Análise preditiva: antecipe tendências no setor varejista
A análise preditiva é uma técnica poderosa que utiliza dados para prever tendências e antecipar problemas. No setor varejista, isso…
Ninguém escapa das transformações que a tecnologia e o comportamento das pessoas têm trazido às empresas, e isso reflete também nos dados. É nesse cenário que surge o Decision Intelligence, considerado o novo BI.
Isso porque as plataformas de inteligência de negócios estão evoluindo, o que faz surgir cada vez mais soluções que combinam outras tecnologias inteligentes, como a inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML).
Essa combinação têm transformado os painéis de dados e análises do BI em verdadeiras plataformas de decisão e suporte muito mais abrangentes, garantindo a união de ferramentas mais completas para tomar decisões melhores.
Quer saber mais sobre o decision intelligence, alguns exemplos e os motivos dele ser considerado o novo BI? Continue lendo este artigo e entenda melhor o cenário.
O decision intelligence é uma disciplina bastante nova, que tem chamado a atenção em um mercado com muitos desafios trazidos, também, pela pandemia de coronavírus, combinando a inteligência de negócios, a gestão modelagem de decisão e, claro, a ciência de dados.
Diante de um cenário como o da COVID-19, as urgências de digitalização impostas pela transformação digital foram ainda mais intensificadas, o que requer uma tomada de decisão totalmente alinhada aos dados.
É exatamente aí que surge o decision intelligence, pois aplica a ciência de dados dentro do escopo de problemas do negócio à medida em que amplia a capacidade da empresa de processar grandes quantidades de dados orientados para decisões estratégicas.
Ou seja, é uma disciplina que oferece uma boa estrutura organizacional, ajudando profissionais de dados e análises no desenvolvimento e desempenho do negócio frente a diversos aspectos que envolvem a tomada de decisão.
Fazer escolhas requer um plano de ação muito bem elaborado para que todas as expectativas criadas sejam alcançadas por meio dos resultados, e é por isso que abordagens como o aprendizado de máquina e inteligência artificial são combinados no decision intelligence.
Essas duas ferramentas de tecnologia ajudam a incorporar métodos diferentes às decisões, que podem contribuir para a redução de tempo e recursos que envolvem a criação, desenvolvimento e implantação de estratégias de negócio complexas.
Além disso, esta disciplina contribui também para diminuir as distâncias entre a tomada de decisão e o fluxo de trabalho em que ela ocorre, trazendo mais clareza e facilidade no entendimento de análises complexas de negócio.
A inteligência de negócios, ou business intelligence, é um processo de coleta, análise, estruturação, compartilhamento e gestão de informações que garantem suporte no gerenciamento do negócio, certo?
De modo similar, o decision intelligence é uma estrutura que também inclui esse processo mas de uma forma mais completa, possibilitando projetar modelos de decisão e processos orientados por dados.
Nesse sentido, consegue ajudar desde os colaboradores, clientes e até parceiros do empreendimento a tomar decisões conjuntas com base em análise de dados e previsões em tempo real, acompanhando as mudanças constantes nas demandas dos clientes.
As tecnologias utilizadas no decision intelligence conseguem ampliar o alcance do BI porque fortalecem a capacidade crítica da organização frente a outros tipos de inteligência, trazendo um suporte mais confiável e qualificado à operação.
Um dos exemplos mais utilizados de decision intelligence são os mecanismos de recomendação, que utilizam análises de dados que preveem os produtos que os consumidores mais consideram apropriados.
Outro exemplo disso é a aplicação de recomendação de filmes para assistir na sequência, contribuindo para que as pessoas possam tomar decisões melhores com base em suas próprias preferências.
Além desses exemplos, as plataformas de decision intelligence estão sendo bastante utilizadas por organizações que querem automatizar a tomada de decisão em diferentes setores da empresa, garantindo também mais autonomia entre as áreas.
O uso de IA e ML tem proporcionado a construção de novos modelos de análises de dados que ampliam a segurança de uma empresa, como previsões de probabilidades de invasões no sistema, arquivos maliciosos e outras questões de TI complexas.
O decision intelligence está sendo utilizado nos serviços financeiros, como os processos que envolvem pedidos de crédito, empréstimo de carro baseado na renda do cliente, hipoteca, pontuação de crédito e outros dados.
Também estão colhendo benefícios as empresas de varejo que querem otimizar o estoque e o atendimento, gerenciando melhor o armazém com previsões mais assertivas sobre a quantidade de demandas.
Ainda, empreendimentos de logística têm conseguido otimizar caminhões e frotas em tempo real, reduzindo diversos custos e transportes supérfluos, rastreando pontos na estrada com acidentes e recomendando rotas alternativas.
Diante da abrangência em todas essas áreas, muitos especialistas acreditam que o futuro da evolução da inteligência artificial está no decision intelligence, tanto pelo maior poder computacional quanto pelas decisões mais autônomas entre departamentos diferentes de uma mesma empresa.
Se você acompanhou a leitura até aqui, deve ter percebido que o decision intelligence é um ponto chave para os negócios que querem se manter no mercado competitivo , ao mesmo tempo em que os recursos são otimizados e os custos diminuídos.
Contudo, é importante pensar de forma integrada para a implementação de inteligência artificial e aprendizado de máquina, o que requer uma boa estrutura e planejamento das estratégias de negócio.
Ou seja, para atingir os objetivos estratégicos no contexto atual, é preciso maximizar os dados e análises implementando novas tecnologias que trazem um conjunto mais robusto de ferramentas para empoderar a tomada de decisão.
Assim, é possível ter acesso à insights poderosos sobre o que está funcionando, identificar tendências e novas oportunidades no mercado e refinar ainda mais a gestão, fazendo escolhas mais rápidas, confiáveis e assertivas.
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