Vivemos em uma era em que termos como Gestão Orientada por Dados (Data-Driven Management), Data Lakehouse, Analytics e Inteligência Artificial (IA) fazem parte da realidade de muitas empresas que buscam competitividade no mercado global. No entanto, é importante se perguntar: a sua empresa está preparada para adotar essas tecnologias de forma eficiente? Seu time de colaboradores está verdadeiramente capacitado para lidar com a implementação dessas inovações e metodologias emergentes?
A resposta para essas perguntas pode determinar se a sua organização está pronta para prosperar em um ambiente de negócios cada vez mais digital e dinâmico. E quando falamos sobre essas tecnologias, não nos referimos apenas a soluções superficiais ou ao marketing que frequentemente as acompanha. Estamos falando de projetos de ciência de dados robustos, que utilizam estatísticas avançadas, aprendizado supervisionado e não supervisionado, além de inteligência artificial aplicada, para apoiar as decisões estratégicas baseadas em dados reais e concretos.
Gestão orientada por dados: muito além dos dashboards
A verdadeira gestão orientada por dados vai muito além de possuir dashboards com indicadores de desempenho (KPIs). Ela envolve a capacidade de prever tendências futuras, responder perguntas críticas de negócios e guiar decisões estratégicas a partir do processamento e análise de grandes volumes de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Para alcançar essa visão, é necessário integrar a ciência de dados, que engloba métodos científicos rigorosos como a matemática, a estatística, algoritmos de machine learning, e um profundo conhecimento do domínio do negócio.
Implementar uma gestão orientada por dados significa desenvolver uma cultura de decisões baseadas em evidências, onde a intuição empresarial é complementada por percepções geradas por modelos preditivos e análises de dados. Esse é um processo contínuo, que evolui à medida que a organização se torna mais madura na adoção de tecnologias de Analytics.
A adoção de Analytics é um processo gradativo. À medida que a empresa evolui na sua jornada de transformação digital, ela passa por diferentes níveis de maturidade, que vão desde a análise descritiva até modelos de análise preditiva e prescritiva, que oferecem maior valor estratégico, através da mineração de dados utilizando o processo CRISP-DM.
Processo de mineração de dados CRISP-DM
1. Compreensão do Negócio
O primeiro passo é definir claramente o problema de negócios a ser resolvido. Quais são as perguntas que precisam de resposta? Identifique os objetivos estratégicos que a empresa busca alcançar com o uso dos dados.
2. Compreensão dos Dados
Com os objetivos em mente, é hora de criar um inventário de dados. Isso envolve a extração, tratamento e armazenamento, além de uma análise exploratória para identificar padrões e inconsistências. O objetivo é garantir que os dados sejam confiáveis e estejam prontos para análise.
3. Preparação dos Dados
O objetivo é ajustar e converter os dados conforme necessário para aplicá-los às técnicas escolhidas. Isso pode incluir:
- Conversão para formato tabular.
- Criação de modelos de dados estrelas.
- Remoção ou inferência de valores ausentes.
- Conversão de tipos, entre outros.
4. Modelagem
Aqui começa a parte sofisticada: a construção de modelos preditivos ou a aplicação de algoritmos de machine learning para extrair insights valiosos. Tanto modelos tradicionais quanto algoritmos avançados são usados para previsões e recomendações.
5. Avaliação
Os modelos criados são testados e validados. Se os resultados forem considerados válidos e úteis, a solução pode ser implementada em produção, onde será monitorada continuamente.
6. Implantação, Monitoramento e Ajustes
Para a implantação, o modelo precisa ser compatível com os sistemas de decisão. Durante o monitoramento, ajustes podem ser necessários para otimizar o desempenho. Se o modelo não atender às expectativas, ele pode ser substituído por uma abordagem mais eficiente.
À medida que as empresas adotam estratégias Data-Driven e utilizam frameworks como o CRISP-DM para orientar suas análises, elas começam a trilhar uma jornada de maturidade em Analytics. Esse caminho não só fortalece a capacidade de transformar dados em insights acionáveis, mas também prepara as organizações para evoluir em níveis de sofisticação analítica. Agora, vamos explorar como esses níveis de maturidade impactam diretamente a eficácia das decisões empresariais e a inovação contínua.
