Não há como negar que o termo "Grandes Dados" tem sido uma palavra-chave já há algum tempo. Se o poder da tecnologia de dados pode ser considerado como uma Revolução Industrial permanece em debate. Então, o que é uma Revolução Industrial e poderiam os dados ser a próxima revolução?

Definida no dicionário de Oxford, a Revolução Industrial se refere a: "O rápido desenvolvimento da indústria que ocorreu na Grã-Bretanha no final dos séculos XVIII e XIX, provocado pela introdução de máquinas". Isto define claramente o uso da força do vapor para mecanizar o aumento dos níveis de produção em todo o país. É discutível que esta definição poderia ser estendida ainda mais, considerando que uma Revolução Industrial é simplesmente um movimento transformador que responde a uma nova agenda moderna. Com esta definição em mente, a segunda revolução viu a introdução da eletricidade no final do século XIX. A terceira, viu a revolução digital que alimentou a tecnologia da Segunda Guerra Mundial e, conseqüentemente, introduziu a World Wide Web. À medida que a terceira revolução se desenvolveu, talvez tenham começado os preparativos da quarta: A Revolução dos Dados.

A Revolução dos Dados

Hoje, geramos mais dados em 10 minutos do que todos os criados até o ano de 2003. Só esta estatística prova que estamos em uma nova era. Como suas predecessoras, esta revolução mudará os processos comerciais atuais, criará numerosos empregos em muitas áreas e criará riqueza tangível para nossa economia. Como resultado, novas estratégias de negócios não serão mais sustentadas por processos manuais laboriosos, tais como políticas de "caixa de seleção". Este movimento de dados prepara o caminho para novos conceitos ágeis e indivíduos com pensamentos frescos. Mas como isso afetará o setor de seguros?

Nos próximos anos, a personalização do seguro provavelmente dividirá as amplas apólices de seguro tradicionais em pequenos consumíveis de seguro. Os dias da apólice anual podem ser contados, pois já vemos empresas vendendo seguros que podem ser "ligados e desligados" para atender ao cliente. Com o uso da análise de dados, as seguradoras podem descobrir preditores de risco interessantes e precisos que não envolvem fazer perguntas aos clientes.

Infelizmente, a indústria de seguros não é conhecida por sua propensão a abraçar mudanças. É crucial que os futuros profissionais do setor de seguros sejam muito mais adaptáveis. Além disso, eles devem se tornar ágeis e de mente aberta em seu pensamento e aceitação desta tecnologia. Para os estagiários da indústria, já existe um movimento de afastamento das tarefas tradicionais como a coleta, organização e limpeza de dados para sua análise e interpretação. Os campos da atuária e da ciência de dados serão de grande benefício para a futura geração de subscritores e empreendedores de seguros. As seguradoras devem analisar cuidadosamente seu processo de recrutamento. Talvez escolhendo candidatos que tenham ambição de se tornarem os próximos líderes da ciência de dados e finalmente progredir nesta nova era.

A tecnologia de dados está definindo os trampolins para um 5º movimento iminente. Os dados fornecem a base essencial para o desenvolvimento nas áreas de Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquinas. Traga a quinta revolução industrial: IA!

Como a GIROUX pode ajudar

A explosão na tecnologia da informação significa que as empresas nunca tiveram mais dados à sua disposição - dados que, se usados inteligentemente, têm a capacidade de produzir uma riqueza de informações lucrativas. Mas sem os meios para interrogar esses "grandes dados", os segredos enterrados em suas profundezas estão destinados a permanecer dessa forma. O surgimento dos grandes dados significa que estamos entrando na era da aprendizagem da máquina. Ao tornar o aprendizado de máquinas mais acessível, mais fácil e menos caro de usar, a GIROUX está empenhada em enfrentar este desafio. Utilizando tecnologias como o Microsoft Azure Machine Learning (Azure ML) e outros processos, nossos cientistas de dados estão comprometidos em trazer o aprendizado de máquinas para o mainstream.

Como a GIROUX pode fazer a diferença no valor de sua organização através da aplicação de tecnologias de aprendizagem de máquinas?

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