Como as empresas sabem o que devem fazer? Alguns confiam na experiência. Alguns apenas adivinham (com justificativas elaboradas, é claro!). A maioria parece confiar em uma combinação dos dois. Mas os estrategistas de negócios modernos estão procurando por algo um pouco mais confiável: dados.
Eles buscam ser capazes de fornecer uma base sólida para as decisões de negócios que vão além de olhar para o passado e adivinhar o futuro. Até certo ponto, a maioria das empresas já é orientada por dados. Mas ainda não foi capaz de ofuscar as abordagens tradicionais de estratégia. Neste blog, eu gostaria de explorar por que a inteligência artificial é tão importante para fornecer dados escaláveis e uma estratégia de negócios baseada em mais do que experiência e suposições.
O que é uma estratégia de dados?
Uma estratégia de dados determina quais dados você está capturando, como e com que finalidade. Diversidade de dados descreve isso como um “conjunto de escolhas e decisões que, juntas, traçam um curso de ação de alto nível para atingir metas de alto nível.”Está intrinsecamente ligado aos objetivos de negócios, que formam a estrela polar para a qual os dados devem se referir ao “quê”, “como” e “por quê”. O santo graal da estratégia de dados é ser capaz de usar dados para determinar o melhor curso de ação, criando um ciclo virtuoso de estratégia de dados.
Entre na IA.
O que é IA? Como isso se relaciona
à estratégia de dados?
O que é IA e como ela difere da análise e do aprendizado de máquina? Há uma regra prática útil de cientista de dados David Robinson para definir as diferentes contribuições dos vários ramos da ciência de dados. (Ele observa que isso é simplificado demais, mas é uma heurística útil para entender como pensamos sobre elas).
O Analytics oferece insights.
Assim, você pode ver como diferentes canais de marketing atraem leads de valores diferentes ou determinar quais vendedores têm a maior taxa de fechamento.
O aprendizado de máquina oferece previsões.
Você pode usar um algoritmo para prever que as pessoas que visitam seu site pelo menos três vezes têm 50% de chance de comprar algo ou para determinar que, se você observar um conjunto específico de transações bancárias, há 80% de chance de que seja uma atividade fraudulenta.
A inteligência artificial oferece ações.
Isso pode ser qualquer coisa, desde recomendar uma rota no Google Maps (entregando uma ação que alcançará o resultado desejado) até chatbots que podem resolver problemas de clientes, recomendações da Netflix e gerenciamento automatizado de investimentos financeiros/portfólio.
No contexto de uma estratégia de dados, então, poderíamos dizer que a IA produz sistemas de negócios capazes de fazer conjuntos inteligentes de escolhas e decisões.
Por que a IA é o eixo central da estratégia de dados?
Como a citação introdutória indica, a estratégia gira em torno de regras claras sobre o que uma empresa faz e não faz. Ou seja: o que decisões inteligentes uma empresa deve aceitar? Embora a análise e o aprendizado de máquina forneçam insights e previsões, é preciso que um ser humano junte os pontos e decida a próxima melhor ação. Isso faz com que as capacidades humanas de tomada de decisão sejam um limite fundamental para o poder de sua estratégia de dados. Isso dificulta a escalabilidade.
Uma estratégia de dados de IA é essencial para alavancar a IA de forma eficaz em uma organização. Ele engloba a curadoria de conjuntos de dados de treinamento de alta qualidade, garantindo acessibilidade perfeita aos dados para infraestruturas de treinamento e inferência e integrando ferramentas e aplicativos de IA de última geração. Essa estrutura estratégica aprimora a confiabilidade e a disponibilidade dos dados, acelera a implantação e o desempenho dos modelos de IA e promove a tomada de decisões baseada em dados. Ao priorizar esses elementos, as organizações podem otimizar suas iniciativas de IA, impulsionar inovações significativas e alcançar eficiência operacional superior e vantagem competitiva.
A IA pode permitir a inteligência em qualquer ponto,
sem a necessidade de tomada de decisão humana.
Com base na citação da introdução, a IA pode ajudar a fornecer uma conjunto claro de opções que definem o que a empresa vai fazer e o que não vai fazer.Os humanos simplesmente não conseguem armazenar informações suficientes (ou ficar acordados por tempo suficiente!) para levar sua experiência e inteligência a todos os cantos da empresa. Eles precisam priorizar e fazer a triagem. Com a IA, esse não é mais o caso. Teoricamente, cada ciclo de feedback, ponto de decisão e junção estratégica podem ser colocados sob a alçada de uma inteligência escalável que pode tomar decisões de forma independente para maximizar o valor comercial.
