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Big data e machine learning: entenda como funciona essa relação

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Tempo de leitura: 6 min

A integração entre big data e machine learning tem sido o grande trunfo de empreendedores, especialmente na realização de uma análise mais completa de dados (que auxiliam os gestores a tomar decisões mais assertivas).

Após a transformação da era digital, computadores deixaram de ser apenas um agente passivo para transformarem-se em sujeitos ativos em tarefas diárias da sociedade contemporânea — em praticamente todos os ramos e negócios empresariais.

Essa integração tornou-se um tipo de automação inteligente, que vem resolvendo diversos problemas logísticos, comunicativos e, também, na área de marketing. Portanto, utilizar algoritmos como linguagem digital fará com que a ciência de dados seja capaz de desenvolver soluções inovadoras para corporações de médio porte em diante. Um dos benefícios dessa mudança é a eficiência e velocidade do trabalho robotizado.

Dessa maneira, mostraremos tudo o que é preciso saber para que não restem dúvidas sobre essa integração poderosa que vem dominando o mercado. Continue a leitura e confira!

Como funciona a integração?

Para aqueles que ainda não estão familiarizados com o termo, Machine Learning (ML) é uma tecnologia que, a partir de um comando inicial dado à uma máquina, faz com que ela aprenda sozinha, interagindo e observando o ambiente em que está inserida.

A observação ocorre por meio do processamento dos dados captados em tempo real ou a partir do processamento de dados coletados ao longo de um tempo específico. Depois disso, eles são guardados em servidores e banco de dados.

Já o Big Data é, por si só, uma geração de dados em grandes volumes, com diversos formatos estruturados ou não e, transportados em grandes velocidades — sendo de elevado interesse para empresas de médio porte e acima. Com isso, ele tem a função de processar toda a vastidão de informações e filtrar o que for proveitoso para a organização.

A intenção de analisar esse volume extenso de dados é identificar todas as informações que estão ocultas e difíceis de verificar, sendo conhecidas pelo nome “insights”. Eles podem ser classificados pela maneira como determinados clientes se comportam, por erros de processamento, por gastos desnecessários ou, ainda, por oportunidades de negócios imperceptíveis, se vistos sem muita atenção.

E onde está a relação da integração entre big data e machine learning? Basicamente, o primeiro deles é responsável por embasar as ferramentas utilizadas na análise preditiva, ou seja, no uso dos dados com o intuito de encontrar a probabilidade de resultados mais à frente.

Além disso, tem o potencial para mudar o jeito como nos comportamos diante das informações. No entanto, como a ciência sempre foi pautada por experimentos — tentativa e falha — sem o Big Data é praticamente impossível chegar a um resultado quando exposto a grandes quantidades de dados heterogêneos.

É nesse momento que o Machine Learning faz a diferença na análise das informações e tomada de decisões, pois soluciona uma série de aplicações por meio de vários métodos genéricos — que se diferem das técnicas tradicionais conhecidas.

Dessa forma, é possível manter o foco na análise preditiva em tempo real, utilizando métodos de modo automatizado, que trazem simplicidade e eficiência para aquelas tarefas repetitivas, que tiram o tempo dos cientistas de dados.

Por essa razão, o ML é a ferramenta certa para trabalhar conjuntamente com o Big Data, extraindo o valor de grandes volumes de dados com muito mais eficiência e independência da intervenção humana.

Quais seus benefícios?

Essa integração para o tratamento com informações complexas pode aumentar a velocidade de determinadas decisões, já que os dados são analisados mais rapidamente e com maior precisão pelos responsáveis na empresa.

A integração também permite ao gestor identificar rapidamente as reais necessidades dos clientes e quais produtos tem chances de sucesso — de acordo com a demanda e preferência do consumidor naquele momento. Ter a plena compreensão do comportamento consumerista é sinônimo de ficar à frente da concorrência e obter uma grande vantagem competitiva. Isso permitirá reparar em pouco tempo os processos ligados ao setor de marketing, por exemplo.

Na área médica, ajuda principalmente a encontrar doenças de acordo com padrões clínicos dos pacientes. Identifica, ainda, pessoas que não apresentam sintomas aparentes que são praticamente imperceptíveis aos olhos humanos, e pode auxiliar na identificação de uma enfermidade que está adormecida ou em processo de formação.

No ramo dos transportes, sua importância está nas informações sobre horários de chegada e saída ou problemas que possam acontecer no trajeto — tudo isso com uma enorme precisão. No ramo comercial, é capaz de colocar preços automaticamente nos produtos seguindo a demanda do momento. Inclusive, compara com o valor dos concorrentes e faz um controle de estoque inteligente, avisando a hora certa para reposição.

Pelo que podemos perceber, a integração é responsável pela otimização integral de diversos setores e departamentos do ramo empresarial. Isso tudo é possível por se tratar de uma ferramenta de inteligência artificial, por meio da análise e identificação de padrões.

Como implantar na empresa?

A implantação da integração entre big data e machine learning depende da visão de cada empreendedor. No entanto, há duas maneiras tradicionais.

A primeira das opções é a criação de um setor especializado nessa função, com cientistas especializados em verificação e monitoramento de dados estatísticos. Nesse caso, o gasto com colaboradores e profissionais competentes é alto, já que torna-se obrigatório promover treinamentos constantes e sempre estar proporcionando equipamentos de ponta para que o sistema não fique obsoleto e para garantir que a produtividade continue alta.

Outra alternativa é contratar uma empresa terceirizada especialista nesse tipo de trabalho. Esse é o modo mais simples, pois não há gastos com demissões, colaboradores e equipamentos, por exemplo. Tudo fica sob a responsabilidade da prestadora de serviços. Dessa forma, a produtividade aumenta consideravelmente. Esses e outros benefícios podem ser alcançados quando se terceiriza.

Assim, é possível perceber que a integração do big data e machine learning é um fator fundamental quando se trata de eficiência e de evolução gradativa de uma empresa de médio porte ou maior.

Gostou do que leu? Quer saber como fazer esse sistema se tornar possível em sua companhia? Entre em contato conosco e saiba como!

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