O que é análise preditiva e por que ela é importante?

No mundo dos negócios, a análise ajuda as organizações a otimizar seus processos internos e externos, expandir e, por fim, aumentar sua lucratividade. Alguns tipos de análise de dados se concentram em ajudar os usuários a entender o que e por que as coisas aconteceram, enquanto outros tipos de análise de dados se concentram em fornecer informações sobre o que pode acontecer no futuro. Esse é o conceito de análise preditiva, uma ferramenta de análise de dados que as empresas usam para identificar riscos e oportunidades e orientar sua tomada de decisão.

O que é análise preditiva?

A análise preditiva é um tipo de análise de dados usada para prever eventos. Ele analisa os padrões de dados atuais e históricos para determinar se algum desses padrões provavelmente surgirá novamente e, em seguida, usa algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para identificar a probabilidade de resultados futuros. Isso permite que empresas de qualquer tamanho e setor ajustem onde usam seus recursos, melhorem a eficiência operacional, reduzam riscos, criem estratégias baseadas em fatos e orientem seu processo de tomada de decisão.

Como funciona a análise preditiva?

Ao trabalhar com análise preditiva, o primeiro passo é identificar o problema que você está tentando resolver e o que seu projeto abordará. A partir daqui, há um fluxo sistemático que o processo de análise preditiva segue:

1. Definição do projeto– O aspecto mais crucial da definição do projeto é entender o objetivo do seu projeto de análise preditiva. Que perguntas você gostaria de responder? Você sabe o tipo de eventos ou resultados que deseja prever? Saber as respostas a essas perguntas ajudará você a obter o direcionador de valor certo dessa iniciativa.

2. Coleta de dados– A análise preditiva é mais eficaz quando você pode aproveitar um grande volume de dados para fatiar e cortar e executar os algoritmos necessários. Se sua organização definiu processos para coletar dados, não deve haver nenhum desafio em acumulá-los. Mas se isso não acontecer, talvez seja necessário configurar uma ferramenta de mineração ou agregação de dados para coletar os dados da sua organização. Determinar como obter dados deve fazer parte da definição do projeto.

3. Limpeza de dados– Antes de começar a analisar seus dados, é importante limpar os dados para uma análise eficaz. O processo de limpeza envolve a consolidação de dados de várias fontes em um único banco de dados e a garantia de que os dados sejam formatados de forma consistente.

4. Análise profunda de dados– O objetivo da análise de dados é revelar tendências e padrões nos dados e usar essas informações para criar modelos preditivos que possam representar ações futuras. Esta etapa envolve a realização de dois métodos gerais para análise de dados – métodos de regressão estatística e técnicas de aprendizado de máquina.

5. Construção do modelo– Depois que seus dados forem processados e analisados, você poderá começar a criar um modelo preditivo para antecipar eventos futuros. Vários modelos serão gerados e você deve selecionar qual é o melhor (mais preciso) para prever os eventos futuros do seu projeto.

6. Implantação– A próxima etapa é implantar o modelo selecionado no uso diário. O uso diário está novamente ligado à definição do projeto e ao seu objetivo inicial. Por exemplo, se o modelo for usado no setor de telecomunicações para prever o uso da rede, esse modelo deverá ser usado para monitorar o desempenho do serviço em tempo real e gerar relatórios de possíveis problemas de desempenho lento ou conectividade.

7. Monitoramento– Uma vez implantado, o modelo precisa ser constantemente monitorado e revisado para garantir a eficácia. Novos dados podem ser integrados à medida que se tornam disponíveis para apoiar o modelo continuamente.

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Técnicas de análise preditiva

A análise preditiva depende muito de modelos/técnicas complexas que foram projetadas para fazer inferências sobre os dados encontrados. Essas técnicas de análise preditiva utilizam algoritmos e aprendizado de máquina para poder analisar dados históricos e atuais a fim de prever tendências futuras.

Existem três técnicas principais usadas na análise preditiva: árvores de decisão, regressão e redes neurais.

Árvores de decisão– esta é uma das melhores técnicas de análise preditiva porque lida com valores ausentes e é simples de compreender. As árvores de decisão usam ramificações para mostrar visualmente as possibilidades decorrentes de cada resultado ou escolha. Cada ramo é uma decisão possível entre duas ou mais opções, enquanto cada folha é uma classificação – um sim ou não.

