Por Juan Jensen*

A maioria da população nem percebe, mas usa os conceitos de ciência de dados em suas rotinas praticamente todos os dias em diferentes situações. De uma simples busca nos portais da internet até a compra efetuada em um marketplace que é entregue no dia seguinte, passando por recomendações de produtos no e-commerce e na proteção de informações digitais, as técnicas de análise, cruzamento e processamento de informações estão presentes. Assim, não é exagero dizer que, sem data science, o mundo não seria o mesmo.

Evidentemente, essa transformação não ocorre apenas no nível da experiência do usuário/consumidor. Para que a pessoa seja impactada na ponta final, é preciso que toda a cadeia passe por transformações profundas em relação ao tratamento e processamento de informações. Assim, diferentes setores praticamente reformularam seus modelos de negócios a partir das novas possibilidades oferecidas pela digitalização.

Não é à toa, portanto, que a demanda por profissionais que trabalham justamente com inteligência de dados tenha crescido 485% no primeiro semestre de 2021 em relação ao mesmo período de 2020, segundo levantamento da Intera, HR Tech de recrutamento digital. Afinal, todas as empresas querem aproveitar as vantagens e os benefícios que a ciência de dados tem a oferecer. Confira três exemplos práticos que já ocorrem em diferentes setores no Brasil:

1. Monitoramento inteligente de safra no agronegócio

Acompanhar imagens de satélites para monitorar a safra de diferentes grãos não chega a ser um recurso novo no agronegócio brasileiro. Entretanto, uma simples imagem tem pouco a dizer se o profissional não tiver outras informações para contextualizá-la e embasá-la. No máximo, mostra o tamanho dentro da fazenda.

Contudo, é possível criar modelos preditivos de inteligência artificial que utiliza essa imagem de satélite e combina com diferentes fontes de dados igualmente importantes para o setor, como previsões meteorológicas, desempenho de exportação, variação cambial, entre outros. Dessa forma, é possível potencializar os ganhos ao adotar as melhores medidas de acordo com os objetivos traçados anteriormente.

2. Previsão de demanda no varejo

Já pensou se o varejista soubesse qual seria a demanda para sua loja e segmento nos próximos meses e até anos? Sem dúvida é uma informação que facilitaria — e muito — sua estratégia comercial, potencializando áreas e fazendo os ajustes necessários em outras. Infelizmente, essa bola de cristal é ficção. Ou será que realmente existe?

Bom, não chegam a ler o futuro, mas algumas ferramentas de data science conseguem combinar as informações e traçar uma projeção categórica sobre vendas futuras em um prazo de até cinco anos, utilizando questões regionais e macroeconômicas para que o lojista possa elaborar sua melhor estratégia de crescimento sem preocupação.

3. Posicionamento da equipe de vendas no campo

Diferentes empresas, principalmente as indústrias, contam com equipes de campo para potencializar seus resultados. São pessoas que atuam como vendedores para posicionarem seus produtos com destaque nos pontos de venda. Acontece que se trata de uma medida complexa, uma vez que a equipe pode ser pequena e a organização pode estar em diferentes localidades no país.

A alternativa é combinar os modelos preditivos de inteligência artificial para encontrar os pontos de venda que demandam maior atuação dos profissionais. Dessa forma, é mais fácil direcionar esforços para onde há mais potencial de negócio para a empresa do que perder tempo em locais que acrescentam pouco à rentabilidade da operação.

Falar que nos encontramos em um período de transformação digital já virou clichê para profissionais e empresas brasileiras. Contudo, essa digitalização não pode ser resumida apenas à adoção de soluções tecnológicas quando for conveniente para a corporação. Na verdade, é um caminho sem volta e, como tal, apenas as empresas que estiverem prontas para isso conseguirão se destacar e obter os melhores resultados.

*Juan Jensen é chairman da 4intelligence, especializada em soluções que apoiam a tomada de decisão por meio da análise de dados

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