Serviços Publicações Sobre Contato

O que é o projeto exp?

Encadear processos, pessoas e algoritmos.

Criar uma operação data-driven significa conectar e sincronizar pessoas, processos e algoritmos. A J!Quant tem a missão de, junto com a companhia, orquestrar esta sincronia.

O projeto tem claro, desde o início, que objetiva uma transformação significativa – eficiência exponencial – ao invés de ganhos lineares.

Para alcançar uma transformação desta magnitude é necessário não somente pesquisar e criar algoritmos, mas instituir uma cultura de dados que permeie a operação.

Como eu ensino um algoritmo a resolver meu problema?

A nova fronteira da eficiência: Ensinar a solucionar é o novo grande desafio.

A nova fronteira dos ganhos de eficiência, no entanto, derivam do uso de uma fonte cada vez maior de dados (BIG DATA). Analisar estes dados e encontrar os problemas deixou de ser uma tarefa humanamente possível.

Deixamos de perguntar:
Qual é o principal fator que faz meu cliente comprar?

E passamos a perguntar:
Quais dados são necessários para que nosso modelo possa continuamente aprender os principais fatores de conversão de nossos clientes, e otimizar nossas campanhas automaticamente?

Por que ensinar é melhor que resolver?

Aprender implica generalizar conhecimento.
  1. 1. Relacionar múltiplas fontes de dados simultaneamente, com frequências diferentes, origens diferentes e contextos diferentes. Quebrar a barreira da departamentalização.
  2. 2. Ao invés de resolvermos um problema, passamos a ensinar os algoritmos a resolver classes de problemas. Generalização ao invés de especialização.
  3. 3. Os profissionais são mais eficientes quando gerenciam apenas pela exceção. Algoritmos treinados podem ajudar a apontar os casos especiais que merecem atenção, enquanto lidam com os casos normais.
  4. 4. Uma companhia é escalável apenas quando consegue escalar o seu conhecimento sobre o que faz de melhor. Ensinar pessoas sempre foi necessário, e agora devemos ensinar os algoritmos.
  5. 5. Valor. Ensinando os algoritmos, sua companhia passa a valorizar os seus dados e o conhecimento adquirido na operação.
  6. 6. O Ensino contínuo dos algoritmos permite criar uma operação que está sempre se adaptando às mudanças do mercado – já que estas mudanças afetarão os dados que os alimentam.