13 Applicações práticas de Data Science hoje

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Traduzido de: 13 Amazing Applications / Uses of Data Science Today

Autor: MANISH SARASWAT , SEPTEMBER 21, 2015

Introdução

Uma das perguntas mais frequentes que me fazem é:

Big Data e Data Science são só um modismo ou uma oportunidade única na vida?

Diferentes pessoas têm diferentes respostas e pontos de vista para essa pergunta. Eu não quero entrar neste debate aqui. Por isso, vou tomar uma abordagem mais conservadora aqui. Gostaria de mostrar algumas aplicações que já estão impactando a vida das pessoas. Lendo sobre esas aplicações você poderá decidir por si se este é só um modismo ou é mesmo uma oportunidade.

O que aprender com este artigo?

Neste artigo, listei abaixo algumas das aplicações mais comuns de Data Science que usamos no nosso dia a dia. Além disso, você também vai encontrar algumas aplicações avançadas que ainda estão por vir num futuro próximo. O objetivo em compartilhar essas aplicações não é apresentar as ferramentas e técnicas utilizadas em cada uma – o objetivo é mais fundamental. Eu quero mostrar o impacto que Data Science está produzindo e abrir seus olhos sobre o que pode acontecer no futuro.

Se você souber de qualquer outra aplicação que eu não tenha listado aqui, por favor sinta-se livre para adicioná-las através dos comentários abaixo.

Aplicações e Usos de Data Science

Usando Data Science, as empresas tornaram-se inteligentes o suficiente para vender seus produtos através da análise do interesse e da capacidade de compra individual de seus clientes. Veja como eles estão conquistando corações e mentes:

Busca na Internet

Quando falamos de busca, pensamos ‘Google’. Certo? Mas há muitos outros motores de busca como Yahoo, Bing, Ask, AOL, DuckDuckGo, etc. Todos estes motores de busca (incluindo o Google) fazem uso de algoritmos de Data Science para entregar o melhor resultado para a nossa consulta numa mera fração de segundos. Considerando que o Google processa mais de 20 petabytes de dados todos os dias, não fosse por Data Science, o Google não seria o ‘Google’ que conhecemos hoje.

Propaganda digital (publicidade segmentada e ‘re-targeting’)

Se você pensou que a Busca seria a maior aplicação de Data Science e de Machine Learning, aqui vai um desafio – todo o espectro de marketing digital. Desde os banners exibidos nos websites até as telas digitais dos aeroportos – quase todo seu conteúdo é decidido por meio de algoritmos de Data Science.

Esta é a razão pela qual os anúncios digitais têm sido capazes de obter um CTR (‘click-through rate’) maior do que o dos anúncios tradicionais. Os anúncios digitais podem ser montados com base no comportamento passado do usuário. Esta é a razão pela qual eu vejo anúncios de treinamento em ‘analytics‘ enquanto que, no mesmo lugar e ao mesmo tempo, meu amigo vê anúncios de roupas.

Sistemas de Recomendação

Quem poderia se esquecer das sugestões sobre produtos similares da Amazon? Elas não só nos ajudam a encontrar produtos relevantes dentre os bilhões de produtos disponíveis, mas também acrescentam muito para a experiência do usuário.

Muitas empresas têm passado a usar este motor/sistema para promover seus produtos e sugestões de acordo com o interesse do usuário e relevância da informação. Gigantes da Internet como a Amazon, Twitter, Google Play, Netflix, Linkedin, IMDB e muitas mais utilizam este sistema para melhorar a experiência do usuário. As recomendações são feitas com base em resultados de pesquisas anteriores dos usuários.

Reconhecimento de imagem

Você sobe sua imagem e a dos amigos no Facebook e começa a receber sugestões para ‘taguear’ seus amigos. Esta função automática de sugestão de tag usa algoritmo de reconhecimento facial. Da mesma forma, ao usar whatsapp web, você escaneia um código de barras em seu navegador usando seu telefone celular. Além disso, o Google lhe dá a opção de buscar imagens que você submete. O Google usa reconhecimento de imagens e fornece resultados de pesquisa relacionados. Para saber mais sobre reconhecimento de imagem, veja este vídeo incrível de (1:31) minutos:

Reconhecimento de fala

Alguns dos melhores exemplos de produtos de reconhecimento de voz são Google Voice, Siri, Cortana, etc. Caso você não esteja em condição de digitar uma mensagem, o recurso de reconhecimento de voz não deixa sua vida parar. Basta falar a mensagem e ela será convertida em texto. No entanto, às vezes, você poderia perceber que o reconhecimento de voz não executa com precisão o que foi dito. Apenas por diversão, veja este vídeo (1:30 minutos) da conversa entre Cortana & Satya Nadella (CEO da Microsoft).

Jogos

EA Sports, Zynga, Sony, Nintendo e Activision-Blizzard levaram a experiência de jogos para um outro nível usando Data Science. Os jogos agora são projetados usando algoritmos de Machine Learning que se melhoram e se atualizam enquanto o jogador passa para níveis superiores. Em jogos de movimento, o seu adversário (computador) analisa seus movimentos anteriores e com isso vai moldando o seu próprio jogo.

