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Como funciona uma plataforma de tomada de decisão

Cada vez mais as empresas buscam extrair valor da massa de dados advindos de sua relação com os clientes, não apenas para um melhor relacionamento com eles, mas também para uma melhor tomada de decisão. Com a entrada no mercado das gerações Millennials e Gen-Z (que se relacionam com as marcas quase que exclusivamente por meios digitais), as companhias têm procurado usar soluções de Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA) em seus canais, levantando informações para desenvolver produtos que atendam melhor a esses clientes.

Porém, enquanto muito se fala sobre essas tecnologias avançadas, poucos analisam os recursos básicos de uma plataforma de tomada de decisão. Esses recursos são os verdadeiros pilares do processo de análise e são essenciais para o sucesso de qualquer projeto, devendo ser contemplados pela solução escolhida. Aqui abordo quatro recursos fundamentais, que são relevantes para empresas de qualquer tipo ou tamanho.

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1.Dados e Modelos Analíticos

O primeiro deles é obviamente os dados, a captação de informações dentro da empresa. E isso está normalmente relacionado aos modelos analíticos, ou seja, a classificação desses dados baseada num pensamento lógico e racional. Esses modelos analíticos são o cerne do projeto e, para gerenciar a gama muitas vezes desconectada de modelos não governados, a plataforma precisa ser capaz de padronizar a forma como eles são desenvolvidos e como evoluem ao longo do tempo.

A solução também deve monitorar automaticamente o desempenho dos modelos, emitindo alertas quando eles se desgastam. Com visibilidade completa do ciclo de vida de cada modelo em toda a empresa, os gerentes de riscos podem inclusive administrá-los de forma mais precisa, fornecendo informações necessárias para fins de compliance e regulamentação.

2.Execução dos serviços e Workflow

Em seguida, vem a execução de serviços, a aplicação desses modelos analíticos. Uma plataforma de tomada de decisão geralmente tem essa capacidade de executar serviços, mas é preciso se certificar, pois uma coisa é você desenvolver o modelo; outra coisa é executá-lo. Muitas vezes isso é até feito por áreas diferentes dentro de uma mesma empresa (uma área desenvolve o analítico e outra o coloca em produção), e diferentes linguagens entre como o modelo foi escrito versus onde vai ser executado em produção.

Além disso, uma plataforma também tem necessariamente de ter um workflow e a flexibilidade desse fluxo de trabalho é decisiva. O fato de você poder alterar a ordem de um workflow, invertendo ou reutilizando partes dele no desenvolvimento de outro produto (ou na melhoria de um já existente) pode ser o diferencial de uma plataforma para outra, porque aqui falaos de Time-to-Market, ou seja, o quão rápido você vai chegar com uma novidade no mercado. Esse fator pode decidir até a continuação – ou não – de um projeto de análise para a tomada de decisão.

3.Tracking com Regras de decisão

Há também o tracking, que é a capacidade de monitorar e explicar todas as fases do processo de análise. Hoje muitas empresas estão adotando soluções de ML e IA, mas poucas percebem de fato que uma decisão tomada com base nessas tecnologias tem de ser explicada. A plataforma tem que dizer porque uma proposta foi cancelada ou aprovada, para a própria empresa trabalhar nessas decisões, ou até mesmo para órgãos do governo. Nisso o recurso do tracking é muito importante.

Já as regras de decisão são a maneira de direcionar uma empresa. É necessário que a solução ofereça altas velocidades de processamento de decisões, para qualquer número de regras, a qualquer nível de complexidade. É importantíssimo também que a plataforma permita o desenvolvimento de novos aplicativos utilizando uma linguagem de regras bem próxima daquela com a qual as pessoas pensam seus negócios, reduzindo erros ou mal-entendidos ao tentarem transformar isso em código. O “código” aqui precisa ser a linguagem de negócios, e não de tecnologia. E tecnologia tem que saber implantar o que negócios está falando, no tempo que negócios precisa.

4.Experiência do usuário (GUI)

Finalmente, temos a experiência do usuário. É preciso que a plataforma tenha uma Graphical User Interface (GUI), uma interface que contenha não apenas as informações inseridas pelo usuário de negócio, mas também as informações dos próprios clientes. Mais ainda, é preciso que essa interface seja intuitiva, transparente e fácil de usar. Isso é fundamental no caso de aplicativos e websites, por exemplo, que muitas vezes parecem claros para a empresa, mas que não proporcionam uma boa experiência para o usuário final.

Enfim, a plataforma adotada tem um papel fundamental na análise dos dados para a tomada de decisão, devendo atender as necessidades reais e específicas da empresa para garantir o sucesso da iniciativa. Um projeto – e uma solução – que contemple esses aspectos está no caminho certo para alcançar seus objetivos.

*Por Rodrigo Camargo, consultor da FICO

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Published by
Ana Gabriela De Callis
Tags: inteligência artificialmachine learningplataforma
7 anos ago

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