Isso não significa que não haverá supervisão humana, apenas que a ênfase muda: em vez de a supervisão humana ser uma limitação na execução e na escala, ela assume um papel mais importante, mantendo o ritmo e observando qualquer coisa que esteja acontecendo fora de sintonia! Na prática, é claro, as empresas começarão pequenas e verão no que vai dar. Mas a promessa da IA é revolucionária: para dimensionar inteligência em todos os cantos da empresa, além dos limites humanos.
Em última análise, a IA tem o potencial de criar “ciclos virtuosos”, nos quais a inteligência gera melhores dados, o que permite melhores produtos, o que significa mais usuários, o que significa melhores dados e assim por diante.
Isso era possível antes, mas nunca em tal escala e independente da tomada de decisões humanas.
Como fazer IA
Mas a IA é difícil. Você precisa de uma base sólida de excelência em dados. Mônica Rogati desenvolveu a ideia da hierarquia de necessidades da ciência de dados:
Você notará que a IA está no topo. Tentar fazer IA antes de estar pronto resultará em fracasso. Como diz Monica: “Na maioria das vezes, as empresas são não pronto para a IA.”Existem componentes tangíveis e intangíveis que as empresas precisarão para formar a base de qualquer programa de IA.
Componentes tangíveis:
- Infraestrutura: coloque essa malha de dados em funcionamento!
- Pessoas: você precisa ter não apenas as habilidades certas, mas também as estruturas de equipe e formas de trabalhar certas
- Ferramentas: esta é a parte mais fácil, mas ainda é necessária
- Modelo operacional: organizando a forma como você trabalha para facilitar, e não impedir, o fluxo de dados na organização
- Processos: garantindo que você possa confiar na qualidade de seus dados e que eles fluam de forma automática e perfeita
Componentes intangíveis:
- Suporte executivo: tudo começa com o buy-in do topo!
- Uma visão: um roteiro flexível que leva a uma inspiradora estrela polar
- Cultura orientada por dados: os funcionários entendem o que é possível com os dados e têm o poder de fazer isso acontecer
Quando esses aspectos estiverem definidos, você estará pronto para entrar no horário nobre da IA!
Como começar
Com base na experiência de criar e executar estratégias de dados para algumas das maiores organizações do mundo, existem alguns princípios essenciais a serem seguidos.
Comece pequeno
Não tente ferver o oceano. Obtenha uma prova de valor (POV) em uma área discreta da empresa em que um modelo bem-sucedido possa ser estabelecido e o valor medido. Uma vez que você tenha algo que funcione, depois comece a escalar
Torne-o mensurável
Essa é uma tecnologia muito legal e é fácil se perder na ciência e esquecer que se trata de possibilitar melhores resultados comerciais. Defina o sucesso em cada estágio, meça-o, repita o valor comercial, repita
Pivô e experimente:
Não pregue suas cores na parede antes de provar o conceito. Mantenha seu roteiro flexível para que você possa experimentar e evoluir em resposta aos resultados
Seja nativo da nuvem:
Não tente personalizar toda a sua plataforma de dados. Use ferramentas nativas da nuvem para 80% de suas necessidades para dar o pontapé inicial. Se você precisar, use ferramentas mais personalizadas para preencher as lacunas, mas essas devem ser a cereja do bolo, não o bolo em si!
Perguntas frequentes sobre inteligência artificial e estratégia de dados
O que é um exemplo de estratégia de IA?
Um exemplo de estratégia de IA envolve a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina para aprimorar a experiência do cliente. Isso pode incluir a implantação de chatbots para atendimento ao cliente, análises preditivas para recomendações personalizadas e automatização de tarefas repetitivas para melhorar a eficiência. Ao aproveitar a IA, as empresas podem obter insights mais profundos sobre o comportamento do cliente, otimizar as operações e criar experiências de usuário mais envolventes.
Quais são as quatro estratégias de big data?
As quatro estratégias de big data geralmente incluem:
- Coleta de dados: coleta de grandes quantidades de dados de várias fontes.
- Armazenamento de dados: usando soluções de armazenamento escaláveis para gerenciar e reter dados.
- Análise de dados: aplicação de ferramentas analíticas para extrair insights significativos dos dados.
- Segurança de dados: implementação de medidas para proteger a integridade e a privacidade dos dados.
Quais são os 5 P's do big data?
Os 5 P's do big data geralmente se referem a:
- Propósito: Compreender os objetivos por trás da coleta e uso de dados.
- Pessoas: garantir que os talentos e as habilidades certos estejam disponíveis para gerenciar e analisar dados.
- Processos: Estabelecer fluxos de trabalho eficientes para o tratamento de dados.
- Plataformas: Utilizando tecnologias e infraestrutura apropriadas para armazenamento e processamento de dados.
- Desempenho: medir a eficácia e os resultados das iniciativas de dados para impulsionar melhorias.