Websites de comparação de preço

Em um nível básico, esses sites estão sendo impulsionados por uma montanha de dados obtida através de APIs e feeds RSS. Se você já usou esses sites, você sabe a conveniência de comparar o preço de um produto de vários fornecedores em um só lugar. PriceGrabber, PriceRunner, Junglee, Shopzilla, DealTime são alguns exemplos de sites de comparação de preço. Hoje em dia, websites de comparação de preços podem ser encontrados em quase todos os domínios como tecnologia, hotelaria, automóveis, bens duráveis, vestuário, etc.

Planejamento de Rotas Aéreas

A indústria de aviação é conhecida em todo o mundo por ter grandes prejuízos. Excetuando-se algumas, a maior parte das companhias aéreas estão lutando para manter as taxas de ocupação de voo e os lucros operacionais. Com aumentos dos preços de combustíveis e com a necessidade de oferecer descontos pesados para os clientes, a situação tem piorado. Não demorou muito tempo para que as companhias aéreas começassem a usar Data Science para identificar áreas estratégicas de melhorias. Agora, usando a Data Science, as companhias aéreas podem:

  1. Prever atrasos em voos
  2. Decidir quais tipos de aviões comprar
  3. Se voar diretamente para o destino, ou fazer uma parada no meio (Por exemplo: Um vôo pode ter uma rota direta de Nova Deli para Nova York. Alternativamente, também pode optar por parar em qualquer país.)
  4. Conduzir de forma mais eficaz seus programas de fidelização de clientes

Southwest Airlines, Alaska Airlines estão entre as principais empresas que passaram a usar Data Science para trazer mudanças em sua forma de trabalhar.

Detecção de Fraude e Risco

Uma das primeiras aplicações de Data Science originou-se na disciplina de Finanças. Os bancos não aguentavam mais o tamanho das perdas com inadimplência e fraudes. No entanto, tinham um monte de dados que eram coletados durante o trabalho inicial de concessão de crédito. Decidiram então trazer práticas de Data Science, a fim de diminuir suas perdas. Ao longo dos anos, os bancos alavancaram os dados que tinham através da montagem de perfis de clientes, análise de gastos passados e outras variáveis essenciais para analisar as probabilidades de risco e inadimplência. Além disso, Data Science também ajudou a vender mais de seus produtos bancários com base no poder de compra dos clientes.

Logística de entrega

Quem diz que Data Science tem aplicações limitadas? Empresas de logística como DHL, FedEx, UPS, Kuehne + Nagel têm usado Data Science para melhorar a sua eficiência operacional. Usando Data Science, essas empresas descobriram as melhores rotas de envio, o tempo mais adequado de entrega, o melhor modo de transporte, com isso levando a eficiência de custos e outros ganhos. Ademais, os dados que estas empresas geram, usando GPS instalados, lhes proporciona uma grande quantidade de possibilidades para explorar com Data Science.

Outros

Além das aplicações mencionadas acima, Data Science também é usada em Marketing, Finanças, Recursos Humanos, Saúde, políticas governamentais e todos os setores possíveis onde há geração de dados. Usando Data Science, os departamentos de marketing das empresas decidem quais produtos são os melhores para up e cross-selling com base nos dados de comportamento de clientes. Além disso, podem prever sua participação na carteira do cliente, quais são propensos a deixarem de ser clientes, para quais clientes devem ser ofertados produtos de maior valor e muitas outras perguntas que podem ser facilmente respondidas por Data Science. Finanças (Risco de Crédito, Fraude), Recursos Humanos (qual os funcionários são mais propensos a pedir demissão, o desempenho dos funcionários, decidir os bônus) e muitas outras tarefas são facilmente conseguidas usando Data Science nestas disciplinas.

O que vem por aí

Tirando os protótipos, não há muita coisa que tenha sido revelada sobre as aplicações a seguir, e nem eu sei quando elas estarão disponíveis para uso comum. Por isso, eu mantive nesta seção algumas aplicações de Data Science mais surpreendente. Precisamos esperar e ver o quão longe Google pode se tornar bem sucedido em seu projeto de carros de direção autônoma. Robôs, como sabemos, já ganharam vida há algum tempo, mas não estão sendo usados como mercadorias ainda devido a problemas de segurança. Vamos ver o que o futuro reserva para nós!

Carros de direção autônoma

Confira este vídeo de aproximadamente 3 minutos para saber mais:

Robôs

Confira este vídeo de aproximadamente 3 minutos com robôs que parecem humanos:

Imagine um mundo onde estamos rodeados por robôs como esses. Será que eles vão fazer algo de bom para nós? Ou levariam a outras consequências para a humanidade? Vamos discutir sobre isso!

Notas finais

Estou certo que você se divertiu com os vídeos. A intenção não era apenas diversão, mas aprender ao mesmo tempo. Até agora, você desenvolveu uma compreensão do potencial ilimitado que Data Science tem neste mundo. Quase tudo neste planeta, que gera dados, cai sob o radar de Data Science. Que então pode melhorar e otimizar o processo existente. Eu não tinha certeza de onde adicionar a seção ‘O que vem por aí’, já que grande parte sobre o seu futuro ainda não é certo. No entanto, pensei em deixá-lo com algo controverso (robôs) apenas para por fogo na discussão sobre o futuro da robótica.

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