Apesar de serem conceitos diferentes, Machine Learning (ML) e Business Intelligence (BI) estão diretamente relacionados. Ambos auxiliam as empresas a alcançarem um viés estratégico e conquistarem vantagem competitiva. Além disso, contribuem para fomentar a inteligência de mercado, com o propósito de tomar decisões mais precisas e acertadas.

Por isso, é limitado pensar que o BI é uma fonte de dados do ML. Na verdade, o primeiro ainda tem algumas limitações — por isso, tende a evoluir para o segundo. Isso não significa que um deles deixará de existir. Na verdade, a união dessas duas ferramentas permitirá que ambos sejam mais eficientes e ajudem a encontrar insights atualmente ocultos. 

Diante desse contexto, fica claro que a relação entre ML e BI é mais ampla do que aparenta. Então, como compreendê-la? Neste post apresentaremos algumas informações que ajudarão a chegar lá.

O que é Machine Learning?

O ML coloca em prática o que seu nome sugere: permite que a máquina aprenda com os dados para identificar padrões e repetir comportamentos sem a necessidade de interação humana. O objetivo é obter insights e antecipar tendências por meio de análises preditivas.

Para que esse intuito seja implementado, são utilizados algoritmos que efetivam um processo de aprendizado, que começa com a observação de dados e segue para a identificação de padrões que tornarão as tomadas de decisão mais efetivas.

Assim, essa tecnologia consiste em um método que constrói um modelo analítico. Diante dessas características, vários setores utilizam o Machine Learning em seus negócios, como: 

• saúde, pelo advento dos wearables e sensores que facilitam o acesso aos dados do paciente;
• serviços financeiros, para identificar tendências e prevenir fraudes;
• marketing e vendas, para recomendar produtos aos consumidores com base em compras anteriores e para capturar, analisar e usar informações a fim de fornecer uma experiência única.

E o que é Business Intelligence?

Por sua vez, o BI contempla uma série de estratégias e tecnologias que permitem coletar, processar e analisar dados para criar inteligência de negócios. Com isso, fica mais fácil obter dados históricos, atuais e observações preditivas que embasarão as operações empresariais.

Além do que já foi destacado, o BI contribui para a mineração de dados, processamento de eventos complexos, benchmarking, gestão de performance de negócios e analytics prescritivo. Para os negócios, essa ferramenta permite suportar uma série de decisões, que vão dos aspectos operacionais aos estratégicos.

Entre eles estão precificação e posicionamento de marca, assim como definição de metas, prioridades e direcionamentos. Para ser mais preciso em relação a esses quesitos, é melhor utilizar dados externos (do mercado) em combinação com internos. Assim, é possível ter uma visão mais ampla do negócio e suas operações.

Esse é, aliás, um dos motivos que faz o BI evoluir em direção ao ML. Como essa ferramenta transforma dados brutos em informações valiosas para obter insights estratégicos, a gestão da informação está abrangida.

Machine Learning x BI: qual a relação?

Os modelos do Machine Learning impactam diretamente o Business Intelligence por desvendarem os insights e padrões ocultos que estão inseridos nos dados. Isso já acontece há certo tempo, mas o desenvolvimento dos métodos de processamento contribui para a acessibilidade desses aspectos.

Em alguns anos, a expectativa é que a regra seja que as plataformas de BI agreguem capacidades do ML de maneira intuitiva. Ao fazer isso, há melhoria da automação dos processos de descoberta de insights, que nem sempre estão visíveis aos usuários. Outros benefícios conquistados são os que apresentamos a seguir.

Dashboards inteligentes

Os dashboards tradicionais apresentam os dados das vendas principais para que você decida qual tendência é a que está em evidência. Porém, existem detalhes ocultos que precisam ser analisados — e isso é facilitado pelos painéis inteligentes.

O objetivo é verificar a composição subjacente do número de vendas para entender se há ajustes a serem feitos. Com isso, também ficam visíveis quais itens têm melhor desempenho e quais deles estão em declínio.

É importante destacar que junto a essa tendência há plataformas de BI baseadas em pesquisas. Elas estão focadas em sistemas de informação — como LinkedIn, Google e Yelp — e ajudam a melhorar a experiência de trabalho por meio do ML.

