7 grandes desafios do Machine Learning para o seu negócio
Seus modelos preditivos usando machine learning prevêem resultados óbvios?
Os resultados dos modelos preditivos não se transformam em decisões e ações concretas na empresa?
Não consegue trabalhar com dados impactados pelas mudanças de comportamento no contexto da COVID-19?
Estas são situações problemáticas para decisores e cientistas de dados – e mostram como é desafiador aplicar adequadamente o aprendizado de máquina no seu negócio.
A boa notícia é que é possível prevenir e evitar esses cenários. Como?
Solucionando os diversos desafios que envolvem a implantação de um projeto de Analytics avançado.
O potencial de aplicação do Machine Learning em negócios é muito grande. Ele é a base para os processos de Analytics, que vão oferecer subsídios valiosos para tomar decisões e aprimorar a estratégia.
Saiba mais sobre o Machine Learning, conheça os principais desafios que da sua implementação e entenda agora como superá-los!
O que é Machine Learning?
Machine Learning é um ramo da inteligência artificial que capacita as máquinas para aprendizagem.
Com técnicas como árvores de decisão, modelos de regressão e classificação, geração de clusters e redes neurais, entre outras, o Machine Learning torna possível a geração de conhecimento a partir de experiências e dados.
Até onde você pode chegar com Analytics avançado?
Rodando um projeto de Analytics avançado, a empresa tem:
Dados de diversas origens para trabalhar, que farão parte do dataset do negócio com outros elementos
O Machine Learning em ação, capacitando a tecnologia empregada a analisar esses dados e “treinando-a” para fazer isso cada vez melhor
As entregas: insights, informações e novos dados que irão apoiar a tomada de decisões, a implementação de ações e a mensuração de resultados no negócio
Para que tudo isso aconteça, são necessários estágios de planejamento e execução, conhecimento especializado e atenção aos obstáculos e desafios que devem ser prevenidos e controlados.
Como ter resultados com Machine Learning?
Mesmo com esforço e investimento, os resultados de um projeto de Analytics avançado ficam confusos ou abaixo das expectativas; não se conectam aos problemas reais e administráveis da empresa, nem ajudam a solucioná-los. Veja o que é fundamental para alinhar um projeto de Machine Learning ao negócio:
Ajuste as expectativas entre gestores e analistas de dados
O gestor espera obter um conhecimento que o ajude a decidir: quais ações ele deve tomar e quais serão os efeitos obtidos. Por outro lado, o foco do analista de dados é encontrar as variáveis e seus pesos que se identificam com os problemas previstos. Esses dois mundos precisam estar em sintonia para que o projeto realmente alcance resultados.
Use uma abordagem abrangente e que compreenda o negócio
Mais do que atender aos objetivos comerciais, é preciso identificar a metodologia própria de cada negócio. Só assim é possível cobrir integralmente a realidade da empresa, construir os componentes analíticos mais adequados, cobrir os casos de uso necessários (e detectar outros) e definir as formas de medição de resultados ideais.
Escolha as técnicas para garantir a aplicabilidade e a mensuração
Dois erros técnicos frequentes se referem aos entregáveis do projeto e à viabilização de métricas. A aprendizagem de máquina por si só não gera entregas que apontam ações diretas! O projeto deve gerar conhecimento que a empresa consegue usar: números e estatísticas têm que ser convertidos em recomendações práticas. E mais: é indispensável poder mensurar cada ação e seus fatores com precisão, para entender seu impacto.
Quais são os 7 grandes desafios na implantação do Machine Learning?
Os entregáveis podem mesmo ser aplicados?
Até que ponto será realmente possível converter as análises em ações que resolvam os problemas?
A aplicabilidade das entregas de um modelo preditivo está ligada a como ele é construído e evolui. O cuidado no início faz a diferença para alinhar os modelos e as análises à realidade de cada empresa.
E mais: com entregas aplicáveis, e empresa deve também estar preparada para efetuar os movimentos necessários. De nada adianta ter análises precisas em mãos: elas sozinhas não vão promover mudanças!
As análises respondem sobre os principais problemas “conhecidos” pela companhia?
