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Como a Big Data combinada com a Machine Learning ajuda as empresas a tomarem decisões mais inteligentes
Big Data, Inteligência Artificial

Como a Big Data combinada com a Machine Learning ajuda as empresas a tomarem decisões mais inteligentes

Nos dias de hoje, a importância da aprendizagem de máquina e da Big Data para as empresas não pode ser excessivamente enfatizada; ambas estão revolucionando as operações comerciais e fornecendo consistentemente muitas novas oportunidades.

Embora o aprendizado da máquina remonte à década de 1950, atualmente ele está mais sujeito a aplicações práticas e em larga escala do que nunca. A Big Data, por outro lado, ganhou relevância em 2013. O aprendizado de máquina é útil, pois ele revela potenciais ocultos da big data, produzindo e implementando soluções para problemas de negócios complexos.

Neste artigo vamos falar algumas das maneiras pelas quais a combinação da big data com o aprendizado de máquina ajuda a melhorar a inteligência de negócios, além de criar oportunidades para empresários.

1. Facilita a segmentação do cliente

Não é incomum encontrar grupos distintos – cada um com indivíduos que compartilham uma ampla gama de semelhanças – dentro da base de clientes de uma empresa. De fato, descobrir esses grupos é um passo crucial que todos os negócios devem tomar.

Felizmente, os algoritmos de agrupamento de aprendizagem de máquina são perfeitos para alcançar esse tipo de segmentação. Muitos desses algoritmos não tem supervisão, já que não precisam de direções humanas especiais para operar. Em vez disso, um algoritmo de agrupamento não supervisionado requer apenas dados para exploração, de modo a descobrir semelhanças e diferenças (onde existam) e criar clusters distintos com base em vários recursos.

2. Tornar a segmentação viável e eficaz

Simplesmente saber que sua base de clientes é composta de diferentes grupos não é o suficiente – você precisa conceber meios para atender a necessidades divergentes.

A Orbitz respondeu à descoberta declarada anteriormente visando os clientes de forma diferente: hotéis mais caros passaram a ser exibidos para usuários da Apple. É bastante razoável sugerir que essa mudança foi sábia, pois essa segmentação estratégica deve ter sido altamente lucrativa.

Por outro lado, às vezes é necessário visualizar a base de clientes que inclui diferentes indivíduos com várias preferências, ao invés de um conglomerado de diferentes grupos. Esta perspectiva tornará mais pragmática a adaptação de produtos para cada indivíduo com base no seu comportamento específico e preferências percebidas. Mais uma vez, o aprendizado de máquina, sob a égide da big data, facilita isso.

O Google, por exemplo, usa big data para entender melhor suas preferências e combina com algoritmos complexos (aprendizagem de máquina) para fornecer resultados supostamente relevantes para cada consulta feita. É por isso que as suas escolhas passadas (como por exemplo, os sites que você visitou) acabam impactando em alguns dos resultados exibidos.

3. Promoção da análise preditiva

Após obter informações sobre o comportamento do consumidor a partir de dados importantes, é bastante útil usar o aprendizado de máquina para desenvolver generalizações e assim fazer previsões sobre vários problemas do negócio.

Em outras palavras, modelos de aprendizado de máquina podem aprender padrões de comportamento a partir de dados e determinar o quão provável é para uma pessoa ou um conjunto de pessoas tomar determinadas ações, como assinar um serviço. Isso permite antecipar eventos e tomar decisões pensando no futuro.

A American Express Company usou big data para analisar e prever o comportamento do consumidor ao aprender com transações históricas. Através disso, a empresa foi capaz de prever 24% das contas no seu mercado australiano que estavam prestes a fechar dentro de quatro meses. O T-Mobile também usa dados importantes para prever as flutuações dos consumidores.

Para fazer esse tipo de previsão, você deve empregar conhecimentos de aprendizado de máquina para ajudar a lidar com os dados da sua empresa. Os algoritmos de classificação geralmente são usados ​​como base para tais previsões.

4. Fornecer Fundamentos para Análise de Risco e Regulação

A Big Data permite que os modelos de aprendizagem de máquina analisem e regulem amplamente os riscos.

Com a intenção de detectar fraudes, a American Express aplica aprendizado de na análise de grandes conjuntos de dados históricos. De fato, o sistema de aprendizado de máquina é considerado diferente dos sistemas de detecção de fraude existentes anteriormente, que incluíam apenas regras criadas manualmente.

A sua empresa também pode fazer uso da aprendizagem de máquina para diminuir as irregularidades financeiras. Muitas organizações estão desenvolvendo sistemas para facilitar esse processo. A IBM, por exemplo, fornece às instituições financeiras um sistema de aprendizado de máquinas no IBM z/OS para auxiliar o gerenciamento de riscos financeiros. Este sistema presta especial atenção à pontuação de crédito e destina-se a deduzir o valor de crédito que utiliza para avaliar os riscos.

O aprendizado de máquina e a big data estão recebendo a atenção que merecem, e não há dúvida de que ambos dependem da força do outro. Mais importante ainda, ambos têm impactos importantes sobre como empreendemos operações comerciais