Não há dúvidas sobre a capacidade da ciência de dados em transformar indústrias e modelos de negócios tradicionais. No entanto, a adoção massiva fomenta a discussão sobre a transformação de dados em insights e da sua evolução, o machine learning, capaz de ‘prever problemas futuros’ ao usar algorítimos e análise de padrões de dados para identificar e indicar soluções efetivas para problemas de negócios.
Ao usar algoritmos e uma linguagem matemática, a ciência de dados pode criar soluções transformadoras para as empresas. Com uso de análises preditivas, o big data e o machine learning permitem traçar estratégias, otimizar ações, interagir com os clientes e, claro, impulsionar vendas. Mas isso só é possível porque a nuvem ampliou o poder computacional sob demanda, facilitando a armazenagem e análise de dados. Hoje, modelos preditivos são capazes de entender o lado crítico de cada operação por meio do software.
Veja como as tecnologias podem gerar insights e transformar algumas operações:
A ciência de dados precisa ser compreendida como um componente fundamental para a transformação digital, pois é a única forma de criar soluções que, de fato, impactam na tomadas de decisões. Os algoritmos empregados ao software não devem ser como uma caixa preta fechada, que não se mostra aos utilizadores o que está acontecendo por dentro, e por outro lado, não precisa bombardear o utilizador com informações desconexas. É preciso um meio termo para que a ciência se torne acessível e compreensível para todos, principalmente para os utilizadores das empresas com operações críticas, como retalho, logística e supply chain, em que a palavra otimização é um imperativo.
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