Regressão– existem três técnicas de regressão para diferentes cenários. Diferentes perguntas de dados requerem diferentes aplicações de regressão, mas geralmente a técnica de regressão de análise preditiva ajuda a entender as relações entre variáveis. A regressão linear é usada se apenas uma variável independente puder ser atribuída a um desfecho. A regressão múltipla é usada se várias variáveis independentes tiverem um efeito sobre um resultado. E a regressão logística é usada quando a variável dependente é binária.

Redes neurais– são a técnica de análise preditiva mais complicada. Ele utiliza algoritmos para descobrir possíveis relacionamentos dentro de conjuntos de dados. As redes neurais empregam IA, permitindo assim um reconhecimento de padrões mais sofisticado.

Por que a análise preditiva é importante?

Hoje em dia, os dados são um dos ativos mais valiosos das empresas. A análise de dados é extremamente importante no mundo dos negócios, transformando-o de várias maneiras. A análise está ajudando as empresas a sobreviver no mercado.

A análise preditiva, especificamente, é importante porque permite que as organizações prevejam com precisão o que provavelmente acontecerá e tomem decisões críticas com base nesses dados. Muitas empresas hoje não conseguem sobreviver devido à sua incapacidade de prever e, portanto, planejar e executar estratégias de negócios bem-sucedidas.

As empresas que tomam suas principais decisões com base na intuição ou suposições perderam tempo e dinheiro significativos ao não lançar produtos que seus clientes-alvo desejam ou precisam. Por outro lado, as empresas que usam análises preditivas para orientar sua tomada de decisão obtêm uma vantagem competitiva. A análise preditiva permite que as organizações superem a concorrência capitalizando novas oportunidades.

Benefícios da análise preditiva

Existem inúmeros benefícios em usar a análise preditiva. Estes são apenas alguns dos melhores:

Melhorando a tomada de decisões

Ao analisar dados históricos e tendências do setor, a análise preditiva ajuda as organizações a fazer previsões informadas sobre o que o futuro pode reservar para elas e, portanto, formular estratégias com base em cenários prováveis. Esse recurso preditivo permite que todos os usuários de negócios tomem decisões mais inteligentes com base em fatos. Além disso, a tomada de decisão baseada em dados melhora a produtividade e aumenta a confiança de sua equipe.

Detectar fraudes

A análise preditiva pode identificar padrões para detectar e prevenir comportamentos fraudulentos. À medida que a segurança cibernética se torna uma preocupação crescente, a análise preditiva examina todas as ações em uma rede em tempo real para detectar anormalidades que podem indicar vulnerabilidades e ameaças cibernéticas. Isso ajuda as empresas a implementar procedimentos relevantes e manter seus dados seguros.

Reduza o risco

Com a ajuda da análise preditiva, os analistas podem prever possíveis áreas de risco e identificar como esses riscos podem afetar seus negócios. Isso é usado em muitos setores diferentes, mas talvez seja mais benéfico para as empresas financeiras e de seguros. Por exemplo, as pontuações de crédito são um exemplo bem conhecido de análise preditiva. Graças a isso, os profissionais financeiros podem determinar a credibilidade de um indivíduo e tomar decisões mais confiantes sobre se o mutuário honrará sua obrigação de dívida.

Reduza custos

A análise preditiva também pode ajudá-lo a reduzir os custos operacionais, ajudando-o a tomar decisões mais informadas sobre quando fazer novos pedidos, quando investir mais em suas campanhas de marketing ou como gerenciar seu estoque e precificar seus produtos.

Melhorando a eficiência nas operações

Um dos pontos fortes mais significativos da análise de dados é melhorar a eficiência das operações. Muitas organizações usam análises preditivas para simplificar fluxos de trabalho, gerenciar recursos e otimizar o desempenho. Os dados os ajudam a revelar onde podem melhorar, como podem fazer isso e otimizar seus processos e desempenho gerais para obter o máximo de lucratividade.

Identifique novas oportunidades de produtos/serviços

Como a análise preditiva em sua essência prevê o futuro, ela é de grande importância quando se trata de desenvolver novos produtos/serviços.

"A análise preditiva no desenvolvimento de produtos tem o potencial de aprimorar as previsões sobre o desempenho do produto, a falha do produto e o tempo de inatividade, gerando assim um valor incrível para as organizações", diz Amit Joshi.