Até que ponto será realmente possível converter as análises em ações que resolvam os problemas?
Com base em dados, o processo analítico deve ser capaz de comprovar (ou negar!) as crenças da organização sobre os fatos de negócio, para gerar uma análise que se torna um novo conhecimento. A modelagem preditiva não trabalha com suposições!
E as empresas precisam estar preparadas para serem confrontadas na maneira como enxergam seus problemas. Análises fundamentadas ampliam – e muitas vezes transformam – a percepção de gestores e decisores, trazendo elementos à tona e definindo o real impacto de fatores nos resultados do negócio.
Os problemas são estruturais ou conjunturais?
Até que ponto será realmente possível converter as análises em ações que resolvam os problemas?
Identificar com precisão a natureza das situações de negócio provadas com fatos e dados é determinante para a qualidade das análises em si – e também para a efetividade das ações decorrentes delas!
É de grande valor constatar se os problemas tratados com modelos de Machine Learning são novos, antigos, esporádicos, endêmicos, tem frequência definida e se afetam ou não os indicadores principais do negócio.
A situação de negócio é “exclusiva” da empresa?
Este é o momento de não olhar “apenas para o próprio umbigo”: A questão de negócio trabalhada só ocorre na empresa alvo do desenvolvimento do modelo? Ou ela se repete em outras?
Lidar um “problema próprio” ou tratar uma “questão crônica” são situações que podem exigir caminhos bastante diferentes. E um fator importante: o conhecimento profundo do mercado incorporado ao seu projeto tem impacto decisivo na abrangência e na qualidade dos modelos preditivos desenvolvidos!
Os resultados dos modelos preditivos se alinham ao comercial e à estratégia?
Os resultados dos modelos preditivos não devem exigir que a empresa crie estratégias comerciais “partindo do zero”. Quando isso acontece, há grande risco de se tornarem apenas teoria – ou projetos bem desenvolvidos tecnicamente mas que não têm efeito no negócio por sua impossibilidade de implementação.
A empresa sabe o que a aproxima ou afasta dos seus objetivos?
Os entregáveis de Machine Learning devem ir além da aprendizagem para evitar uma situação indesejada, por exemplo abandono de clientes e aumento das reclamações. Eles precisam ser complementados com dados derivados do processo analítico para informar à empresa se as ações realizadas em cada situação estão sendo efetivas.
É o principal: é fundamental incorporar fatores relacionados não apenas com ações corretivas ou preventivas – mas também aqueles relacionados a ações que impulsionem o negócio rumo a seus objetivos de negócio!
Os dados são completos e têm qualidade para gerar valor às análises?
Aqui falamos do processo de Geração de Conhecimento com Machine Learning. Além da empresa dispor de dados de qualidade, é essencial desenvolver um perfil adequado dos dados, para poder trabalhar também com situações atípicas.
A partir daí é possível selecionar a técnica de modelagem mais adequada ao problema e aos dados disponíveis – inclusive testando diferentes algoritmos para encontrar aquele com o melhor nível preditivo.
Precisa de apoio para vencer os desafios?
Nós podemos ajudar.
Como superar os desafios?
Metodologia é a resposta.
Uma abordagem metodológica realmente eficaz em um projeto de Analytics avançado faz toda a diferença para controlar e superar as dificuldades. Entenda o processo para construção do modelo preditivo:
Identificação de situações de negócio e conversão delas em uma hipótese
Conhecer os fatos e os problemas, e identificar os fatores relacionados a eles – e em seguida colocar as situações de negócio em contextos que podem ser analisados: tal fato em tal cenário de tal forma leva à situação X… Assim temos as variáveis “cruas” da situação: os dados como são e se relacionam questão a ser tratada
Validação da hipótese e de seus fatores
Calcular as variáveis derivadas e o ponto de inflexão, validando (ou não!) a hipótese com todas as combinações de fatores envolvidos.
Os resultados geram novas variáveis, antes não percebidas. Também permitem segmentar os clientes da empresa com situações comuns e identificar as forças que impactam em equilíbrio e mudança da situação X.
