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Notícia

Abrimos portas à era do smart data

Os dados são o petróleo dos tempos modernos, garantindo às empresas vantagens competitivas, pelo que se torna cada vez mais importante tirar total partido do que podem oferecer.

02 de Junho de 2022 às 11:47

A mudança para uma nova ideia de smart data tem vindo a acontecer nos últimos anos um pouco por todo o mundo empresarial. O conceito de big data dá agora lugar a um outro, que coloca inteligência na informação com a qual se trabalha, ajudando as organizações a melhorar e a aprimorar estratégias de marketing, assim como a abordagem ao mercado e, acima de tudo, a garantir previsões mais próximas daquilo que vai ser a procura futura do cliente.


Esta realidade materializa-se, hoje em dia, na implementação de soluções tecnológicas de última geração, na pesquisa minuciosa de mercado, na analítica avançada e no suporte em data science. A verdade é que, para tomar decisões mais rápidas e mais inteligentes, as organizações estão cada vez mais a adotar métodos analíticos sofisticados. Mas a transição acontece apenas nas organizações que estão já numa fase avançada da sua transformação digital e cuja análise avançada de dados começa a ser entendida como o próximo passo a dar.


Dizem os especialistas que esta análise avançada de dados supera o BI tradicional, na medida em que traz consigo uma maior complexidade e abrangência à analítica pura.

Na realidade, falamos aqui de um conjunto de recursos tecnológicos e analíticos que permitem analisar informações e prever tendências, tratando desde os dados atuais até às perspetivas do negócio em si. Não serão estranhos conceitos como ciência dos dados, data mining, análise preditiva e análise descritiva.



Poder da análise preditiva


A transição atualmente em curso reflete, por isso, a necessidade de passar a decidir com base em dados históricos para estimativas de ocorrências futuras. Além dos "reports" e dos "dashboards" dinâmicos que apresentam a informação de negócio, informando os decisores sobre o que aconteceu ou está a acontecer, as organizações passam agora a socorrer-se também de diferentes técnicas de análise preditiva e de IA avançada para modelizar qualquer evento e obter estimativas futuras sobre este. No centro de toda esta mudança está uma necessidade premente de as organizações se tornarem menos reativas e mais proativas.


Ao assegurar análises preditivas, as empresas desenvolvem correlações entre fatores e resultados e geram informação suportada em cenários futuros. São ideias que ajudam, posteriormente, o gestor a ter uma maior precisão nas suas decisões. Na realidade, os benefícios surgem quando tais capacidades analíticas são integradas nos processos de negócio e utilizadas para fornecer continuamente inteligência ao negócio.


PSE
Enquanto empresa especializada em data science e análise de dados, tem contribuído para a implementação de soluções preditivas que visam melhorar os processos de decisão nas organizações nacionais.


Da teoria à prática


O desenvolvimento e a aplicação prática de projetos analíticos podem ter em conta três áreas essenciais: combate à fraude, otimização da produção e suporte a novas estratégias de marketing.



Combate à fraude


Todos os dias, a fraude ou a ocorrência de atividades ilícitas implicam custos de milhões de euros em perdas e, consequentemente, em fundos não utilizados para o Estado, para a banca e seguradoras e para as empresas. Para o controlo e a prevenção, a PSE desenvolveu a solução Fraud Management que identifica padrões de fraude e risco e incorpora componentes de reporting, assegurando ainda a possibilidade de se realizar uma validação cruzada com outras fontes de dados que disponham de informação histórica, bem como com regras de negócio implementadas.


Assim, a solução Fraud Management permite:
Maximizar receitas de impostos;

Gerir processos de conformidade legal;

Detetar riscos de pagamento;

Detetar fraude na participação de sinistros;

Detetar fraude na prestação de cuidados de saúde;

Detetar suspeitas de processos de lavagem de dinheiro;

Detetar utilização fraudulenta de cartões de crédito;

Reduzir o tempo para aprovação de crédito e de taxas de juro;

Detetar utilização ilegal de determinados bens (energia, água, gás);

Analisar potenciais riscos na utilização de comunicações fixas, móveis e dados;

Analisar fraude associada a quebras no retalho;

Otimizar a alocação de recursos de investigação de acordo com prioridades.

Otimização da produção


Qualquer negócio cuja atividade se exerça com base em equipamentos e linhas de produção deverá ter a capacidade de assegurar o equilíbrio entre a diminuição dos custos e a disponibilidade dos seus ativos. Este é um cenário que assume ainda maior relevância quando falamos de empresas industriais, empresas de transportes, prestadores de serviços de saúde ou entidades que gerem infraestruturas e redes de distribuição.


Até mesmo porque se é bem verdade que estas entidades dispõem já de sistemas de gestão de ativos e planos de manutenção que lhes garantem a máxima eficiência, não será menos verdade que a inclusão de processos inteligentes e de análise preditiva vai contribuir positivamente para:


Mitigar intervenções de manutenção não programadas e, por conseguinte, minimizar os custos que lhe estão associados;

Adotar uma atitude proativa para evitar paragens não previstas;

Identificar e atuar atempadamente sobre as causas das falhas.



Suporte a novas estratégias de marketing


A atual tecnologia de telemóveis inteligentes associada a instrumentos de data science permite que a PSE desenvolva soluções com capacidade para estudar, em tempo real, a mobilidade dos portugueses. Torna-se, assim, possível saber onde estão as pessoas em cada momento, como se deslocam e para onde.


O serviço Painel PSE permite obter permanentemente informação sobre a mobilidade e a sua caracterização num concelho ou numa região, com informação sobre o perfil sociodemográfico das populações e a origem e o destino das deslocações.


Nesse sentido, a PSE recorre a uma representativa amostra que aceitou instalar uma app nos telemóveis, com capacidade para monitorizar, 24 horas por dia e 7 dias na semana, a posição geográfica, a velocidade média, o meio de transporte, a origem e o destino, entre outros dados.



O valor desta informação é muito relevante para desenvolver estudos de ordenamento do território e de planeamento de redes de transportes e é utilizada atualmente nos seguintes projetos:
Estudo oficial para medir a audiência da publicidade exterior certificado pela CAEM;

Identificação dos hábitos de mobilidade, já considerando a nova mobilidade pós-covid e os efeitos atuais do teletrabalho na mobilidade das grandes cidades;

Monitorização e estudo dos hábitos de compra e de visita a zonas comerciais;

Localização de novos estabelecimentos comerciais.