Níveis de maturidade em Analytics
Os quatro principais níveis de maturidade em Analytics são:
- Análise Descritiva: O nível mais básico de análise, que responde à pergunta “O que aconteceu?”. Envolve relatórios históricos e análises retrospectivas que ajudam a empresa a entender os eventos passados.
- Análise de Diagnóstico: O segundo nível de maturidade busca responder “Por que isso aconteceu?”. Utiliza técnicas que permitem identificar as causas dos eventos, oferecendo uma visão mais detalhada e compreensiva.
- Análise Preditiva: Neste nível, a pergunta “O que provavelmente acontecerá?” é o foco. Aqui, são utilizados modelos preditivos para antecipar futuros acontecimentos, permitindo à empresa se preparar para diferentes cenários.
- Análise Prescritiva: O nível mais avançado, que responde à pergunta “Como posso fazer isso acontecer?”. A análise prescritiva utiliza simulações e técnicas de otimização para identificar as melhores estratégias de ação.
Nos dois primeiros níveis (1 e 2), a atuação de analistas de dados e profissionais de Business Intelligence (BI) é predominante. Já nos níveis mais avançados (3 e 4), o trabalho dos cientistas de dados se torna fundamental, pois é aqui que as predições e percepções de maior valor para o negócio são gerados.
Compreender os Níveis de Maturidade em Analytics permite que as organizações avaliem sua jornada analítica e identifiquem áreas de melhoria contínua. Essa avaliação não apenas destaca o progresso alcançado, mas também prepara o terreno para a próxima fase: a implementação estratégica, onde técnicas avançadas são integradas aos processos de decisão para gerar valor real e mensurável.
Principais técnicas utilizadas em projetos de Analytics
Para garantir que um projeto de Analytics gere os resultados esperados, é essencial utilizar uma combinação de técnicas avançadas, que permitem extrair o máximo de valor dos dados disponíveis. Algumas das técnicas mais comuns incluem:
Essas técnicas são essenciais para lidar com diferentes tipos de dados. Existem Dados discretos, que são aqueles que assumem valores específicos e contáveis, como número de clientes ou produtos vendidos, e outro tipo são os dados contínuos, que podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo, como a altura ou o tempo gasto em uma tarefa.
Essas técnicas além de servirem para diferentes tipos de dados são aplicáveis tanto no aprendizado supervisionado (como a classificação, que organiza dados em categorias, e a regressão, que prevê valores contínuos) quanto no aprendizado não supervisionado (como a clusterização, que agrupa dados semelhantes, e a redução de dimensionalidade, que simplifica grandes conjuntos de dados).
Ao explorar as principais técnicas utilizadas em projetos de analytics, fica evidente a importância de uma base sólida de dados para extrair insights valiosos. Nesse contexto, surge a necessidade de organizar e gerenciar esses dados de forma eficiente, o que destaca o papel crucial do Data Lakehouse. Essa abordagem inovadora oferece uma infraestrutura unificada, permitindo que as empresas integrem, armazenem e processem dados de forma otimizada, impulsionando suas capacidades analíticas para o próximo nível.
A necessidade de organizar e gerenciar dados: o papel do Data Lakehouse
Para que essas técnicas de Analytics possam ser aplicadas de maneira eficaz, os dados precisam estar devidamente organizados e gerenciados. É aqui que entra o conceito de Data Lakehouse.
O que é um Data Lakehouse?
Um Data Lakehouse é uma arquitetura moderna de gerenciamento de dados que combina o melhor dos dois mundos: o Data Lake e o Data Warehouse.
Um Data Lake é um grande reservatório que permite armazenar dados brutos em diferentes formatos e de várias fontes, como textos, imagens e vídeos. Embora seja altamente flexível e escalável, pode ser difícil de acessar e organizar rapidamente. Já um Data Warehouse é como uma arquitetura de base de dados estruturada, onde os dados são limpos e otimizados para consultas rápidas.
O Data Lakehouse resolve esses problemas ao permitir que empresas armazenem dados brutos e estruturados, semiestruturados e não estruturados em um único local, combinando a flexibilidade do Data Lake com a eficiência e a velocidade de consulta do Data Warehouse. Isso facilita a adoção de tecnologias avançadas, que dependem de grandes volumes de dados para o treinamento de modelos.
