O que é análise preditiva e como ela Pode alavancar os Negócios?

A Análise preditiva, um ramo da análise avançada, é o método ou técnica de usar dados para modelar previsões sobre a probabilidade de resultados futuros em potencial em seus negócios. 

A análise preditiva usa dados históricos e atuais combinados com técnicas como estatísticas avançadas e aprendizado de máquina para modelar eventos futuros desconhecidos. Geralmente é definido como aprender com a experiência coletiva passada de uma organização para tomar melhores decisões no futuro usando ciência de dados e aprendizado de máquina.

A análise preditiva permite que as empresas prevejam o comportamento do cliente e os resultados de negócios, usando dados históricos e em tempo real para modelar o futuro. Além disso, como um subconjunto dessa atividade, a modelagem preditiva é o processo de criação e manutenção de modelos, teste e iteração com dados existentes e aplicação de modelos incorporados em aplicativos.

A análise preditiva permite a identificação de padrões contidos nos dados para avaliar riscos ou oportunidades para o seu negócio, abordando questões de negócios importantes como:

  • Qual máquina precisa de manutenção?
  • Qual produto devo recomendar agora?
  • E quem corre o risco de sofrer uma parada cardíaca? 

Essencialmente, você pode usar a análise preditiva para prever níveis de confiança de eventos com base em condições e parâmetros muito definidos.

Quais são os principais benefícios da análise preditiva?

O que é análise preditiva e como ela Pode alavancar os Negócios

Os gerentes de negócios estão constantemente tomando decisões que afetam todos os aspectos de seus negócios: operações, produção, pessoal, marketing e finanças. Algumas decisões são puramente operacionais do dia a dia, algumas são respostas táticas aos movimentos competitivos do mercado e outras são decisões estratégicas de longo prazo. 

Todas elas afetam os retornos para as partes interessadas que podem determinar se a empresa é capaz de levantar novo capital no mercado de ações ou adquirir novos doadores e contribuintes para financiar suas operações e esforços de desenvolvimento de novos produtos. Todas essas decisões são vitais para a empresa.

A base para essas decisões vitais são os insights. Os gerentes de negócios não podem tomar essas decisões sem uma certeza. Mas então, de onde vêm esses insights? 

A única fonte verdadeira de insights são os dados. Os dados, no entanto, devem ser analisados ​​e apresentados de maneiras significativas a fim de produzir os insights necessários. Os dados brutos não são muito úteis. 

As empresas estão inundadas de dados que vêm de inúmeras e diversas fontes internas e externas, incluindo processos de fabricação, canais da cadeia de suprimentos, transações online e tradicionais, sensores, mídia social, análises de empresas e produtos, relatórios de associações comerciais e governamentais e assim por diante. 

Todos esses dados também vêm em diferentes formas, como texto, imagens, áudio, vídeos e, claro, números. O problema da gestão é como extrair de todos esses dados o que é acionável, perspicaz.

Em última análise, as empresas devem competir em dados e o caminho para os dados é a análise. A Análise Preditiva tem três componentes:

1 – Exploração de dados e análise visual: para identificar novos insights, problemas e questões invisíveis.

2 – Ciência de dados e aprendizado de máquina (ML): para modelar e prever resultados potenciais das ações da empresa e do mercado.

3 – Relatórios: para distribuir informações para ajudar as partes interessadas, para que as melhores decisões possam ser tomadas.

Ao embarcar em um novo empreendimento de análise de dados ou aprimorar um existente que está desatualizado e insuficiente para ambientes em mudança… como o gerenciamento manobra em todas as questões e complexidades que abrangem a análise de dados? 

Neste caso, Você precisa saber o que considerar e entender como as peças se encaixam para produzir os insights certos para decisões de negócios inteligentes.

Decidir entre exploração de dados e análise visual, ciência de dados e aprendizado de máquina e relatórios é complexo. A análise descritiva pode apenas dizer à empresa o que aconteceu. 

