10 indústrias redefinidas pela Ciência de Dados

Descubra como a utilização da Data Science é determinante para a competitividade de diferentes setores


É amplamente reconhecido que o Big Data se tornou uma grande vantagem para as indústrias modernas no passar dos últimos anos. É o que afirma artigo da Analytics Insight, revista de Data Science que tem como missão auxiliar a tomada de decisões a ser mais inovadora e guiada por tecnologia. 

Segundo o texto, enquanto a produção de dados segue sem parar em nossas vidas, o número de diferentes setores que a aproveitam estrategicamente continua em crescimento. A tendência é que, à medida em que novas tecnologias se tornarem mais baratas e fáceis de usar, também aumentem seu potencial de transformar setores tradicionais do trabalho. Por isso, apresentamos 10 indústrias redefinidas pela Ciência de Dados:

Esportes

A maioria dos esportes de grande alcance já iniciaram o uso de análise de dados. Existem ligas de futebol que já possuem câmeras instaladas ao redor de estádios para acompanhar os movimentos de todos os jogadores em campo. Para isso, utilizam softwares de reconhecimento de padrões, que já conseguem absorver mais de 25 tipos de dados por jogador a cada segundo.

Algumas associações esportivas começaram a instalar sensores corporais em seus atletas, utilizando adereços como ombreiras e cotoveleiras inteligentes. Isso para coletarem informações de performance usando mineração de dados. Aqui, a análise de dados já ajudou atletas e times a chegarem em medalhas olímpicas.

Turismo

A indústria de hotéis e de hospitalidade também tem se voltado para análises de dados avançadas na hora de entender o segredo por trás da satisfação de seus consumidores. O gerenciamento de gastos é uma área na qual a utilização da Ciência de Dados tem se mostrado determinante. Ela tem representado uma importante maneira de diminuir surpresas em épocas de pico, garantindo que os funcionários estejam sempre preparados para as novas demandas. Além disso, utiliza-se do Big Data para mapear fatores externos, como o clima e eventos locais, a fim de prever possíveis influências no número de novos clientes fazendo check-in.

Governo e setor público

Analytics, Data Science e Big Data ajudaram a modelar um número significativo de “cidades inteligentes”, ou seja, aquelas nas quais a coleta de dados é utilizada para criar serviços públicos correspondentes às necessidades da população. Por exemplo, sensores já foram aplicados a mais de 80 vizinhanças espalhados pelo mundo, com objetivos de facilitar a reciclagem a partir do monitoramento de diferentes pontos de coleta. Com esses recursos, é possível economizar tempo e mão de obra com tarefas que podem esperar e, assim, focar nas que se mostram mais urgentes.

Energia

Com os custos de extração de óleo e gás subindo, tem sido turbulenta a tentativa de instauração de novas políticas internacionais que ajudem com as dificuldades de exploração de novas reservas. Para enfrentar isso, há indústrias desenvolvendo o que pode ser chamado de “data-driven oilfields” — isto é, campos de petróleo guiados por dados. Essas análises têm como objetivo, principalmente, diminuir os custos de novas perfurações

Em uma escala menor, mas não menos importante, a chamada Internet das Coisas também tem mudado a maneira com que usamos a energia dentro de casa. Com o surgimento das “casas inteligentes”, há tecnologias como o termostato da Google, que faz com o que a casa fique mais confortável ao mesmo tempo em que se diminui o gasto de energia.

Agricultura

A Inteligência Artificial também se aproximou do agronegócio. Existem hoje equipamentos e estruturas capazes de monitorar dados de plantações e fazendeiros em tempo real, inclusive em escala global. A tendência é que, com o crescimento da automatização de processos, cresça também o número de dados produzidos no setor agrícola, permitindo que tomadas de decisão possam ser embasadas por ciência de dados.

Bancos e seguradoras

A SEC, Comissão de Valores Imobiliários dos Estados Unidos, já desenvolveu usos de Big Data que permitem acompanhar e monitorar os movimentos do mercado financeiro. A Ciência de Dados, em conjunto com o processamento de linguagem natural, é utilizada por bolsas de valores para identificar práticas ilícitas no mercado. 

Comerciantes, bancos, fundos de investimento e outras instituições do mercado financeiro também usam Big Data para movimentações de alta frequência, tomadas de decisão pré-compra, mensuração de sentimentos, análises preditivas e mais. O setor também tem utilizado ciência de dados para análises de risco e segurança, incluindo o monitoramento de possíveis lavagens de dinheiro e fraudes. 

Entretenimento, comunicação e mídia

Serviços de streaming, sobre os quais já comentamos em outra postagem, coletam dados em tempo real de todos os seus usuários pelo mundo. É assim que o Spotify, por exemplo, consegue analisar cada ouvinte e entregar para ele sugestões customizadas de músicas de acordo com os seus interesses.

Na mídia, em linhas gerais, os dados vêm sendo utilizados para direcionar o conteúdo de modo cada vez mais específico, oferecendo experiências personalizadas para os consumidores. É um passo importante no mercado, que tem se tornado cada vez mais competitivo. 

Varejo e comerciantes

As tradicionais lojas de tijolos e argamassa têm perdido lugar para o e-commerce e lojas virtuais. Só esse ano, o crescimento do novo modelo já cresceu em mais de 18%. Ainda que o varejo tenha coletado muitos dados com o passar dos anos, como cadastros de clientes, inventários de estoque e movimentação demográfica, eles são costumeiramente aplicados para prevenir fraudes e oferecer produtos customizados conforme o perfil do consumidor.

A tendência, porém, é que investir recursos no virtual continue sendo um grande passo competitivo, principalmente considerando o isolamento social de 2020. Os dados coletados em lojas físicas podem ser parceiros nesse processo, sendo possível utilizá-los como o pontapé inicial para engajar uma antiga base de clientes em um novo formato de negócio.

Transporte

A aplicação de Big Data no setor do transporte é enorme. Governos dos mais diversos países utilizam dados para tarefas como o controle do trânsito e a otimização do planejamento de rotas. Além disso, seu uso é mais do que útil na hora de pensar novos sistemas inteligentes, que atendam à população e possam facilitar a sua vida, especialmente em metrópoles.

No setor privado, seu uso também tem sido constante, como na hora de pensar em gerenciamento de lucros, vantagens competitivas, aprimoramentos tecnológicos e desenvolvimento logístico.

 

As experiências de todos os usuários de tecnologia estão sendo melhoradas e avançando com o uso de Ciência de Dados, e a adoção massiva dessa estratégia, possivelmente, está só começando.

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