A situação é conhecida dos gestores de empresas: são muitas decisões a tomar, todos os dias, mas nem sempre o profissional tem acesso às informações necessárias para escolher o melhor caminho. Por isso, é importante conhecer mais sobre a análise preditiva.
Essa dificuldade é ainda maior em um cenário de excesso de dados, o que exige competências e recursos específicos para transformá-los em percepções úteis para o negócio.
Diante dessa complexidade, se torna cada vez mais importante contar com ferramentas que ajudem a encontrar padrões em dados para identificar riscos e oportunidades. É aí que entra a análise preditiva, que ajuda a fazer previsões sobre resultados futuros.
Neste artigo, apresentamos os principais conceitos e as tendências da análise preditiva para os próximos anos. Confira:
A análise preditiva auxilia na tomada de decisão.
Antes de tudo: o que é análise preditiva?
Trata-se de um ramo da ciência de dados que usa dados históricos combinados com modelagem estatística, técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina. Tudo isso para apoiar os responsáveis pela tomada de decisões nas empresas.
Funciona assim: o sistema atribui uma pontuação de probabilidade para cada indivíduo (cliente, fornecedor, funcionário, produto, máquina, etc) e usa o big data para informar ou influenciar processos organizacionais que envolvem grande número de atores.
Em outras palavras, a análise preditiva recupera uma grande quantidade de dados que ficam dispersos. Seja em databases, logs de equipamentos como sensores e câmeras de vídeo e outras fontes. Então, a partir dessas informações, os cientistas de dados aplicam técnicas como regressão linear e não-linear, redes neurais e árvores de decisão para abastecer algoritmos, identificar padrões e prever eventos futuros.
Como as empresas usam a análise preditiva
Veja as principais maneiras como a análise preditiva é usada nas empresas:
- Um caso bastante comum de aplicação prática é o uso da análise preditiva para elaborar modelos de pontuação de crédito. Com ela, é possível processar dados históricos e atuais para classificar os clientes de acordo com a probabilidade de manterem os pagamentos em dia. Ou até mesmo para detectar fraudes, por exemplo.
- Equipes de RH podem identificar candidatos para processos seletivos ou formular hipóteses sobre o desempenho futuro de colaboradores.
- Nas áreas de marketing, a análise pode ser usada para apoiar estratégias de venda cruzada.
- As áreas ligadas a vendas no varejo ou à gestão de estoques também se beneficiam dessas ferramentas.
Na prática, existem três formas de adotar esse tipo de análise:
- A modelagem preditiva usa estatísticas para avaliar a probabilidade de um determinado resultado acontecer.
- A modelagem descritiva identifica relações entre clientes e produtos. Ela é usada principalmente para facilitar a segmentação.
- E a modelagem de tomada de decisão descreve a relação entre os dados, a decisão e os resultados previstos. O objetivo é aumentar as chances de ocorrência de determinados desdobramentos. Além de reduzir as possibilidades de outros menos desejáveis.
Fases de um programa de análise preditiva
Como se pode observar, as empresas podem se beneficiar muito da adoção de um programa de ciência de dados corporativos, alcançando importantes vantagens competitivas. Essa linha evolutiva pode acontecer de forma faseada, e em geral segue um esquema em três etapas:
- Em um primeiro momento, a empresa aplica os métodos da ciência de dados a desafios específicos, apoiando projetos de duração determinada. Não necessariamente há o envolvimento de diferentes equipes.
- Na segunda etapa, acontece o início do crescimento. As ferramentas são adotadas mais amplamente e diferentes departamentos passam a implantar modelos que conectam fontes de dados a aplicativos de produção.
- Por fim, chega o ponto em que a inteligência artificial passa a fazer parte de processos críticos do negócio. Neste momento, em geral as empresas precisam desenvolver plataformas que centralizem a gestão dos modelos e dos relatórios elaborados a partir dos diversos dados que alimentam as análises.
Em resumo
A análise preditiva combina as técnicas tradicionais da análise estatística aos recursos da inteligência artificial. Com o surgimento de ferramentas cada vez mais intuitivas, a possibilidade de fazer previsões com base em dados está acessível a todas as áreas de uma organização, e não apenas aos departamentos de tecnologia.
Portanto, ficou mais fácil contar com os benefícios de usar essas técnicas para identificar riscos e oportunidades de negócio, independentemente do tamanho da empresa.
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