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:
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.
Veja as principais maneiras como a análise preditiva é usada nas empresas:
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:
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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