O aprendizado de máquina pode garantir sua vantagem competitiva?

A dinâmica dos negócios está evoluindo a cada segundo que passa. Não há dúvida de que a competição no mundo dos negócios de hoje é muito mais intensa do que há uma década. As empresas lutam para manter as vantagens.

A digitalização e a introdução do aprendizado de máquina nos processos de negócios do dia-a-dia criaram uma mudança estrutural importante na última década. Os algoritmos foram continuamente aprimorados e desenvolvidos.

Cada ideia que transformou completamente nossas vidas foi inicialmente recebida com críticas. A aceitação é sempre seguida de ceticismo, e somente quando a ideia se torna realidade é que o mainstream a aceita verdadeiramente. No início, integração de dados, visualização de dados e análise de dados não eram diferentes.

Veja também: Como começar a incorporar o aprendizado de máquina na empresa

Incorporar estruturas de dados em processos de negócios para chegar a uma conclusão valiosa não é uma prática nova. Os métodos, no entanto, têm melhorado continuamente. Inicialmente, esses dados só ficavam à disposição do governo, onde eram usados ​​para fazer estratégias de defesa. Já ouviu falar da Enigma?

Nos dias modernos, o desenvolvimento e a melhoria contínuos nas estruturas de dados, junto com a introdução de plataformas baseadas em nuvem de código aberto, tornaram possível que todos acessem os dados. A comercialização de dados minimizou as críticas e o ceticismo públicos.

As empresas agora percebem que dados são conhecimento e conhecimento é poder. Os dados são provavelmente o ativo mais importante que uma empresa possui. As empresas não medem esforços para obter mais informações, melhorar os processos de análise de dados e proteger esses dados de possíveis roubos. Isso ocorre porque quase tudo sobre uma empresa pode ser revelado analisando os dados corretos.

É impossível obter o máximo benefício da integração de dados sem incorporar o tipo certo de estrutura de dados. A base de uma organização orientada por dados assenta em quatro pilares. É cada vez mais difícil para qualquer organização prosperar se não tiver algum dos recursos a seguir.

Quatro elementos-chave

Aqui estão os quatro elementos principais de um sistema de gerenciamento de dados abrangente:

• Gerenciamento de dados híbrido
• Governança unificada
• Ciência de dados e aprendizado de máquina
• Análise e visualização de dados

O gerenciamento de dados híbrido refere-se à acessibilidade e ao uso repetido dos dados. A etapa principal para incorporar uma estrutura baseada em dados em sua organização é garantir que os dados estejam disponíveis. Em seguida, você prossegue trazendo todos os departamentos da empresa a bordo. A estrutura de dados primária unifica todos os departamentos individuais de uma empresa e agiliza o fluxo de informações entre esses departamentos.

Se houver lacuna de comunicação entre os departamentos, isso dificultará o fluxo de informações. A má gestão da comunicação resultará em caos e destruição, em vez de aumentar a eficiência das operações comerciais.

Inicialmente, regras e regulamentos rígidos controlavam os dados e restringiam o acesso das pessoas. A nova forma de governança de dados torna os dados acessíveis, mas também garante segurança e proteção. Você pode saber mais sobre a nova lei do Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia e governança de dados unificada aqui na sessão do GDPR de Rob Thomas.

Os outros dois aspectos do gerenciamento de dados estão relacionados à engenharia de dados. Uma planilha cheia de números não terá utilidade se não puder ser adaptada para deduzir alguns insights úteis sobre as operações de negócios. Isso requer habilidades analíticas para filtrar informações irrelevantes. Existem várias tecnologias de visualização que tornam possível e mais fácil para as pessoas manipular e compreender os dados.

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