Uso da Inteligência Artificial demanda a realização da clusterização de dados para segmentar informações em conjuntos e ter visão ampla do negócio

Qualquer empresa que deseja se destacar no mercado atualmente deve ter um olhar voltado para os dados. E dentro deste contexto, a utilização da Inteligência Artificial para lidar com este grande volume de informações se tornou essencial. Mas além de reunir este rico material, as organizações precisam encontrar padrões que irão ajudar a "decifrar" este banco de dados e elaborar estratégias efetivas. Uma das técnicas mais eficientes para realizar esta tarefa é a clusterização de dados. Saiba como a Inteligência Artificial e a clusterização de dados se complementam neste artigo da Paralelo CS.

A Inteligência Artificial é um campo pertencente à Ciência da Computação. O seu principal objetivo é desenvolver mecanismos e dispositivos que tenham a capacidade de simular o raciocínio humano em computadores, de fazer com que as máquinas criem análises e ofereçam respostas. A utilização da Inteligência Artificial permite que sejam estudados os dados históricos dos clientes, como a ocorrência de reclamações e última compra realizada, oferecer insights importantes para os tomadores de decisões, etc.

Como podemos ver, as empresas que aplicam a Inteligência Artificial nos seus processos conseguem ter acesso a uma quantidade enorme de informações. Mas como transformar estes dados em insumos para a construção de estratégias que vão fazer a diferença nos seus negócios? A resposta é: clusterização de dados.

Como funciona a clusterização de dados?

A clusterização de dados consiste em um tipo de algoritmo que funciona reunindo em um mesmo grupo objetos com características semelhantes. Estes grupos são denominados clusters e são formados por meio de correlações lógicas. A clusterização é um tipo de técnica usada para a mineração de dados (Data Mining) e também para análise de dados. A partir dela é possível verificar padrões, tendências e obter uma visão abrangente de um banco com itens específicos.

A clusterização de dados é muito empregada na segmentação de grupos de clientes, Machine Learning, reconhecimento de padrões, análise de imagens, compressão de dados, ferramentas de Customer Relationship Management (CRM), entre outras finalidades.

 

Conheça algumas vantagens provenientes da clusterização de dados

A clusterização de dados pode trazer uma série de benefícios para as empresas que pretendem oferecer um produto e/ou serviço diferenciado e que satisfaça os seus clientes. Confira algumas destas vantagens enumeradas abaixo pela Paralelo CS:

-  Tomada de decisões mais seguras: por meio destas informações mais segmentadas, é possível descobrir em que tipo de projeto é melhor investir, para agradar que faixa específica dos seus clientes;

-  Otimização de processos: a clusterização de dados também promove uma melhora significativa nos processos da empresa, pois é capaz de organizar a linha de produção de modo adequado, obedecendo aos padrões observados;

-  Redução de custos: o item anterior também contribui para a redução de custos e tempo de produção do produto;

-  Aumento das vendas: a clusterização de dados é determinante para a oferta de um serviço personalizado. Através dela pode-se detectar padrões de compra dos clientes, seus interesses e adquirir outras informações que vão delinear o comportamento do consumidor. Deste modo, as empresas podem mandar aquele email na hora certa!