Os dados vieram trazer-nos autênticas fotografias sobre o estado das empresas. Este é um aspecto que se tornou realidade com a transição digital das mesmas - uma das grandes revoluções trazidas pela internet e pela evolução tecnológica. As decisões que antes eram tomadas com pouca informação (quem não se lembra dos negócios feitos “por instinto”?) passaram a ser tomadas e analisadas ao detalhe. Surgiram os relatórios de performance regulares (que antes demoravam meses a realizar), os KPI’s rigorosos (índices a cumprir) e, acima de tudo, uma unificação dos dados de diversas fontes. A informação sobre o estado dos negócios ficou mais e melhor.

Com a introdução de inteligência artificial, as decisões tornam-se mais rápidas, inteligentes e… previsíveis. Tudo graças a algoritmos inteligentes que recolhem, tratam e analisam dados com o objectivo de prever padrões e consequências de certos comportamentos que escapam muitas vezes a análise humana. Destas soluções, vamos observar em detalhe a da PSE - como funciona, como tirar o melhor proveito dela e quais as suas aplicações práticas.

Decisões informadas baseadas em dados reais

A PSE é uma empresa portuguesa que trabalha com dados - o que é hoje conhecido como data science. No mercado desde 1994, especializou-se tanto no mundo da small data como da big data, com um objectivo único - o de construir a smart data, isto é, análises inteligentes que se adaptem à realidade de cada empresa.

Qual é a grande vantagem desta smart data? A análise não só analítica, mas também preditiva. A inteligência do sistema permite antecipar cenários e obter estimativas futuras sobre eventos. Num exemplo prático: uma empresa de sapatos não tem de continuar a “fazer contas” sobre a necessidade de ter mais stock. Um sistema de análise preditiva, face ao rumo das vendas, determina automaticamente - e idealmente lança um alerta - a necessidade de repor stock, em que tamanhos, com que cores e modelos.

Os grandes benefícios estão sempre quando a análise preditiva é enquadrada para a realidade de cada negócio. E é nessa adaptação que a PSE, enquanto especialista em data science, tem trabalhado, de modo a melhorar os processos de decisão nas empresas. Importante para estes sistemas é a parceria da PSE com a IBM, nomeadamente na utilização do IBM SPSS Statistics: um sistema tecnológico que contribui para melhorar todos os processos de pesquisa através de análises ad-hoc (análises específicas para as necessidades de um cliente).

Optimização da produção e combate à fraude

Uma das áreas mais importantes que os sistemas inteligentes com aprendizagem própria vieram revolucionar é a do combate à fraude, graças a sistemas como o Fraud Management. Pensado pela PSE e baseado em data science, o sistema permite identificar padrões de fraude e risco e incorpora componentes de reporting dispondo da possibilidade de realizar uma validação cruzada com outras fontes de dados que disponham de informação histórica, bem como com regras de negócio implementadas. Desta forma, o sistema permite detectar riscos de pagamentos ou, por exemplo, suspeitas de processos de lavagem de dinheiro.

Outro cenário, como no exemplo da empresa de sapatos, é o de optimização de produção. Qualquer negócio que trabalhe com linhas de montagem procura o equilíbrio entre a diminuição dos custos e a disponibilidade dos activos - isto é, ter a linha parada o menor tempo possível. Os sistemas preditivos podem ser um importante contributo na manutenção, antevendo falhas ou necessidades de reparação, tentando assim reduzir de forma drástica o número de intervenções não programadas (ou seja, paragens imprevistas da linha de produção).

Prever o potencial de mercado já é uma realidade

Mais do que estudar o passado, as soluções de data science permitem prever o futuro. É o caso do serviço Painel PSE que permite obter permanentemente informação sobre a mobilidade e a sua caracterização num concelho ou numa região, com informação sobre o perfil sociodemográfico das populações e a origem e destino das deslocações. Esta é informação muito relevante, que antes era apenas estimada e hoje é quase uma certeza, para aplicações como, digamos, a de uma empresa que quer abrir uma nova loja ao público e precisa de saber as ruas com maior movimento. Esta informação é igualmente relevante em âmbitos mais macro, como estudos de reordenamento de território ou planeamento de redes de transportes.

Os dados vieram moldar o mundo. Agora, a inteligência vem transformar a forma como eles são usados. Olhar para o futuro nunca foi tão fácil.