A união do Big Data e o Machine Learning

O atual cenário tecnológico, fruto da disseminação e da permeabilidade da internet e das ferramentas conectadas à rede, alterou de forma profunda a maneira de se fazer negócios. Nos dias de hoje, por menor que seja a operação, é difícil concebermos uma empresa de sucesso que não esteja na internet.

Mas estar na internet, possuir um site, uma loja virtual e contar um sistema eficiente de comunicação com clientes e com possíveis novos interessados já não basta. É preciso dar um passo além!

Coletar, sistematizar e compreender todos os dados envolvidos no processo de compra e de comunicação, saber o que se fala e o que se pensa sobre uma marca, entender hábitos e padrões ocultos, atualmente, é tão ou mais importante do que a venda em si.

E é aí que os conceitos de Big Data e Machine Learning, e a união entre eles, entram em ação. Vamos a eles!

Big Data

O conceito de Big Data, de forma bastante simplificada, pode ser entendido como a coleta, processamento e análise de um grande número de dados, apresentados em diversas formas e tipos e oriundos de diferentes fontes, e que não podem ser processados por meio das ferramentas tradicionais de análise. Como na internet tudo pode ser medido e quantificado, podemos dizer que tudo na internet são dados em potencial.

Se antigamente o acesso a esse grande volume de dados ficava restrito a Estados e organizações de grande porte, hoje, com a disseminação de ferramentas e tecnologias cada vez mais baratas e eficientes, pequenas empresas também conseguem obter facilmente acesso a esses dados.

Atualmente, é possível que uma empresa saiba o que um potencial cliente postou em uma rede social, conheça os sites que ele visitou antes de chegar à sua página, o tempo que permaneceu em cada uma destas páginas, visualize o histórico de buscas que ele fez na rede, os vídeos que ele assistiu, as músicas que ouviu, os anúncios que ele clicou e mais uma infinidade de ações.  

Mas nem sempre é fácil entender e sistematizar de forma coerente e palpável esse enorme número de dados, ou seja, trata-los e transforma-los em informações que permitam uma tomada de decisão mais fundamentada e coerente por parte das empresas. E aqui é que o conceito de Machine Learning ganha importância.

Machine Learning

Numa tradução livre, podemos dizer que Machine Learning é o processo de aprendizado das máquinas. Ele é considerado um ramo da inteligência artificial que almeja a automação da construção de modelos analíticos, ou seja, que busca automatizar as máquinas para que elas possam reconhecer padrões, criar estratégias próprias de análise de dados, que consigam “ligar os pontos” entre informações aparentemente desconexas entre si.

Busca-se por meio do Machine Learning a análise de dados cada vez maiores e mais complexos, desnudando através de algoritmos uma série de padrões e relações ocultas que não seriam facilmente percebidas pela mente humana.

Portanto, a ideia é que as máquinas consigam pensar e aprender por si só, façam análises e criem modelos por conta própria, sem que tenham sido programadas especificamente para determinada função.  

Além de pensar por si só, o objetivo é que as máquinas consigam gerar modelos analíticos em tempo real, ou seja, interpretar o que determinado usuário está buscando naquele momento e, assim, entregar de forma quase que imediata uma sugestão de produto ou serviço que porventura o interesse.

A junção entre Big Data e Machine Learning

Como trouxemos, Big Data é conjunto gigantesco de dados coletados e apresentados de diversas formas e oriundos de diversas fontes, e o Machine Learning pode ser entendido como o processo automatizado de aprendizado das máquinas, por meio de algoritmos, que consegue estabelecer relações anteriormente ocultas e criar novos modelos de análise a partir das informações coletadas.

A união entre o Big Data e o Machine Learning, portanto, traz o melhor dos dois mundos, ou seja, a capacidade de se coletar e sistematizar uma imensidão de dados e, na sequência, analisa-los de formas e maneiras que escapam à capacidade humana, permitindo a visualização de novas possibilidades e aplicabilidades para esses dados até então ocultas.

Previsibilidade de eventos e demandas futuros, precificação dinâmica e definição de preferência dos usuários

A união entre o Big Data e o Machine Learning permite, por exemplo, prever com certo grau de certeza a probabilidade de ocorrência de determinadas ações e eventos futuros.

Com base nos atuais padrões de consumo ou mesmo nos atuais padrões de postagens que determinado grupo de pessoas realiza nas redes sociais é possível, por exemplo, prever, num futuro próximo, quais serão os produtos e serviços por ele demandados.

Grandes empresas do setor varejista estão desenvolvendo suas próprias tecnologias de coleta e análise de dados. O Wallmart, por exemplo, abriu a Store nº 8, no Vale do Silício, um espaço dedicado a pensar novas estratégias de operação da empresa para os próximos 5 a 10 anos, sempre com foco nas novas questões advindas deste cenário tecnológico cada vez mais complexo.

Pode-se, também, entender em tempo real e de forma individual o comportamento de determinado usuário, verificar o seu nível de engajamento em determinada campanha de marketing, bem como a necessidade que ele possui por determinado produto ou serviço.

Assim, é possível realizar a chamada precificação dinâmica, ou seja, oferecer descontos, cupons e promoções para influencia-lo a realizar a compra ou, também, aumentar o preço do produto se for o caso.

O mesmo acontece, por exemplo, na sugestão de vídeos e músicas feita por diversas plataformas, a exemplo do YouTube, do Netflix e do Spotfy, que atualmente já conseguem entender de forma mais refinada o perfil de cada usuário, definindo suas preferências de forma a sugerir opções de novos vídeos e músicas afins, que porventura possam ser de seu interesse.

Muitas outras aplicabilidades

Mas a união entre o Big Data e o Machine Learning não para por aí, e já traz uma série de contribuições que vão para muito além da esfera do consumo.

Por meios destas novas tecnologias já foi possível, por exemplo, prever com certa acurácia a ocorrência de epidemias de gripe, coletar com maior eficiência e precisão dados censitários, auxiliar na busca por sobreviventes de tragédias naturais, aprimorar a análise de dados de pesquisas científicas e tantas outras aplicações.

A união entre o Big Data e o Machine Learning, portanto, anuncia o início de uma nova era na forma como visualizamos e entendemos os dados, e nos mostra relações e possibilidades até então impensáveis ou mesmo impossíveis de serem anteriormente realizadas.

Estar atento e em sintonia com estas tecnologias, longe de qualquer fetichismo, é mais do que necessário para qualquer organização que busque aprimorar e expandir a sua atuação, que pretenda melhor conhecer os interesses, objetivos e anseios de seu público-alvo, e ofertar produtos e serviços capazes de suprir essas demandas de forma rápida e individualizada, oferecendo a melhor experiência possível tanto antes quanto durante e após o consumo.