A Ciência de Dados tem a função de avaliar uma massiva e complexa volumetria de informações, além de buscar insights para ajudar na resolução de diversos tipos de problemas. Esse campo tem se feito cada vez mais presente em diferentes ramos da indústria, ao mesmo tempo em que está se tornando um combustível para variados modelos de negócios, revolucionando assim, a forma com que passamos a perceber os dados. É uma tendência mundo à fora que vem conquistando espaço em setores como saúde, financeiro, comércio eletrônico, manufatura… cada um realizando as aplicações de Ciência de Dados mais apropriadas para seu mercado e modelo de negócio.
Segundo o relatório Deloitte Access Economics, cerca de 76% das empresas têm planos de aumentar seus investimentos em suas capacidades analíticas de dados nos próximos 2 anos; e isso reforça a ideia de que praticamente todos os setores podem se beneficiar da Ciência e Análise de Dados. Abaixo explicamos alguns do setores que estão se beneficiando com as diferentes aplicações de Ciência de Dados.
Aplicação na Detecção de Fraude e Risco
A detecção de fraude por meio da Aprendizagem de Máquina só é possível graças às habilidades de seus algoritmos detectarem e reconhecerem padrões de dados históricos, de forma que possam predizer transações futuras. Tais algoritmos são capazes de encontrar sofisticados traços de fraude que um ser humano simplesmente não conseguiria detectar.
Um exemplo dessa mecânica é o ato de realizar uma compra on-line. Muitas vezes, ao comprarmos algo pela internet, a aprovação da transação depende de um algoritmo que leva em consideração diferentes fatores, como histórico e valor médio de compras; dados informados; categorias de gastos passados; dispositivo utilizado; localização, entre outros fatores que um humano poderia avaliar individualmente, mas que dificilmente conseguiria tomar uma decisão em milésimos segundos. Além disso, ainda existem alguns casos os quais os modelos podem se basear em outros fatores mais específicos durante a análise, como o padrão de movimentação do mouse e de digitação de teclado.
Aplicação de Ciência de Dados em Planejamento de Rotas Aéreas
Empresas como Southwest Airlines e Alaska Airlines começaram a recorrer à ciência de dados em seu processamento de voos com o intuito de trazer uma nova mudança em seu estilo de trabalho. As primeiras companhias aéreas sofreram um prejuízo enorme com o aumento dos preços dos combustíveis, pois se tornou difícil para elas manterem a taxa de ocupação e os lucros operacionais.
Com a Ciência de Dados, as companhias aéreas podem pensar em melhorias estratégicas como prever atrasos em voos, decidir sobre a aeronave a ser comprada, planejar rotas e decidir escalas e estratégias de marketing como um programa de fidelidade do cliente.
Aplicação de Ciência de Dados na Medicina
Quando se trata do campo da medicina, as aplicações de Ciência de Dados geralmente não visam a substituição do profissional da saúde, e sim o aprimoramento de seu diagnóstico fornecendo um “segundo especialista”, uma vez que esse conhecimento oferece uma maior velocidade, segurança e precisão na elaboração de diagnósticos.
Uma aplicação de destaque que cabe mencionar aqui é o diagnóstico de imagens médicas, nos quais a IA (Inteligência Artificial) pode ajudar na detecção de casos raros e particulares que, por vezes, não são visíveis facilmente a olho nu.
Uma das subsidiárias do Google foi capaz de desenvolver uma IA que, com uma precisão superior a 70%, pode detectar riscos de doenças cardiovasculares, entre outras doenças, a partir da utilização de dados obtidos na retina. Além desse exemplo, outra subsidiária do Google conseguiu detectar câncer em radiografias de mama com precisão equivalente a dois ou mais especialistas analisando o mesmo caso, maior que a de um especialista trabalhando sozinho.
O poder de processar dados em larga escala tem tido aplicação também na genética com a genômica e a medicina de precisão. Assim, dados do DNA são usados para tratamentos em saúde personalizada e insights de medicina preventiva.
Outra aplicação é no reposicionamento de medicamentos. Métodos de Machine Learning têm sido usados para processar dados de diferentes tratamentos, resultados, doenças e fatores de perfil dos pacientes, além de informações dos medicamentos como seus princípios ativos, estruturas químicas e mecanismos de ação, com o objetivo de detectar novas possibilidades terapêuticas para drogas já existentes no mercado.
Aplicação de Ciência de Dados em Jogos
Hoje existem 2,5 bilhões de jogadores em todo o mundo, e a indústria dos games está se tornando o coração do entretenimento. Aqui as aplicações de Ciência de Dados é direcionada na construção de modelos, análise de pontos de otimização, realização de previsões ou identificação de padrões para melhorar os modelos de jogos.
Não se limitando somente ao processo de produção, os cientistas de dados também trabalham na monetização dos jogos, onde precisam identificar os players mais valiosos e analisar o comportamento geral do consumidor com o intuito de aumentar a lucratividade da empresa, pois afinal, quanto mais os jogadores gastarem, mais lucro gerarão para os produtores e desenvolvedores.
Outra área na qual os cientistas de dados podem empregar suas habilidades e na detecção de fraude. Os níveis de segurança na indústria de jogos devem ser dos mais altos padrões, portanto, os algoritmos de aprendizado de máquina permitem a identificação mais rápida de atividades de contas suspeitas.
O Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning) vem sendo cada vez mais influente no desenvolvimento de games em tempo real. A aplicação de técnicas de inteligência artificial em jogos está ganhando espaço gradativamente, principalmente por possuírem algumas características interessantes, como a presença de ambientes complexos, muitas vezes com um enorme dinamismo e múltiplos agentes.
Essa técnica é uma abordagem computacional para entender e automatizar o aprendizado direcionado e a tomada de decisão. Distingue-se de outros exemplos, pois sua mecânica está baseada principalmente no ensinamento de um agente a partir da interpretação direta com seu ambiente, sem exigir supervisão ou modelos completos de tal ambiente.
Pode-se afirmar ainda que o Aprendizado por Reforço é um dos métodos mais avançados em Inteligência Artificial, além de ser o primeiro campo a abordar seriamente problemas computacionais que surgem ao se aprender com a interação de um ambiente para atingir objetivos de longo prazo.
Texto escrito por Ramom Ferreira, Membro do Departamento de Ciência de Dados da Argo Solutions.
