Tecnologia da Informação

Machine learning e Big Data: o que esperar dessa união?

Escrito por SONDA

Nos últimos tempos, o mundo empresarial tem testemunhado a união de ferramentas de Big Data e machine learning, a fim de se possibilitar uma atuação ainda mais estratégica das empresas por meio do investimento em tecnologia. Na prática, essa combinação, que reúne aprendizado de máquina e o processamento de grandes quantidades de dados, é capaz de trazer uma série de benefícios para as organizações.

Neste post, mostraremos o que você pode esperar da união entre machine learning e Big Data. Aqui você conhecerá algumas possibilidades de uso dessas tecnologias em conjunto, com exemplos de ferramentas que já estão disponíveis no mercado empresarial. Antes, porém, o primeiro passo para desfrutar dessas vantagens é compreender o que cada tecnologia significa. Veja a seguir!

Antes de mais nada, o que é Big Data?

Big Data é um termo usado no ramo da Tecnologia da Informação que se refere ao grande conjunto de dados (estruturados e não estruturados) que estão presentes nos negócios. Mais que isso, a expressão é usada para descrever o processo de análise, processamento e emprego estratégico dos dados existentes. Assim, mais importante que a quantidade de dados é o que as companhias fazem com essas informações complexas — podendo ser usadas para gerar insights e basear decisões estratégicas das organizações, por exemplo.

Basicamente, quanto melhor é o processamento dos dados, mais certeiras se tornam as tomadas de decisões das empresas. Somado a isso, o Big Data permite aumentar a eficiência operacional, reduzir custos e evitar riscos, entre outras diversas vantagens.

E do que se trata o machine learning?

Quem nunca imaginou um mundo futurista, com robôs inteligentes, capazes de aprender sozinhos? Pois esse futuro chegou! O machine learning nada mais é que o aprendizado de máquina, um método que usa algoritmos capazes de aprender de maneira interativa a partir da análise de dados. Traduzindo: a tecnologia de machine learning torna automático o desenvolvimento de modelos analíticos para que os computadores assimilem informações e aprendam por conta própria.

O resultado desse processo é que, hoje, os computadores já são capazes de encontrar insights ocultos sem terem sido programados previamente para procurar algum dado específico.

Como usar Big Data e machine learning em conjunto?

Análise preditiva

No famoso livro O poder do hábito, de Charles Duhigg, é apresentado o caso da Target, segunda maior rede de varejo dos EUA. Usando Big Data e machine learning, a empresa conseguiu encontrar um padrão de itens que suas clientes adquiriam quando estavam grávidas — desde hidratantes até suplementos.

A partir daí, a marca passou a identificar as consumidoras que seriam mães, oferecendo produtos específicos e cupons de desconto relacionados a esse momento de compra, incluindo carrinhos de bebê, fraldas, loções sem cheiro e assim por diante. A tecnologia se tornou tão precisa que a organização passou a ser capaz de descobrir até mesmo o mês da gestação, acertando em cheio as necessidades das compradoras.

Esse processo é a chamada análise preditiva, um dos usos mais comuns da combinação de Big Data e machine learning. Essa análise consiste no uso de dados e técnicas de aprendizado de máquina para determinar a probabilidade de futuros resultados com base nas informações obtidas no passado.

Previsão de demanda

Uma boa previsão de demanda ajuda qualquer empresa a vender mais nas épocas de pico, assim como a evitar prejuízos e desperdícios em períodos de baixa. Porém, nem sempre é fácil fazer uma projeção da procura pelos produtos da marca. Para que essas previsões sejam corretas, é necessário contar com um grande volume de dados e com o aprendizado a partir do histórico da própria empresa e do mercado.

Justamente por isso, a combinação de Big Data e machine learning é extremamente útil para trazer confiança e clareza às decisões de negócios. Com base no processamento de dados, uma companhia pode realizar antecipações de demandas considerando diversos fatores financeiros, econômicos e mercadológicos.

Um exemplo de marca que apostou nessa estratégia foi a Nestlé, maior empresa de alimentos e bebidas do mundo. Ao lançar mão das tecnologias em questão, a companhia conseguiu melhorar em 9% a acuracidade da sua previsão de demanda.

Sistemas de recomendação

Você já navegou pelo site da Amazon ou pela plataforma da Netflix? Se sim, deve ter percebido que essas marcas são especialistas em fazer boas recomendações a seus clientes, seja de produtos, livros, séries ou filmes. Isso acontece porque elas sabem aplicar machine learning e Big Data em conjunto no dia a dia.

Na prática, recomendações personalizadas garantem aumentos do ticket médio, da fidelização e do valor de tempo de vida dos clientes, além de uma redução nas taxas de cancelamento de serviços. Para você ter uma ideia, a Netflix estima que seu mecanismo de recomendação, que sugere filmes e séries para os usuários, gera 1 bilhão de dólares de receita por ano.

O que mecanismos de recomendação tão eficientes fazem é cruzar grandes quantidades de dados para prever a probabilidade que cada cliente tem de comprar um item ou de gostar de um conteúdo. A partir daí, o sistema faz sugestões ao usuário, melhorando sua experiência e aumentando o engajamento.

Precificação dinâmica

A precificação dinâmica é uma estratégia que consiste em variar os preços de produtos e serviços para ampliar ao máximo a rentabilidade da empresa. Por meio dessa tática, é possível gerar descontos ou baixar valores para incentivar o fechamento de compras, assim como aumentar o preço em certos casos para expandir a margem de lucro.

Os preços flexíveis são baseados em diversos fatores, como o nível de interesse do cliente, a demanda no momento da compra ou o envolvimento do consumidor com uma campanha de marketing em específico. A partir da união de Big Data e machine learning, é possível realizar esses cálculos de forma automática, ganhando inteligência estratégica e agilidade.

Alguns exemplos de organizações que usam esse tipo de abordagem são as companhias aéreas e os serviços de viagens, incluindo hospedagem e aluguel de carros. Ao implementar com sucesso as ferramentas de precificação dinâmica, essas empresas conseguem maximizar suas receitas e ainda satisfazer os consumidores.

E então, o que você achou das possibilidades de união entre machine learning e Big Data? Essas são 2 tecnologias que, quando usadas em conjunto, tendem a trazer uma série de benefícios para as empresas. Os principais? Aumento da receita e da lucratividade, além da fidelização de clientes.

Se você gostou deste conteúdo, aproveite para conferir também nosso guia da transformação digital para entender os impactos, desafios e benefícios proporcionados para a sua empresa!

Sobre o autor

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