Análise Preditiva: O que é?

análise preditiva

Capaz de antecipar diferentes questões da rotina empresarial para tomadas de decisões mais assertivas, a análise preditiva é hoje uma das tecnologias que vem contribuindo bastante com organizações na previsão de tendências, novos hábitos de consumo, assim como mudanças no mercado.

Com insights poderosos, essa tecnologia já é uma realidade em diferentes setores do mercado e tem tudo para se expandir cada vez mais. Quer saber mais sobre o assunto?

Então continue sua leitura e veja agora o que é, como funciona e qual a importância da análise preditiva no cenário corporativo atual!

O que é análise preditiva?

A análise preditiva consiste em um método que ajuda as empresas a prever cenários ou então tendências. Através de dados específicos e técnicas de análise, como o machine learning, a análise preditiva oferece vários insights precisos. E por meio deles as organizações conseguem se adequar para situações desafiadoras ou então se preparar para possíveis imprevistos.

Normalmente, empresas com uma boa estrutura tecnológica, conseguem ter uma visão clara e precisa sobre suas operações. Mas isto considerando o cenário atual ou do passado.

Com a análise preditiva, é possível identificar padrões e aproveitar estrategicamente os dados para visualizar com precisão também o futuro. Ou seja, é como se usando a análise preditiva fosse possível prever o futuro.

Quando e como surgiu o conceito de análise preditiva?

Apesar da análise preditiva ser um tema atual e amplamente discutido no setor empresarial, o conceito desta tecnologia é antigo.

Na década de 1940 já haviam referências que remetem ao tema analise preditiva. Isso porque foi nesta época que surgiram os primeiros modelos de computadores eletrônicos e que a tecnologia passou a evoluir.

Mas, o crescimento no volume de dados e da competitividade de mercado, aliado as inovações que surgiram a partir deste marco, fez com que a análise preditiva evoluísse.  E passasse a incorporar novas tecnologias, se tornando ainda mais necessária no cenário corporativo.

Como funciona a análise preditiva?

Entender como funciona a análise preditiva não é tão complicado quanto parece. Basicamente, este método se baseia em dados e algoritmos estatísticos para identificar padrões em sequencias antigas. E usa-las como referencia para redirecionar as próximas etapas da organização.

Além dos dados e algoritmos, esta análise também utiliza diferentes tecnologias e técnicas de analise, como:

  • Machine Learning (ou aprendizado de máquina)
  • Big Data Analytics
  • Modelagem Estatística
  • Inteligência Artificial.

Ao utilizar todos estes fatores, o gestor consegue correlacionar alguns dados e fórmulas, revelando padrões ocultos nas informações. E que muitas vezes passam despercebidos ao olhar humano.

Lembrando que o sucesso de um projeto de analise preditiva nas empresas depende ainda do conceito de Business Intelligence (BI).

Qual a importância da análise preditiva?

Limitar a importância da análise preditiva apenas ao sucesso nas tomadas de decisão seria um erro. Afinal, sua relevância vai muito além disso.

Além de melhorar a qualidade operacional das empresas, este método também influencia em outros aspectos, como:

Gestão de clientes

Capaz de apontar tendências comportamentais, uma das vantagens do uso desta tecnologia é a antecipação das necessidades dos clientes. Ao considerar toda a jornada do cliente, a analise preditiva é capaz de apontar soluções e serviços mais eficientes.

Alocação de recursos

A análise preditiva permite ainda que gestores avaliem os impactos da gestão de custo em diferentes cenários dentro da empresa. Com isso, baseado nos insights estatísticos, os gestores podem avaliar com inteligência o melhor destino para cada recurso da empresa.

Estratégias de vendas

O conjunto de informações dispostas pela analise preditiva em relação a jornada do cliente permite ainda a definição de estratégias de vendas. Com essas estratégias, a empresa pode atrair, reter os clientes mais valiosos e alavancar as taxas de conversão da empresa.

Atividades lesivas

Pode-se considerar que o significado preditivo inclui também prever comportamentos criminosos, como fraudes e ataques cibernético. Além disso, a combinação dos métodos feito por essa tecnologia é capaz de prever atividades lesivas no ambiente de trabalho.

Operações

A vantagem de modelos preditivos dentro de empresas, se aplica ainda a oportunidade de melhor gerenciamento de recursos e operações. Com isso, a implantação da analise preditiva permite prever estoque, definir preço, maximizar a capacidade e aumentar a receita.

Quais são os principais modelos preditivos?

Dentro da análise preditiva, os modelos preditivos são divididos em dois campos: os modelos paramétricos e os não paramétricos.

Em suma, o que diferencia estes modelos é o fato de os paramétricos serem capazes de gerar mais suposições especificas. Com isso, podem ser gerados os seguintes modelos, sendo que cada um é utilizado para um fim especifico:

  • Splines de regressão adaptativa multivariada;
  • Mínimos quadrados ordinários;
  • Modelos lineares generalizados;
  • Arvores de decisão;
  • Florestas aleatórias;
  • Regressão logística;
  • Redes neurais.