A importância da governança de dados
Governança de dados refere-se ao conjunto de políticas, processos e estruturas que asseguram a gestão adequada dos dados em uma organização. Seu principal objetivo é garantir que os dados sejam precisos, consistentes, seguros e estejam em conformidade com regulamentações, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) no Brasil. Isso envolve definir responsabilidades claras sobre quem pode acessar, modificar ou utilizar os dados, além de garantir a integridade e a qualidade das informações. A governança de dados é essencial para permitir que as empresas façam uso eficaz de seus ativos de dados, assegurando que eles sejam gerenciados de forma ética, transparente e eficiente, criando uma base sólida para análises e tomadas de decisão baseadas em dados.
Se sua empresa já possui um Data Warehouse, um Data Lake ou até mesmo um Data Lakehouse, então, é fundamental garantir uma sólida governança de dados. Modelos preditivos e soluções de Analytics só serão eficazes se os dados utilizados forem confiáveis.
Com essa base bem estruturada, as empresas podem maximizar os benefícios de um Data Lakehouse, preparando-se para o próximo passo: a adoção de Inteligência Artificial (IA). A IA promete transformar esses dados bem geridos em insights acionáveis, automatizando processos e aprimorando a tomada de decisão estratégica, elevando a organização a novos patamares de inovação e eficiência.
Adoção de Inteligência Artificial (IA) nas empresas
A Inteligência Artificial está rapidamente se tornando um componente central nas empresas modernas, e seu uso pode ocorrer em várias etapas do processo de negócios:
- Aumento da produtividade individual dos colaboradores: Utilizando IA para automatizar tarefas dos colaboradores, melhorando a eficiência individual.
- Automação de processos internos de negócios: IA é aplicada para automatizar processos de negócios internos que exigem grande quantidade de dados e decisões rápidas.
- Atendimento e suporte ao cliente: Chatbots e assistentes virtuais movidos por IA ajudam a melhorar a experiência do cliente e a reduzir custos operacionais.
- Produtos e serviços baseados em IA: Empresas estão criando novos produtos e serviços que utilizam IA para oferecer soluções inovadoras ao mercado.
- Suporte à tomada de decisões estratégicas: A IA é combinada com técnicas de Analytics para fornecer percepções detalhadas que ajudam os gestores a tomar decisões mais efetivas.
Principais ramos da Inteligência Artificial
Existem diversos ramos da Inteligência Artificial (IA) que estão moldando o futuro das empresas e seus processos operacionais. A seguir, apresento os principais, bem como algumas de suas aplicações no mundo real:
Além desses, temos o emergente campo da IA Generativa, que está revolucionando a forma como criamos conteúdos, com exemplos como ChatGPT, Gemini e Claude, que produzem textos, imagens e até mesmo códigos de programação de maneira automatizada.
Principais técnicas de Machine Learning e Deep Learning
Para compreender melhor como esses ramos da IA funcionam na prática, é fundamental conhecer as principais técnicas de Machine Learning e Deep Learning que os sustentam. Essas técnicas são a espinha dorsal dos sistemas de IA modernos e são responsáveis por grande parte dos avanços recentes na área.
Machine Learning: fundamentos para a tomada de decisão inteligente
O Machine Learning se divide em três categorias principais, cada uma com aplicações específicas no ambiente empresarial:
- Aprendizado Supervisionado
- Regressão e Árvores de Decisão: Essenciais para previsões financeiras e análise de risco.
- Random Forests: Utilizadas em modelos de precificação dinâmica e detecção de fraudes.
- Aprendizado Não Supervisionado
- Clustering: Fundamental para segmentação de mercado e personalização de produtos.
- Aprendizado por Reforço
- Q-Learning: Aplicado em otimização de cadeias de suprimentos e estratégias de trading algorítmico.
Deep Learning: a fronteira da Inteligência Artificial
O Deep Learning, subconjunto avançado do ML, utiliza redes neurais complexas para tarefas sofisticadas:
- Redes Neurais Convolucionais (CNNs): Revolucionam o controle de qualidade visual e o reconhecimento facial em segurança.
- Redes Neurais Recorrentes (RNNs): Cruciais para análise de séries temporais em previsões de mercado.
