De nada adianta ter ferramentas de machine learning se a sua coleta de dados é ruim

Ferramentas de machine learning podem ser eficientes para o seu negócio, mas de nada adianta investir se você não se preocupar primeiro com outros detalhes.

O termo machine learning ganha mais força na indústria a cada dia que passa. Basicamente, as ferramentas de machine learning permitem que as máquinas “aprendam” com os dados disponíveis e tomem decisões de forma mais rápida e automatizada. Porém, é preciso lembrar que um dos fatores da equação sempre serão as informações.

Em outras palavras, isso quer dizer que se você alimentar as máquinas com dados ruins ou mal coletados, é possível que os resultados fiquem abaixo do que você espera. Quantidade não é sinônimo de qualidade e antes de qualquer coisa é preciso ter em mente quais são os seus objetivos finais. O excesso de informação, além de consumir mais processamento, pode se mostrar bastante improdutivo para o seu negócio.

Tenha objetivos claros

É muito bom investir em ferramentas de machine learning e seguir as principais tendências do mercado. Se a sua empresa tem condições de fazer isso, vá em frente: essa característica pode se tornar um grande diferencial competitivo. Porém, a primeira pergunta que você deve se fazer é: qual é o eu objetivo principal com esse tipo de investimento e que respostas eu espero obter.

Sem isso, você corre o risco de alimentar as suas máquinas com dados redundantes ou inúteis, que não servirão para que você possa obter as respostas que precisa. Juntamente com a sua equipe de tecnologia, defina um fluxograma de informações e mantenha o foco inicial no aumento da qualidade nos processos de coleta de dados.

Trabalhe com planejamento e não busque resultados emergenciais

A partir do momento que os seus executivos cheguem à conclusão que machine learning pode ser uma forma de responder às perguntas necessárias, é preciso iniciar um planejamento para a implantação do projeto. Nesse caso, soluções prontas podem não ser a melhor escolha. É melhor investir em plataformas que sejam mais versáteis e flexíveis.

Foque na coleta de dados. Elimine as formas de coleta que são redundantes e procure maneiras de tornar cada um dos processos mais eficientes primeiro. A adoção de ferramentas de machine learning é um processo de médio e longo prazo. Defina pelo menos seis meses para colocar em ordem a sua infraestrutura. É melhor organizar a casa antes de começar a coleta de dados do que descobrir seis meses depois que tudo que foi coletado não terá serventia.

Documente todos os processos

Uma das grandes vantagens da adoção de machine learning é a possibilidade de automatizr uma série de processos. Por essa razão, é preciso entender esses processos e criar uma espécie de manual ou guia que possa facilmente ser seguido por todos. A documentação completa década uma das etapas facilita a correção de rotas e evita que erros se prolonguem por muito tempo após a identificação.

É importante ainda que todo esse processo seja guiado por especialistas no trato de dados e por pessoas que estejam familiarizadas pela área em questão. A visão “de fora” ajuda a eliminar os vícios que quem está envolvido nos processos não vê. Já a visão de quem “está dentro” evita que testes que já foram feitos anteriormente e não deram resultado se repitam. Nem sempre um modelo pronto pode ser adequado à realidade de qualquer empresa.

Preze pela qualidade

Por fim, não se esqueça do que dissemos anteriormente: a implantação de ferramentas de machine learning em uma empresa é algo que demanda tempo. Não espere resultados da noite para o dia e dedique pelo menos seis meses de planejamento. Além disso, prime sempre pela qualidade ao invés da quantidade. É a qualidade dos dados que fará a diferença nos resultados que você obterá no futuro.

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