Análise Preditiva, Big Data e Business Intelligence – Qual a relação?

Entre as tecnologias utilizadas para o desenvolvimento de modelos preditivos, estão o Big Data e o Business Intelligence. O Big Data consiste em analisar e identificar as melhores estatísticas para a construção de informações preditivas estratégicas. Já o Business Intelligence é o setor da empresa responsável por transformar os dados em informações.

No geral, os modelos preditivos terão dados mais consistentes por meio da seleção eficiente feita pela tecnologia Big Data. Como consequência, os sistemas de Business Intelligence poderão apurar melhor e desenvolver conteúdos mais relevantes para a empresa. Dessa forma, o Big Data e BI são “degraus” indispensáveis para o sucesso do modelo preditivo.

Quais setores estão usando análise preditiva?

A análise preditiva pode ser utilizada por qualquer setor para reduzir riscos de operações, otimizar processos e aumentar os lucros. A prova disso é que atualmente os modelos preditivos vêm sendo empregados em empresas de diferentes setores. Entre os exemplos de setores que já adotaram a tecnologia de analise preditiva, estão os seguintes:

  • Bancos e serviços financeiros: reduzir fraudes, medir o risco de empréstimos e financiamentos, maximizar oportunidades de venda e retenção de clientes.
  • Varejo: determinar qual produto estocar, eficácia de promoções, ofertas mais apropriadas e para prever e também analisar o comportamento do consumidor.
  • Seguros de saúde: identificar pacientes com mais risco de doenças crônicas, descobrir os melhores tratamentos e identificar pacientes que não aderem ao tratamento.
  • Governo e setor público: entender as tendências populacionais, melhorar serviços públicos, prevenir fraudes e para elevar a segurança cibernética.
  • Manufatura: entender e reduzir as falhas de produção, otimizar a fabricação de produtos, aprimorar os serviços de distribuição e melhorar os pedidos de garantia.

 Como conseguir analisar dados para fazer previsões?

Para a empresa conseguir se beneficiar das vantagens proporcionadas pela análise preditiva é necessário compreender o processo de construção das análises. Isso inclui entender desde o correto armazenamento dos dados ate mesmo o monitoramento das informações coletadas pelo setor de BI.  Para fazer isso é preciso seguir as seguintes etapas:

1.      Definir um objetivo

Deve se definir um objetivo que esteja alinhado com as estratégias da empresa. Por exemplo, se a empresa deseja ampliar os negócios internacionalmente, então não deve definir um objetivo que esteja contrário a essa operação.

2.      Agrupar os dados

Conhecido como Data Mining, o próximo passo é selecionar os dados que possam contribuir mais para a análise preditiva. Este processo exige atenção, pois a disponibilidade de dados diferentes dentro de uma empresa é alta, incluindo até mesmo a marcações nas redes.

3.      Criar modelos preditivos

Para criar os modelos preditivos é necessário realizar uma hierarquização de dados. Além disso, é preciso definir condicionantes para situações de perda de dados da empresa.

4.      Selecionar e preparar variáveis

Ao produzir modelos preditivos é indispensável delimitar bem as variáveis, pois são elas que definem o sucesso e a duração da estratégia. Portanto, deve-se separar por modelo preditivo as melhores informações para atender o objetivo daquele modelo em questão.

5.      Avaliar todos os modelos

Com os modelos preditivos criados, a próxima etapa é analisar os modelos de modo a compara-los e identificar qual o mais eficiente. A comparação entre os modelos preditivos é importante para que as estratégias sejam compatíveis com o objetivo da empresa.

6.      Validar um modelo

A validação do modelo preditivo é importante para que os resultados almejados sejam conquistados ou alterados em tempo hábil. Quanto mais próximo o modelo preditivo for da performance demonstrada em estudo, mas sucesso terá a estruturação dos dados.

7.      Executar e monitorar

Implantado o modelo preditivo, o monitoramento do mesmo deve ser constante. Isso porque as variáveis da empresa podem mudar de repente, sendo necessário ações rápidas da gestão para a atualização do modelo preditivo.

Diante de tudo o que vimos até aqui, é possível perceber que apenas obter dados não é suficiente. Para ser mais consistente em um mercado cada vez mais competitivo é precisa saber como aproveita-los.

E a análise preditiva é o recurso que pode ajudar nesse sentido, otimizando sua gestão, bem como gerando resultados cada vez melhores para o crescimento sustentável do seu negócio

Agora que já sabe o que é análise preditiva, o que achou? Está interessado em implanta-la na sua empresa? Não se esqueça que todos os setores podem se beneficiar da análise preditiva, inclusive o seu!

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