- Transformers: Impulsionam chatbots avançados e sistemas de tradução automática, facilitando a comunicação global nos negócios.
Aplicações Estratégicas no Ambiente Corporativo
- Processamento de Linguagem Natural (NLP)
- Análise de sentimento de clientes e geração automatizada de relatórios.
- Visão Computacional
- Inspeção automatizada de produtos e sistemas de segurança inteligentes.
- Sistemas de Recomendação
- Personalização de experiências de clientes e otimização de vendas cruzadas.
- IA Generativa
- Criação de conteúdo personalizado e prototipagem rápida de designs.
Tendências Emergentes
- Transfer Learning: Permite a adaptação rápida de modelos existentes para novos contextos de negócios, reduzindo tempo e custos de desenvolvimento.
- Few-Shot Learning: Possibilita o treinamento eficiente de modelos com conjuntos de dados limitados, ideal para nichos de mercado específicos.
Considerações Estratégicas
A implementação bem-sucedida de ML e DL requer:
- Alinhamento com objetivos estratégicos de negócios.
- Investimento em infraestrutura de dados robusta.
- Desenvolvimento de uma cultura organizacional data-driven.
- Atenção contínua às questões éticas e de privacidade.
O ML e o DL não são apenas tendências tecnológicas, mas ferramentas essenciais para a vantagem competitiva no mercado global atual. Empresas devem estar preparadas para integrar essas tecnologias em suas estratégias de longo prazo, garantindo inovação contínua e eficiência operacional.
O Papel da IA no Futuro das Empresas Brasileiras
Uma pesquisa recente da Gartner revelou que 92% dos executivos brasileiros pretendem investir em IA até 2025. Esse dado não é surpreendente, dado o crescente interesse por tecnologias que aumentam a eficiência, reduzem custos e geram valor em um mercado cada vez mais competitivo.
Os setores que mais têm adotado essas tecnologias no Brasil incluem o financeiro, com a automação de processos bancários e análise de crédito, e o de telecomunicações, que utiliza IA para melhorar o atendimento ao cliente e reduzir a taxa de cancelamento de serviços. Porém, a adoção dessas tecnologias está longe de ser exclusiva desses setores. A transformação digital impulsionada pela IA está chegando a empresas de todos os tipos e tamanhos, desde pequenas startups até grandes corporações.
Empresas que investem em Data Lakehouse, Analytics e IA estão se posicionando à frente da curva de inovação tecnológica, pois suas decisões, baseadas em dados, são cruciais para o sucesso competitivo.
Desafios na adoção de novas tecnologias nas organizações
Apesar da importância reconhecida de tecnologias avançadas como Data Lakehouse, Analytics e Inteligência Artificial para a competitividade empresarial, muitas organizações enfrentam obstáculos na sua implementação. Estes desafios incluem a necessidade de manter o foco no core business e a falta de expertise interna. Neste cenário, surge a necessidade de um catalisador externo para impulsionar a inovação e a transformação digital.
É neste contexto que o conceito de Ambiente Promotor de Inovação (API) ganha relevância, oferecendo uma solução estratégica para acelerar a adoção tecnológica e a transformação digital nas organizações.
O Ambiente Promotor de Inovação (API) como acelerador da transformação digital
O Ambiente Promotor de Inovação (API) surge como uma solução estratégica para empresas que enfrentam desafios na adoção de tecnologias avançadas como IA, Big Data e Analytics. Este conceito oferece:
- Um espaço colaborativo – físico e/ou virtual – para experimentação e desenvolvimento tecnológico.
- Suporte de especialistas e parceiros estratégicos.
- Oportunidades para criar provas de conceito (PoCs) com mínimo impacto nas operações diárias.
- Um ecossistema que facilita a transferência de conhecimento e a adoção de tecnologias disruptivas.
O API é particularmente valioso para organizações que:
- Querem aumentar a expertise interna especializada.
- Têm limitações de tempo para dedicar à inovação.
- Precisam manter o foco em suas atividades principais.
Ao proporcionar um ambiente estruturado para inovação, o API acelera a transformação digital, permitindo que as empresas explorem novas tecnologias de forma eficiente e eficaz, sem comprometer suas operações core.