Gerar as tabelas de controle
RESOLVE: DESAFIOS 2,3 e 6
Aqui fica claro se os entregáveis do projeto realmente respondem sobre os problemas conhecidos e se os problemas são estruturais ou conjunturais. Também são identificadas as situações de negócio que aproximam ou afastam a empresa dos seus objetivos.
Incluir os resultados das hipóteses como variáveis
RESOLVE: DESAFIOS 1 e 5
Ir além das variáveis “cruas” iniciais: as variáveis derivadas também entram na aprendizagem de máquina.
Esse passo aproxima o processo da realidade do negócio. Por isso, permite verificar se a empresa é capaz de converter as entregas do modelo preditivo em ações, e se há alinhamento comercial e estratégico com as análises preditivas.
Incorporar hipóteses já testadas na indústria
RESOLVE: DESAFIO 4
Aplicar o conhecimento que já existe sobre comportamentos, situações de negócio, impactos históricos, etc, para aprimorar o modelo.
Isso traz ao projeto um patrimônio de conhecimento fundamentado, que potencializa sua efetividade e amplia o olhar para além da própria empresa. Aqui, a escolha do parceiro para o projeto é determinante.
Tatic Alice: metodologia e performance para enfrentar os desafios do Machine Learning
Como Alice pode ajudar?
Tatic Alice tem tudo para seu negócio tirar o melhor proveito dos dados e ter suporte na tomada de decisão. Com Alice, o Analytics realmente eficaz faz parte do seu dia a dia e dos seus resultados!
Por que Alice é diferente?
São muitas vantagens em relação a uma solução comum de Inteligência Artificial.
Alice vai muito além dos resultados óbvios
Não adianta aplicar um modelo preditivo para chegar a cenários que você já conhece. Da mesma forma, não basta gerar uma previsão a partir apenas do que você já sabe.
É preciso ir além das variáveis brutas e leituras lineares no trabalho do aprendizado de máquina: criar modelo dinâmicos, que agregam diferentes variáveis e evoluem com a realidade do seu negócio e das situações que ele enfrenta.
Resultados de modelos preditivos que se tornam ações concretas
Gerar uma previsão não é o suficiente. É preciso que ela esteja conectada com objetivos do negócio e com aquilo que a empresa precisa e é capaz de fazer.
Com Alice, os resultados de modelos preditivos não apenas indicam um cenário em uma situação de negócios. Eles também identificam causas, fatores impactantes e seus pesos na questão, e são capazes de apontar caminhos de ação e seus níveis de eficácia prevista. Um processo realmente completo e aplicável.
Visão preditiva e prescritiva mesmo em cenários atípicos
Alice tem a fluidez e os recursos que cenários em transformação exigem, para que seu negócio tire todo proveito de dados mesmo em contextos diferenciados e inesperados.
As análises são dinâmicas e incorporam, além de novos dados, novas variáveis continuamente, considerando e ponderando os diferentes impactos ao longo do tempo – inclusive diante de dados comportamentais profundamente afetados, como no caso da pandemia da COVID-19. Isso permite que cada resultado dos modelos preditivos seja amplamente confiável para aplicação na tomada de decisões.
- Centenas de hipóteses ou situações de negócios já testadas em outras implementações em diferentes setores
- Metodologia que inclui um Dataset enriquecido, combinando variáveis brutas, variáveis de negócios e variáveis geradas quando as hipóteses são testadas
- Os processos de aprendizado de máquina alcançam predição em situações reais de negócios: o estrategista pode definir ações altamente alinhadas com a situação identificada para o modelo
- Alice gera Análises Prescritivas: mais do que previsões, informações precisas sobre por que as coisas estão acontecendo, quais situações de negócios estão causando o problema, quais ações devem ser tomadas, além de prever seu custo e calcular sua possível eficácia
PARA IMPLEMENTAR O MACHINE LEARNING NO SEU NEGÓCIO, FAÇA A ESCOLHA CERTA.
Tatic Alice tem todos os recursos para superar os desafios. Tecnologia, metodologia e uma equipe de especialistas realmente envolvidos com a sua empresa: tudo para fazer com que a análise de dados realmente eficaz seja parte do seu dia a dia e dos seus resultados!
