O que é análise preditiva e por que importa?

No mundo dos negócios, a análise ajuda as organizações a otimizar seus processos internos e externos, expandir e, em última análise, aumentar sua rentabilidade. Alguns tipos de análise de dados focam em ajudar os usuários a entender o que e por que as coisas aconteceram, enquanto outros tipos de análise de dados focam em fornecer informações sobre o que poderia acontecer no futuro. Este 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?

Análise preditiva é um tipo de análise de dados usada para prever eventos. Ela analisa 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 cobrirá. 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. Quais perguntas você gostaria de responder? Você conhece o tipo de eventos ou resultados que deseja prever? Saber as respostas para 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 segmentar e fatiar, e para executar os algoritmos necessários. Se sua organização definiu processos para coletar dados, não deve haver nenhum desafio em acumulá-los. Mas se não, você pode precisar configurar uma ferramenta de mineração de dados ou agregação de dados para extrair os dados da sua organização. Determinar como obter dados deve ser parte de sua definição de 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 garantir que os dados estejam formatados consistentemente.

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 descrever ações futuras. Esta etapa envolve a condução de dois métodos gerais de análise de dados – métodos de regressão estatística e técnicas de aprendizado de máquina.

5. Construção do modelo – Depois que seus dados foram processados e analisados, você pode começar a construir 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 – O próximo passo é implantar o modelo selecionado em uso cotidiano. O uso cotidiano está novamente vinculado à definição do projeto e ao seu objetivo inicial. Por exemplo, se o modelo for usado na indústria de telecomunicações para prever o uso da rede, esse modelo deve ser colocado em uso para monitorar o desempenho do serviço em tempo real e apresentar relatórios sobre possíveis problemas de desempenho lento ou conectividade.

7. Monitoramento – Depois que o modelo é implantado, ele precisa ser constantemente monitorado e revisado para garantir a eficácia. Novos dados podem ser integrados conforme se tornam disponíveis para suportar o modelo em uma base contínua.

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Técnicas de análise preditiva

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

Existem três técnicas principais usadas em 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 ramificação para mostrar visualmente possibilidades resultantes de cada resultado ou escolha. Cada ramo é uma possível decisão 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 questões de dados requerem diferentes aplicações de regressão, mas em geral, a técnica de regressão de análise preditiva ajuda a entender as relações entre variáveis. A regressão linear é usada se apenas uma variável independente pode ser atribuída a um resultado. A regressão múltipla é usada se várias variáveis independentes tiverem efeito em um resultado. E a regressão logística é usada quando a variável dependente é binária.

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

Por que a análise preditiva é importante?

Nos dias de hoje, os dados são um dos ativos mais valiosos das empresas. A análise de dados é extremamente importante no mundo dos negócios, transformando-o de múltiplas 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 é provável que aconteça e tomem decisões críticas com base nesses dados. Muitas empresas hoje fracassam em sobreviver por causa de sua incapacidade de prever e, portanto, planejar e executar estratégias comerciais bem-sucedidas.

Empresas que tomam suas principais decisões com base em intuição ou adivinhação perderam tempo e dinheiro significativos falhando em lançar produtos que seus clientes-alvo desejam ou precisam. Por outro lado, as empresas que usam análise preditiva para orientar sua tomada de decisão ganham uma vantagem competitiva. A análise preditiva permite que as organizações superem sua concorrência capitalizando em novas oportunidades.

Benefícios da análise preditiva

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

Melhorando a tomada de decisão

Ao analisar dados históricos e tendências do setor, a análise preditiva ajuda as organizações a fazer previsões informadas sobre o que o futuro poderia oferecer para elas e, portanto, formular estratégias baseadas em cenários prováveis. Essa capacidade preditiva permite que todos os usuários de negócios tomem decisões mais inteligentes apoiadas por fatos. Além disso, a tomada de decisão orientada por dados melhora a produtividade e aumenta a confiança da sua equipe.

Detecção de fraude

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

Redução de riscos

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

Redução de custos

A análise preditiva também pode ajudá-lo a reduzir 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 inventário e precificar seus produtos.

Melhoria da eficiência operacional

Uma dos pontos fortes mais significativos da análise de dados é melhorar a eficiência das operações. Muitas organizações usam análise preditiva para otimizar fluxos de trabalho, gerenciar recursos e otimizar o desempenho. Os dados ajudam a revelar onde podem melhorar, como podem fazer isso, e otimizar seus processos e desempenho geral para máxima rentabilidade.

Identificação de novas oportunidades de produtos/serviços

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

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

Análise preditiva versus análise prescritiva

A análise prescritiva é a forma mais avançada de análise de dados. Ela combina insights do processo de análise descritiva, que fornece insights sobre o que aconteceu, do processo de análise diagnóstica, que fornece insights sobre por que aconteceu, e do processo de análise preditiva, que fornece insights sobre o que poderia 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 comerciais e ambas são usadas para informar e orientar suas estratégias comerciais e processo de tomada de decisão com base em dados coletados. A principal diferença entre as duas é que a análise preditiva prevê possíveis resultados futuros, enquanto a análise prescritiva o ajuda a elaborar recomendações específicas para o próximo passo ideal.

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

Análise preditiva versus aprendizado de máquina

Uma ideia equivocada comum é que análise preditiva e aprendizado de máquina são a mesma coisa. Bem, elas não são, embora entendamos por que algumas pessoas podem pensar assim. Deixe-nos 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 seu núcleo, 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 através 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 elaborar estratégias comerciais 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 de intervenção humana. A análise preditiva requer que analistas de dados determinem e testem as correlações entre causa e resultado.

Exemplos de análise preditiva

Qualquer setor pode usar análise preditiva para otimizar operações, reduzir riscos, desenvolver estratégias de marketing e negócios melhores e mais eficazes, reduzir custos, aumentar receita e, é 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 análise preditiva de várias maneiras diferentes, incluindo simplificar de forma inteligente as operações internas, polindo a utilização de seus recursos e melhorando a coordenação e eficiência das equipes de cuidados. Mas mais importante, a análise preditiva permite que eles identifiquem 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, então eles usam análise preditiva para monitorar o desempenho do fornecedor, prever requisitos de manutenção, otimizar a capacidade de produção e muito mais.

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

Marketing – equipes de marketing estão usando análise preditiva 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 para fazer uma compra.

Energia – a análise em usinas de energia pode ajudar a prever falhas de equipamento e necessidades futuras de recursos, ou quando as turbinas de geração de energia precisam de manutenção. 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 para meses à frente graças aos satélites monitorando a terra e a atmosfera. Eles alimentam esses dados em modelos que determinam qual clima esperar.

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