Tanto machine learning quanto a ciência de dados causam impactos profundos nos negócios e estão, rapidamente, se tornando primordiais para a diferenciação e, às vezes, para a sobrevivência. De acordo com o Gartner, em pouco tempo, ser apto a categorizar os impactos e comunicar seu potencial deverá ajudar os líderes de Data e Analytics na geração de melhores resultados. A consultoria também apontou como essas tendências podem impactar os negócios, de cinco maneiras:
Com a capacidade de enquadrar problemas complexos de negócios, como machine learning ou problemas de pesquisa de operação, cientistas de dados têm a chave para revelar as melhores soluções para problemas antigos. Eles podem auxiliar até a resolver problemas e abordagens que eram desconhecidas.
Cientistas de dados devem ser encorajados a realizar “grandes expedições” no uso de informações, ainda que sem um objetivo inicial claro. Por exemplo, cientistas de dados de um fornecedor japonês de serviços marítimos constatou que ao oferecer seus trabalhos tradicionais para classificação de navios, estavam coletando uma base de dados valiosa, com grande potencial para outras áreas. Aplicar a análise correta para esses dados mostrava que os operadores de navios poderiam diminuir falhas de equipamento e custos de manutenção da vida útil em 10%. Assim, a organização poderia aumentar sua participação no mercado em 20% ao fornecer aos clientes esse novo serviço de valor agregado.
Neste novo mundo digital, a tomada de decisão humana está cada vez mais inadequada, com um universo em expansão constante de dados. Ciência de dados e machine learning podem solucionar problemas complexos que sobrecarregam até o profissional mais qualificado.
A maior parte dos cientistas de dados trabalha na produção de parcela de seus negócios e tem modelos estabelecidos para refinar processos e produtos, segundo as informações que sua empresa coleta. A segmentação de marketing, adoção de modelos de precificação dinâmicos por varejistas ou bancos ajustando seus modelos de risco financeiro, são alguns exemplos comuns.
Esta categoria é semelhante a de exploração em termos de seus métodos, porém, aplicada em um contexto distinto. Algumas vezes, as empresas desencadeiam uma iniciativa de ciência de dados em resposta a crises com sintomas óbvios – por exemplo, um aumento nas reclamações de clientes ou um rápido declínio na lucratividade.