Análise preditiva versus prescritiva

A análise prescritiva é a forma mais avançada de análise de dados. Ele combina os insights do processo de análise descritiva, que fornece insights sobre o que aconteceu, o processo de análise de diagnóstico, que fornece insights sobre por que aconteceu, e o processo de análise preditiva, que fornece insights sobre o que pode acontecer. Dessa forma, os usuários de análise podem antecipar o que acontecerá, quando acontecerá, por que acontecerá e como.

Tanto a análise preditiva quanto a prescritiva são componentes da análise de dados de negócios e ambas são usadas para informar e orientar suas estratégias de negócios e processo de tomada de decisão com base nos dados coletados. A principal diferença entre os dois é que a análise preditiva prevê possíveis resultados futuros, enquanto a análise prescritiva ajuda a elaborar recomendações específicas para a próxima etapa ideal.

Mas você não deve confiar apenas em um ou outro. Quando usados em conjunto, os dois tipos de análise podem ajudá-lo a criar a estratégia de negócios mais forte e eficaz possível. É ótimo saber o que pode acontecer no futuro, mas se você não identificar qual deve ser o seu próximo passo para aproveitar ao máximo esse conhecimento, perderá muitas oportunidades e não conseguirá alcançar os melhores resultados.

Análise preditiva VS aprendizado de máquina

Um equívoco comum é que a análise preditiva e o aprendizado de máquina são a mesma coisa. Bem, eles não são, embora entendamos por que algumas pessoas podem pensar assim. Vamos explicar.

Ao ler até aqui, você já sabe o que é análise preditiva – simplificando, é um processo de análise que nos ajuda a identificar e entender possíveis resultados futuros. Em sua essência, a análise preditiva usa uma série de técnicas estatísticas, incluindo aprendizado de máquina. Por outro lado, o aprendizado de máquina é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA) que permite que computadores/sistemas aprendam sem programação explícita. O aprendizado de máquina usa algoritmos para prever novos valores de saída por meio do uso de dados históricos.

Então, qual é exatamente a diferença entre análise preditiva e aprendizado de máquina? Ambos desempenham um papel crucial em ajudar as organizações a cultivar uma cultura orientada por dados e moldar estratégias de negócios melhores e mais inteligentes. No entanto, onde o aprendizado de máquina é fortemente orientado para codificação e seu papel principal é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem assistência humana e ajustem suas ações de acordo com seus aprendizados, a análise preditiva ainda depende da intervenção humana. A análise preditiva precisa de analistas de dados para determinar e testar as correlações entre causa e resultado.

Exemplos de análise preditiva

Qualquer setor pode usar a análise preditiva para otimizar operações, reduzir riscos, desenvolver estratégias de marketing e negócios melhores e mais eficazes, reduzir custos, aumentar a receita e, claro, prever resultados. Aqui estão alguns exemplos de como a análise preditiva é usada em diferentes setores:

Saúde– organizações de saúde, hospitais e médicos usam análises preditivas de várias maneiras diferentes, incluindo a simplificação inteligente das operações internas, o polimento da utilização de seus recursos e a melhoria da coordenação e eficiência das equipes de atendimento. Mas o mais importante é que a análise preditiva permite identificar pacientes em risco e o desenvolvimento de doenças.

Manufatura– para os fabricantes, é muito importante revelar os fatores que levam a falhas de produção e qualidade reduzida, bem como otimizar peças, recursos e distribuição, portanto, eles usam análises preditivas para monitorar o desempenho do fornecedor, prever requisitos de manutenção, otimizar a capacidade de produção e muito mais.

Varejo– os varejistas usam análises preditivas para prever vendas e demandas futuras e otimizar suas estratégias de preços, analisar a eficácia dos eventos promocionais e determinar quais ofertas são mais apropriadas para os consumidores.

As​ ​equipes de marketing estão usando análises preditivas para analisar como os consumidores reagiram à economia geral ao planejar uma nova campanha e usar esses insights para criar e executar campanhas direcionadas que atrairão os consumidores a fazer uma compra.

Energia– a análise em usinas de energia pode ajudar a prever falhas de equipamentos e necessidades futuras de recursos, ou quando as turbinas geradoras de energia precisam de manutenção. Ele também pode prever quando os clientes podem receber uma conta mais alta e enviar alertas aos clientes.

Clima– um dos melhores exemplos de análise preditiva é a previsão do tempo. A previsão do tempo de hoje é possível nos próximos meses, graças aos satélites que monitoram a terra e a atmosfera. Eles alimentam esses dados em modelos que determinam o clima esperado.

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