O SAS, empresa de inteligência analítica dos negócios, realizou, ontem (23/05), o 16º Gusas, que reuniu aproximadamente 500 pessoas de 140 empresas, além de alunos, professores e pesquisadores. Voltado para o Grupo de Usuários SAS (Gusas), o evento debateu a utilização da chamada inteligência analítica, conjunto de processos, modelos e tecnologias que apóiam companhias e organizações na análise de informações e simulação de cenários, melhorando a eficiência da decisão.
Na ocasião, empresas como Unibanco, Itaú, Banco Central, Tecban, USP, entre outras apresentaram casos práticos da aplicação de soluções avançadas de análise, que tem como principal diferencial a capacidade de antecipar cenários em diferentes setores da economia. Exemplo disso, é que em quatro sessões simultâneas, médicos, pesquisadores e executivos mostraram diferentes projetos que englobam desde sintomas da menopausa em mulheres infectadas pelo HIV, modelagem estatística para melhorar a estimativa da precisão do diagnóstico médico, até iniciativas voltadas para conhecer melhor o consumidor, tornando mais eficiente a aproximação das empresas com seu público-alvo.
“Isso só é possível porque a inteligência analítica permite que os dados sejam tratados como ativos, ou seja, de maneira estratégica. O resultado disso são elementos concretos que mostram o melhor caminho para o tomador de decisão, seja ele um executivo de uma grande empresa ou um pesquisador”, analisa a diretora de marketing do SAS para a Região Sul da América Latina (Brasil, Chile e Argentina), Érica Custódio Rolim.
Segundo a executiva, essa característica faz com que o universo dos usuários das soluções do SAS seja abrangente e, por isso, o encontro tem como preocupação a troca de experiências, mas também a capacitação. “Esse ano trouxemos de volta os mini-cursos, onde especialistas mostram as funcionalidades de diferentes soluções e discutem com os usuários a melhor forma de aproveitamento dessas aplicações”, conta Érica. No total foram realizados, cerca de 7 mini-cursos técnicos, que debateram integração da plataforma de Business Intelligence (BI), aplicação do modelo “cestas de produtos” como forma de oferta ao cliente e a melhor maneira de explorar as diferentes utilizações, de acordo com o objetivo a ser alcançado.
Outros assuntos abordados foram a análise de agrupamento aplicados à investigação de séries temporais (clustering), modelos de previsão de cenários baseados na análise do comportamento do cliente e conceitos e práticas de otimização.