Todos esses dashboards inteligentes ajudam a criar correlações que seriam dificilmente visualizadas por apenas uma pessoa. É o caso de ter queda nas vendas de determinada loja. Com o painel tradicional, isso não ficaria evidente porque a diferença é pequena. Porém, ao relacionar diferentes fatores ao número de vendas, é possível encontrar informações que levem a tomar decisões acertadas.

Trabalho no modo preventivo

A evolução do BI em direção ao ML pressupõe o trabalho de modo preventivo, porque é possível fazer uma análise preditiva de dados para saber quais critérios são essenciais para o êxito de determinada operação, como estão relacionados e quais informações estão disponíveis.

Ademais, a maneira de utilização dos dados ensina à máquina as previsões necessárias para tomar decisões corretas. É o caso de identificar mudanças no comportamento do consumidor, o que ajudará seu negócio a ajustar produtos e estratégias a fim de atender às novas demandas.

Análise de comportamento

Esse processo já acontece em certa medida, mas há limitação nas avaliações, porque elas estão restritas aos números de vendas exibidos nos dashboards. Com a análise de comportamento propriamente dita, é estabelecido um novo nível de relacionamento com o cliente.

Você saberá, por exemplo, quais são os períodos de sazonalidade e conseguirá prever o comportamento do consumidor na mesma época para encaminhar uma oferta personalizada. Isso também melhora o fluxo operacional de produtos e serviços, porque facilita a implementação de um processo inteligente.

Quais são os benefícios de trabalhar com essas ferramentas?

A relação entre ML e BI torna a gestão mais precisa devido ao uso racional dos dados, que se transformam em informações e, posteriormente, em insights e tendências. Essa antecipação dos caminhos que o consumidor e o mercado externo tomarão contribui para tomar decisões acertadas, que levarão ao alcance de objetivos.

Nesse contexto, existem vários outros benefícios a serem destacados. Veja!

Gerenciamento de informações

O aprendizado de máquina é uma ferramenta ideal para gerenciar informações. Atualmente, contribui para uma gestão mais eficaz, porque facilita a localização e a administração de dados para fornecer as respostas adequadas. Essa é uma maneira de preparar a empresa para o futuro e fazê-la corresponder às expectativas do mercado.

Manutenção preventiva

A indústria precisa fazer manutenção nos equipamentos para aumentar o tempo de vida útil. Com as informações de ML e BI, identifica-se quando é necessário fazer alguma atualização ou algum processo que contribua para a continuidade dos serviços. Ao adotar essa medida, são evitados downtimes, gastos desnecessários e excessivos, perda de produtividade e insatisfação dos clientes.

Detecção de erros

As falhas que acontecem todos os dias na rotina corporativa podem até passar despercebidas, mas são ruins para as operações porque criam gargalos que prejudicam a alocação de recursos e o funcionamento organizacional. A união do BI com o ML corrige essas falhas pela extração e filtragem de informações, que permitem identificar os erros, corrigi-los e criar um padrão que vise a eliminação dos problemas.

Avaliação de produtividade

O uso de métricas e indicadores de desempenho contribui para a integração de ferramentas de mensuração referentes aos processos internos, crescimento organizacional e elevação financeira. Essas informações contribuem para uma visualização mais ampla das ações de cada colaborador, com consequente possibilidade de fazer uma alocação mais eficiente de recursos humanos.

Controle interno

O trabalho com ML e BI traz um controle maior das informações, seja de vendas e compras passadas, seja do orçamento e do fluxo contínuo de atendimento às demandas. Os dados apresentados contribuem para uma boa previsão, a fim de evitar excesso e falta de produtos.

Ao mesmo tempo, o orçamento é aplicado de modo mais acertado, já que os dados direcionam as ações com vistas à redução de custos, ao aumento dos lucros e à produtividade contínua.

Assim, o Business Intelligence é uma ferramenta em evolução e aprimorada com os recursos do Machine Learning. Ao trabalhar esses dois vieses em conjunto, é possível atingir resultados melhores, com alcance de objetivos e atendimento às demandas dos consumidores.

Além do BI e do ML, você também pode trabalhar com outros artifícios. Veja como Big Data e Analytics se relacionam e por que vale a pena investir.