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O tema central desta discussão é o quão longe a tecnologia chegou e o que isso implica em seu negócio. A inteligência artificial (IA) é um tópico que ainda assusta quando evidenciado em uma conversa, mesmo sendo algo consumido em nossas tarefas mais corriqueiras.

Este artigo foi escrito com base na minha experiência de 5 anos no ramo acadêmico aplicando técnicas de IA, sendo mais específico, sistemas de recomendação. Trabalhando como ciêntista de dados ficou óbvio como muitas empresas coletam informações diárias de seus clientes. mas não sabem como utilizá-las, gerando apenas custo “desnecessário”. Transformar este “fardo” em ouro é tem sido o meu cotidiano nos últimos anos.

As redes sociais, ferramentas de busca, lojas virtuais todas usam IA para evidenciar o desejo de seu cliente, seja em uma recomendação de amigo, notícia, livro, dando aquele famosa sensação de que estão ouvindo as nossas conversas. Como fazem isso? Seus dados estão por TODA parte!

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Lembra-se daquele filme de um robozinho Wall-E largado no planeta Terra, enquanto limpa incanssavelmente a sujeira que deixamos para trás? Quero evidenciar uma cena em particular, que sempre esteve em minha cabeça. Como as pessoas neste mundo consomem os produtos, a informação sobre os consumidores está tão consolidada que o desejo se torna algo passivo e o comportamento deixa de ser individual e se transforma em coletivo.

Claro, estamos falando de uma distopia, mas também sobre o principal motivo para que o ML (Machine Learning — aprendizado de máquina) e a Big Data se tornaram os grandes hot topics na geração de vantagem competitiva. A estratégia de dados é a evolução lógica para qualquer empresa que almeja entregar um atendimento personalizado a cada cliente em larga escala.

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Imagine entender qual produto seu cliente busca através da navegação em seu site, em suas postagens em redes sociais, produtos que consumiu anteriormente, basicamente, entender como é o seu comportamento, identificando padrões. Estes padrões são a chave de qualquer tipo de previsão, assim, é possível entender historicamente o que pessoas de perfis similares consumiram e recomendar para o seu cliente.

Por essa razão, a estratégia de dados é essencial para impulsionar o seu negócio. Iniciando pela coleta de dados, estruturação e aplicação de técnicas complexas como ML. Deste modo, será possível classificar seu público alvo e suas necessidades com ensumo estatistico, sem nenhuma BIAS.

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Data-driven business — dar direcionamento adequado ao seu negócio sem suposições, a transformação da informação em monetização ativa. Estamos falando de dashboards de negócio, apresentando quais produtos serão consumidos neste bimestre, afetando diretamente a estratégia de marketing, controle de estoque, e vendas, sendo apenas a ponta do iceberg. Falamos de criação da necessidade para seu cliente, entendendo o seu padrão de consumo, podemos expor ativamente esta carência, gerando oportunidades.

Tudo isso parece ser muito lindo, mas como aplicar? Então vamos um pouco para o “tecniquês”. Dados não estruturados são completamente inúteis, a primeira necessidade que temos é o data mining (mineiração de dados), responsável não apenas por coletar estas informações, mas sim direcioná-las para a necessidade de negócio.

Posteriormente, podemos centralizar tudo que coletamos e mineiramos em um data lake, assim, é possível correlacionar o funcionamento de todas as áreas de sua empresa como coletivo, entendendo como as estratégias de vendas afeta diretamente na entrega final de seu produto. Por fim, aplicamos o famoso BI (Bussiness Intelligence — inteligência de negócio) para aprendermos historicamente quais foram as estratégias mais eficientes para cada área e culminarmos na aplicação da ML, para ampliar a ação destes insights para todos os clientes.

Como pode ter observado, este artigo abrange este tópico superficialmente, dando uma visão geral do mar de possibilidades que é a aplicação de dados em seu negócio. No próximo artigo falaremos exclusivamente de sistemas de recomendação. Se gostou e quer saber mais, comente alguns temas que gostaria que eu aprofundasse, sendo numa área de negócio específico ou até aprofundamento técnico de um assunto. Obrigado!

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$\"Na$

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