresenta. A cada atividade, o sistema tende a entender e lidar melhor com o volume de dados.

Com o passar do tempo, o modelo analítico será seguido com cada vez mais eficiência, e os resultados serão naturalmente ainda mais próximos do que se espera. A base de informações geradas se torna mais clara, e os apontamentos, mais precisos, o que torna a tomada de decisões mais fácil.

O Machine Learning na geração de insights

Gestores estão sempre em busca de insights valiosos e precisos, que mostrem com clareza algo que possa ser usado na gestão estratégica da empresa. Nesse processo, debruçar-se sobre dados, análises e relatórios é indispensável. As boas ideias e as percepções só vêm com bastante esforço e dedicação.

Contudo, o Machine Learning pode ser de grande utilidade para tornar esse trabalho mais prático e, principalmente, mais objetivo. Quando a tecnologia é utilizada, informações são disponibilizadas de maneira mais clara e totalmente voltada ao que as empresas já pretendiam previamente.

Muito mais insights são gerados com o uso de um sistema capaz de identificar resultados indicados previamente. O Machine Learning evolui a cada momento em que tem contato com um volume de dados. Essa inteligência em desenvolvimento cria um terreno fértil para o apontamento de ideias e tomada de decisão.

O funcionamento na prática

Em um exemplo, é possível pensar em uma situação em que o gestor quer entender melhor o comportamento de consumo dos clientes da empresa — um e-commerce. Ele quer saber quais produtos estão mais propensos a serem levados em uma compra.

Para isso, são analisados os checkouts e são realizadas associações — o consumidor que compra um tênis também costuma levar um par de meias nessa venda, por exemplo. Detectar esse comportamento é um insight que permite criar mensagens publicitárias que induzam os próximos clientes a agir da mesma forma.

Esses hábitos de consumo, quando devidamente analisados pelo Machine Learning, vão sempre relacionar dados, cruzar informações e oferecer relatórios mais claros. Com isso, gerentes e departamentos diversos terão material rico para a tomada de decisões diversas.

A produtividade beneficiada pelo Machine Learning

A tecnologia de Machine Learning também proporciona maior capacidade produtiva por parte dos colaboradores e departamentos de uma empresa. O principal motivo para isso é a automatização de diversas tarefas, capacitadas pelos sistemas utilizados.

Resultados claros são mostrados na tela do computador e, até mesmo, de um smartphone, evitando que um amplo trabalho seja feito para encontrar esses dados. Essas facilidades poupam esforços e otimizam o tempo de atividade nas empresas.

Dados analisados automaticamente

Imagine se os colaboradores da empresa precisassem analisar uma enorme quantidade de dados. Certamente, eles se perderiam em meio a tanta informação, não é? O Machine Learning faz isso automaticamente e com instruções e definições realizadas por pessoas que buscam resultados e tendências específicos.

Relatórios fornecidos com precisão

Os relatórios são precisos e com dados que realmente têm importância para a empresa. O aprendizado frequente permite que documentos mais úteis sejam desenvolvidos, com base nos principais resultados que o Machine Learning consegue detectar durante o seu trabalho de leitura.

Insights claros e prontos para gerar decisões

Os insights surgem com mais facilidade se o trabalho de triagem dos dados for eficiente e com uma base analítica bem definida. As oportunidades são mais visíveis e mais bem percebidas quando o Machine Learning entra em ação na análise de dados. Dessa forma, a tomada de decisão estratégica acontece com maior certeza!

Direcionar os rumos de um negócio é um trabalho de muita responsabilidade. Para isso, todos os colaboradores e os setores da empresa precisam usar dados de maneira eficiente, observando resultados de destaque. O Machine Learning é fundamental para gerar insights que garantem eficácia na tomada de decisão!

As informações deste post foram úteis para você? Outros gestores e interessados no tema também podem aproveitar o conteúdo. Compartilhe-o nas suas redes sociais para que mais pessoas vejam!

5 thoughts on “Afinal, qual o papel do Machine Learning na tomada de decisão?

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado.