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As empresas estão a adoptar cada vez mais a IA, ML, e outras tecnologias impulsionadas por dados para impulsionar o valor empresarial e a inovação. Nos próximos anos, as empresas continuarão a investir na IA, ML, e outras soluções analíticas avançadas para gerar valor a partir dos seus dados. Neste post do blog, vamos explorar o impacto que Big Data e Machine Learning terão nas empresas em 2023. Vamos também mergulhar na forma como estas duas tecnologias estão hoje a modificar as empresas e como o continuarão a fazer no futuro.

O que é Big Data?

Big Data é o conceito de gerar e recolher uma quantidade extremamente grande de dados não estruturados ou semanticamente desorganizados.

Os dados são gerados a partir de várias operações comerciais e podem estar em qualquer formato, desde imagens e vídeos a áudio, texto, e mensagens de social media. Existem dois tipos de dados: estruturados e não estruturados.

Dados estruturados são dados que têm um formato fixo, tais como endereço, nome, ou dados de transacção. Por outro lado, os dados não estruturados são dados que não têm um formato fixo e são difíceis de interpretar. Exemplos de dados não estruturados incluem imagens, vídeos, e-mails, e outros posts nos meios de comunicação social.

Como é que a Machine Learning vai ajudar as empresas em 2023?

A Machine Learning é um subcampo de inteligência artificial que dá aos computadores a capacidade de aprender sem ser programado. Os algoritmos ML têm a capacidade de analisar dados e fazer previsões com base nesses dados.

Os algoritmos ML aprendem com os dados, melhoram à medida que mais dados são adicionados ao sistema, e são capazes de ser reprogramados para resolver diferentes problemas.

A Machine Learning pode ajudar as empresas de muitas maneiras. Pode ajudar a melhorar a experiência do cliente, permitir a tomada de decisões em tempo real, e permitir uma modelação preditiva. Pode também ajudar as empresas nas áreas dos serviços financeiros, cuidados de saúde, fabrico, análise de dados em tempo real e marketing. Vejamos como o ML irá ter impacto nestas indústrias nos próximos anos.

Machine Learning em serviços financeiros

Espera-se que o sector dos serviços financeiros venha a gerar enormes quantidades de dados nos próximos anos. A adopção de AI e ML por parte do sector ajudará a peneirar estes dados e a extrair insights empresariais. Os algoritmos ML podem ser utilizados para proporcionar uma melhor experiência ao cliente e permitir a tomada de decisões em tempo real.

Os fornecedores de serviços financeiros podem utilizar algoritmos ML para proporcionar aos clientes uma melhor experiência on-line. Os algoritmos podem ajudar a melhorar o processo de onboarding online e permitir aos clientes completar as suas transacções sem problemas.

Os fornecedores de serviços financeiros podem utilizar algoritmos ML para analisar os dados dos clientes e usar os conhecimentos para personalizar a experiência do cliente. Os prestadores de serviços financeiros podem utilizar algoritmos ML para permitir a tomada de decisões em tempo real. Estes algoritmos podem analisar os dados gerados a partir de várias fontes e fornecer conhecimentos accionáveis.

Os algoritmos podem ajudar os prestadores de serviços financeiros a tomar decisões sobre os limites de crédito dos seus clientes, detecção de fraude, e pontuação de risco.

Machine Learning na área da Saúde e Farmacêutica

A indústria farmacêutica e de cuidados de saúde estão a adoptar a IA e ML a um ritmo sem precedentes. As organizações de saúde estão a adoptar cada vez mais estas tecnologias para impulsionar a eficiência operacional e melhorar os cuidados aos doentes.

As organizações de saúde podem usar algoritmos de ML para descobrir conhecimentos a partir de dados e fornecer recomendações para melhorar os resultados dos cuidados de saúde. Por exemplo, o ML pode ser utilizado para melhorar a descoberta e desenvolvimento de drogas sugerindo compostos apropriados.

As organizações de saúde também podem utilizar algoritmos ML para melhorar as suas operações. Por exemplo, podem utilizar algoritmos ML para prever o fluxo de pacientes e recomendar alterações para reduzir o tempo de espera nos hospitais.

Aprendizagem de máquinas no fabrico e gestão da cadeia de fornecimento

As indústrias manufactureiras e da cadeia de abastecimento geram uma enorme quantidade de dados a partir das suas operações de produção. A IA e o ML podem ser usados para peneirar através destes dados e gerar conhecimentos que podem ajudar as empresas nestas indústrias a melhorar as suas operações.

Os fabricantes podem utilizar algoritmos ML para analisar os dados das suas operações de produção e identificar oportunidades de melhoria. Por exemplo, os algoritmos podem ajudar os fabricantes na gestão da cadeia de abastecimento, identificando potenciais problemas com as suas linhas de montagem, sugerindo acções correctivas, e optimizando a cadeia de abastecimento.

Da mesma forma, os fabricantes podem utilizar algoritmos ML para optimizar a sua cadeia de abastecimento. Os algoritmos podem ajudar os fabricantes a identificar potenciais problemas com a cadeia de abastecimento e recomendar acções correctivas. Por exemplo, os algoritmos podem ajudar a identificar problemas tais como escassez de produtos ou inventário incorrecto nos pontos de venda a retalho.

Aprendizagem mecânica em Marketing e Publicidade

As indústrias de marketing e publicidade estão a gerar enormes quantidades de dados. A IA e o ML podem ajudar estas indústrias a peneirar através destes dados e a gerar percepções accionáveis. Os algoritmos podem ser utilizados para ajudar os marqueteiros a fazer recomendações personalizadas de conteúdo e a entregar anúncios personalizados aos seus clientes.

Os marqueteiros podem utilizar algoritmos ML para analisar os dados dos clientes e fazer recomendações personalizadas para os ajudar a tomar melhores decisões comerciais. Por exemplo, os algoritmos podem ser utilizados para recomendar decisões de compra e venda para optimizar o inventário.

Os marqueteiros podem utilizar algoritmos ML para entregar anúncios personalizados aos seus clientes com base nos seus dados. Por exemplo, os algoritmos podem ser utilizados para entregar anúncios direccionados em redes sociais ou campanhas de correio electrónico a um segmento específico do cliente.

Análise de dados em tempo real

Espera-se que a indústria de análise de dados em tempo real gere grandes dados nos próximos anos. As organizações podem utilizar algoritmos AI e ML para peneirar estes dados e gerar conhecimentos em tempo real.

Os algoritmos podem ser utilizados para prever o comportamento do cliente e recomendar decisões óptimas com base nos dados. As empresas de análise de dados em tempo real podem utilizar algoritmos ML para analisar os dados gerados a partir de várias fontes e recomendar decisões óptimas. Por exemplo, os algoritmos podem ser utilizados para prever as vendas de um produto e recomendar decisões como a de reimprimir ou não o inventário.

Os algoritmos também podem ser utilizados para prever o comportamento do cliente e recomendar decisões óptimas com base nos dados. Por exemplo, os algoritmos podem ser utilizados para acompanhar o comportamento de navegação de um cliente num website de retalho e recomendar uma oferta personalizada.

Conclusão

Big Data e Machine Learning estão hoje a modificar as empresas, e continuarão a fazê-lo no futuro. As empresas podem aproveitar o poder destas tecnologias para gerar valor comercial e impulsionar a inovação. Espera-se que grandes dados venham a gerar grandes quantidades de dados nos próximos anos. As organizações podem utilizar as tecnologias AI e ML para peneirar através destes dados e gerar conhecimentos accionáveis.

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