O avanço da Inteligência Artificial vem criando oportunidades cada vez mais interessantes para os gestores, incluindo a melhoria dos processos de análise de dados e das tomadas de decisão. Mais especificamente, o surgimento de novas abordagens de IA (como o Machine Learning) está impactando diretamente o Business Intelligence.

Hoje, a união dessas duas tecnologias é a chave para otimizar processos cotidianos, modernizar as operações e preparar a organização para consumir e tratar um grande volume de dados. Quer entender como isso acontece? Basta continuar lendo!

Qual é a importância de usar tecnologias de suporte para tomadas de decisão?

Um dos assuntos mais comentados atualmente no mundo dos negócios é a possibilidade de tomar decisões mais acertadas com base em dados, em vez de confiar puramente em intuição — algo que cerca de 38% das empresas ainda fazem, segundo uma pesquisa do MIT.

Isso é apresentado como uma grande evolução para a gestão, graças ao suporte das ferramentas que vêm surgindo no mercado. Mas, afinal, por que é importante se orientar por essas tecnologias de suporte? Primeiramente, porque uma decisão que é fundamentada em uma grande quantidade de informações pressupõe uma análise prévia de riscos.

Quando os dados coletados são processados por sistemas analíticos, os gestores conseguem quantificar tudo e entender o que está acontecendo em termos numéricos e gráficos. No momento de optar por uma ação A ou B, por exemplo, é possível contar com previsões que apontam para qual opção maximizará o sucesso, e quais são os riscos de cada uma não funcionar. Isso, em si, já é uma grande vantagem, pois confere muito mais segurança aos líderes.

Com a filtragem dessas informações, também é assegurada a visualização do que é relevante de acordo com os objetivos e metas, bem como é possível contemplar cenários de diversos setores de uma vez, de forma integrada e holística. Ademais, com tecnologias no apoio, as escolhas podem ser tomadas em tempo real, solucionando os problemas antes que eles fiquem maiores.

É nesse contexto que duas tecnologias vem sendo usadas em conjunto para otimizar os resultados: o Machine Learning e o Business Intelligence.

Qual é a relação entre Machine Learning e Business Intelligence?

Também chamado de Inteligência de Negócios ou BI, o Business Intelligence é processo antigo de coleta e transformação de dados brutos em insights valiosos de negócios, para suportar as decisões da gestão.

Basicamente, ele se preocupa em descrever o estado de uma empresa por meio de gráficos, relatórios e indicadores de desempenho. Essa função, contudo, ganhou novos contornos e significados com a evolução dos sistemas computacionais e o começo da discussão acerca dos grandes volumes de dados, o chamado Big Data.

O Machine Learning (ML), por sua vez, é um campo que busca tornar as máquinas mais inteligentes a partir da sua própria capacidade de aprendizado. Ele surgiu com a evolução dos conceitos de muitas áreas, como ciência de dados, estatística e até do próprio BI.

Ambos já são usados pelas empresas para gerar entendimento e comunicação identificando padrões e tendências nos seus dados. Seus objetivos, porém, se diferem: enquanto o foco do BI é descrever o estado da empresa e entender o que já aconteceu, o Machine Learning tem sido usado para prever o seu futuro, ou seja, identificar o que vai acontecer.

Em muitos cenários, as informações de saída das ferramentas analíticas servem de entrada para os algoritmos de ML. Mas a relação deles ainda é mais profunda: as demandas modernas estão criando a necessidade de aplicações de BI que incorporam o Machine Learning.

Quais são as vantagens dessa união?

Agora que o funcionamento dessas ferramentas já ficou claro, vejamos em detalhes os principais benefícios de usá-las de forma integrada.

Dashboards inteligentes

Um dos primeiros benefícios do uso do Machine Learning para a análise de dados de negócios é a possibilidade de criar plataformas mais inteligentes. Afinal, ele permite automatizar algumas ações dos painéis comuns para extrair e descobrir insights que poderiam passar despercebidos pelos humanos.

Um gráfico simples, por exemplo, pode mostrar que os resultados estão satisfatórios em sua empresa, ainda que exista um fator de preocupação pequeno demais para ser exibido nessa forma de visualização. Usando algoritmos de Machine Learning, contudo, é possível identificar essas pequenas anomalias e sinalizar que algo está errado. Pode não ser algo grande, mas já funciona como um alerta para o futuro.

Análises preditivas

Outro benefício, como dissemos, é a possibilidade de fazer análises preditivas. Grosso modo, trata-se d previsão do que acontecerá no futuro próximo com base na identificação de padrões nos dados históricos da empresa. Devido à utilização de algoritmos de ML que aprendem a mapear saídas esperadas para conjuntos definidos de entrada, é possível preparar ações antecipadamente e evitar prejuízos futuros.

No caso de fraudes financeiras, por exemplo, o algoritmo recebe como entrada o comportamento de consumidores que foram classificados como mal-intencionados. Com base nisso, o sistema é capaz de prever e classificar outros usuários de acordo com o risco que podem representar.

Outro exemplo disso é a identificação antecipada de gargalos produtivos que podem atrapalhar as operações e prejudicar a agilidade interna.

Análise de comportamento

Mais uma aplicação que vale mencionar é a análise do comportamento dos clientes para compreender melhor o seu perfil e segmentar ações. Dessa forma, a gestão sabe exatamente o que o consumidor precisará com base em seus hábitos e preferências anteriores, podendo direcionar serviços e atendimentos com mais precisão.

Mobilidade

Sabemos que a velocidade nas decisões é um fator de grande preocupação atual. Segundo outro estudo do MIT, cerca de 81% dos líderes enxergam hoje o tempo como um desafio no futuro da análise de dados. Pois o Machine Learning também é útil nesse sentido.

Ele otimiza bastante a mobilidade, já que existem aplicações de processamento de linguagem natural para facilitar a análise de relatórios e gráficos nos dashboards. Com comandos de voz, os gestores têm acesso a todas as informações importantes em tempo real. E esse controle é feito por smartphones, que acompanham o profissional por onde ele for, reduzindo limitações de espaço e tempo.

Quais são os riscos de não investir na melhoria dos processos?

Diante de todo o dinamismo do mercado atual, um dos riscos de negligenciar esse tipo de atualização é justamente o fato de que a companhia perde vantagem competitiva.

Como não consegue gerar valor para os clientes como as outras empresas no mercado, ela acaba perdendo cada vez mais espaço. Sem contar que não investir nessa melhoria dos processos também pode ser prejudicial para as operações internas, pois facilita a criação de gargalos produtivos que afetam a agilidade.

Enfim, podemos ver que Inteligência de Negócios ganha mais robustez e agilidade quando combinada com ferramentas de Inteligência Artificial. Ambas as tecnologias já são relacionadas e, no contexto moderno, ainda podem ser integradas para otimizar a gestão com velocidade e uma visão mais ampla.

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