O papel de uma Instituição Ciência, Tecnologia e Inovação (ICT) no apoio à inovação
As Instituições de Ciência, Tecnologia e Inovação (ICTs) desempenham um papel crucial no ecossistema de inovação, atuando como catalisadoras da transformação digital nas empresas. Através do serviço de Ambiente Promotor de Inovação (API), as ICTs oferecem:
- Suporte Técnico Abrangente na Adoção de Tecnologias Avançadas:
- Expertise em tecnologias emergentes e práticas inovadoras.
- Orientação e suporte na adoção de novas tecnologias.
- Assistência especializada para empresas em transição para ambientes digitais mais eficientes.
- Criação de Ambientes de Teste e Validação:
- Estabelecimento de APIs personalizados para testar e validar novas soluções tecnológicas.
- Infraestrutura segura para experimentação sem riscos às operações principais da empresa.
- Capacitação e Transferência de Conhecimento:
- Realização de workshops e treinamentos especializados.
- Facilitação da transferência de conhecimento entre especialistas e equipes empresariais.
- Preparação para o Futuro:
- Auxílio na preparação das estruturas organizacionais para futuros desafios tecnológicos.
- Desenvolvimento de roadmaps de inovação alinhados com as tendências do mercado.
- Estratégias para adotar novas tecnologias sem interromper as operações principais.
- Planejamento para uma transição suave e eficaz.
Ao adotar uma parceria com uma ICT, as empresas não apenas ganham acesso a recursos e conhecimentos de ponta, mas também se beneficiam de uma abordagem estruturada e orientada para a inovação. Isso permite que elas se mantenham competitivas em um mercado em rápida evolução, enquanto desenvolvem internamente as competências necessárias para sustentar sua transformação digital a longo prazo.
Conclusão: o futuro da competitividade empresarial está na inovação
O futuro das empresas está diretamente ligado à sua capacidade de inovar e de adotar tecnologias que as tornem mais eficientes, competitivas e preparadas para lidar com as demandas de um mercado em constante evolução. A gestão orientada por dados, impulsionada pela Ciência de Dados suportadas por tecnologias como Data Lakehouse, Analytics e Inteligência Artificial não é mais uma tendência, mas uma necessidade estratégica.
O Ambiente Promotor de Inovação (API) oferece às empresas o apoio necessário para acelerar essa transição, garantindo que estejam preparadas para competir em um mundo cada vez mais digital. Com a combinação certa de tecnologia, estratégia e suporte, as organizações podem construir uma base sólida para o futuro, posicionando-se à frente da concorrência e aproveitando as oportunidades que a era da informação tem a oferecer.
Investir no futuro da sua empresa nunca foi tão essencial como agora. No entanto, sabemos que a inovação exige mais do que vontade: ela precisa de conhecimento, estratégia e execução precisa.
O Ambiente Promotor de Inovação (API) do Instituto Modal Ciência e Tecnologia oferece exatamente isso.
Ao contratar nossos serviços, a empresa não estará apenas implementando tecnologias de ponta como Data Lakehouse, Analytics e Inteligência Artificial, mas também construindo as bases de um negócio preparado para enfrentar os desafios de um mercado cada vez mais digital e competitivo. Com o suporte especializado do Instituto Modal, sua empresa pode inovar de forma contínua, sem comprometer suas operações principais, e estar sempre à frente, pronta para liderar as transformações do futuro.
Referências Bibliográficas:
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- SHARDA, Ramesh; DELEN, Dursun; TURBAN, Efraim. Business Intelligence e análise de dados para gestão de negócios. São Paulo: Cengage Learning, 2018.
- SIEGEL, Eric. Análise preditiva: o que é e por que ela funciona. Rio de Janeiro: Alta Books, 2013.
- SOUZA, B. Redefinindo Contratações no Setor Público: ICTs como Parceiras Estratégicas para a Inovação | Instituto Modal. , 13 set. 2024. Disponível em: <https://modal.org.br/2024/09/redefinindo-contratacoes-no-setor-publico-icts-como-parceiras-estrategicas-para-a-inovacao/>. Acesso em: 11 nov. 2024
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Este texto foi elaborado com a colaboração de ChatGPT, uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida pela OpenAI, que auxiliou no refinamento e formatação do conteúdo.