A nova era da decisão

De acordo com o IDC FutureScape: Worldwide Analytics and Information Management 2018 Predictions, caminhamos para a era da monitorização de tudo, sobretudo da qualidade e relevância dos dados. Ao mesmo tempo, as decisões humanas serão cada vez mais assistidas por recomendações algorítmicas.

O relatório da IDC é explícito: o machine learning levará a uma mudança profunda na forma como dados e conteúdo são geridos e analisados, auxiliando ou automatizando a tomada de decisão. No “Data Science and Big Data in Digital Transformation”, organizado pela IDC Portugal e que teve lugar na Nova IMS, em Lisboa, a Noesis demonstrou o seu compromisso com esta nova abordagem aos dados. “Desde há um ano que sentimos que começa a existir um interesse muito forte para a implementação de projetos de Big Data e data science com recurso a modelos preditivos”, indicou Nuno Pacheco, diretor da área de BI, área em que a Noesis está a investir fortemente, para entregar ao mercado soluções completas e de valor acrescentado.
 

Tornar o impossível no possível

A tecnológica portuguesa convidou a Qlik e a Cloudera, dois dos seus parceiros tecnológicos em business intelligence (BI) e big data, a abordar as oportunidades trazidas por estas tecnologias. Há oito anos que a Noesis tem uma área de negócio dedicada a BI, com enfoque na componente de visualização e analítica, onde tem uma parceria com a Qlik. A associação à Cloudera, que tem uma parceria à escala global com a Qlik, decorre de um enfoque crescente da Noesis em data science, big data e inteligência artificial. Christian Violi, channel sales director da Cloudera para o mercado mediterrânico, sublinhou a evolução do business intelligence – que definiu como “tirar uma fotografia aos dados” – para a analítica preditiva. O machine learning (ML), enfatizou, “aprende com os dados” e, ao mudar a forma como para eles olhamos, permitirá “tornar o impossível de hoje no possível de amanhã”. Este novo relacionamento com a informação traduz-se em novos horizontes, para o negócio. “Podemos aplicar modelos de machine learning ou analytics para melhor segmentar os clientes, por exemplo. Do ponto de vista da IoT, passa a ser possível realizar manutenção preditiva, a partir de informação recolhida por sensores. Na segurança, é possível utilizar um modelo de deteção de anomalias, para prevenir a fraude. Tudo isto se traduz em valor real para os clientes”, sublinhou Christian Violi.
 

Inteligência aumentada

A Cloudera tem uma parceria global com a Qlik - sobre a plataforma open source de machine learning e analytics da Cloudera a Qlik coloca ferramentas de navegação e visualização intuitiva que tornam os dados inteligíveis. Ricardo Ramos, principal competitive analyst da Qlik, avançou que, nesta fase, em que “os dados valem cada vez mais dinheiro”, importa começar a extrair valor. Porque, alertou, “há muitas organizações que têm verdadeiros tesouros de dados”. Para que o consigam fazer, vão precisar de ajuda. “O objetivo é que o machine learning e a inteligência artificial, em conjunto com a inteligência humana, deem origem ao que designamos de inteligência aumentada, que nos facilitará bastante a tomada de decisão”. O analista alertou que existem atualmente muitos dados desperdiçados dentro das organizações e que, além da tecnologia, importa investir no know-how humano. “Estamos numa fase de transição, em que as pessoas necessitam de ganhar maior literacia de dados para que realmente consigam tirar proveito destas ferramentas”.