Já a análise preditiva vai além da análise descritiva simples, que é o básico que a maioria das empresas utiliza hoje. Para prever e descobrir insights sobre o futuro dos negócios, você precisa de análises preditivas. 

Esses insights podem ser extremamente valiosos para reduzir riscos, otimizar operações e aumentar os lucros. Melhor ainda, a análise preditiva ajuda as empresas a resolver problemas complexos com modelos preditivos e encontrar novas oportunidades de sucesso nos negócios.

Como funciona a análise preditiva?

A análise preditiva depende muito do aprendizado de máquina (ML). O ML é uma combinação de estatística e ciência da computação usada para criar modelos por meio do processamento de dados com algoritmos. 

Esses modelos podem reconhecer tendências e padrões em dados que geralmente são mais sofisticados do que apenas métodos de descoberta de dados visuais. Usando dados de diversas fontes (por exemplo, a Internet das Coisas (IoT), sensores, mídia social e uma série de dispositivos), o aprendizado de máquina processa os dados por meio de algoritmos sofisticados e cria modelos para identificar e resolver um problema e fazer previsões.

Um modelo pode ser tão simples quanto descrever o impacto em um componente da manufatura (por exemplo, “Se a entrega de suprimentos de material atrasar uma hora, os embarques de produtos finais atrasarão uma semana”). 

Também pode ser algo mais complexo, envolvendo vários impactos devido a vários problemas simultâneos. O aprendizado de máquina pode percorrer um monte de dados e levar em consideração interações complexas para criar modelos que os profissionais do conhecimento humano não podem realizar. Os dados da máquina são, portanto, comumente usados ​​para análise de imagens, vídeo e áudio.

A análise preditiva também depende da ciência de dados, que é um conceito mais abrangente do que apenas ML. 

A ciência de dados combina estatísticas, ciência da computação e conhecimento de domínio específico do aplicativo para resolver um problema. 

Em um ambiente de negócios, ele combina métodos de aprendizado de máquina com dados de negócios, processos e experiência de domínio para resolver um problema de negócios. Basicamente, ele fornece insights preditivos para os tomadores de decisão.

Podemos incorporar um modelo para prever um resultado provável ou fornecer uma solução otimizada para mudanças nos parâmetros do processo diretamente nos processos de negócios. Um modelo oferece uma vantagem competitiva porque é capaz de:

  • Aprimorar recursos;
  • Acelera a tomada de decisão;
  • Processa grandes quantidades de tipos de dados díspares;
  • Geralmente reduz os custos das operações;
  • Gera novos fluxos de receita;
  • Leva a produtos e ofertas de serviços diferenciados.

A incorporação de um modelo preditivo em processos de negócios é o objetivo conjunto da ciência de dados e do aprendizado de máquina.

Onde aplicar a análise preditiva nos negócios?

A análise preditiva permite que empresas em diferentes setores aproveitem as oportunidades usando o conhecimento passado e presente para prever o que pode acontecer no futuro. 

Onde Aplicar a Análise Preditiva

A detecção de fraude, por exemplo, depende de análises preditivas para identificar padrões nos dados que indicam fraude, detectam anomalias em tempo real e evitam ameaças futuras. 

A análise preditiva também pode ajudar a otimizar as operações, prevendo tendências que podem impactar os recursos e os esforços de marketing ao prever comportamentos potenciais do cliente. 

Finalmente, a análise preditiva é frequentemente usada na manufatura para avaliar ativos, implementar manutenção preditiva e reduzir custos associados ao tempo de inatividade da máquina. Como por exemplo:

Detecção de anomalia

  • IoT e engenharia;
  • Energia: vigilância de produção, otimização de perfuração;
  • Manutenção preditiva;
  • Fabricação: otimização do rendimento;

Serviços financeiros

  • Vigilância comercial;
  • Detecção de fraude;
  • Roubo de identidade;
  • Anomalias de conta e transação.

Saúde e farmacêutica

Avaliação de risco do paciente: parada cardíaca, sepse, infecção cirúrgica;

Monitoramento dos sinais vitais do paciente;

Rastreamento de medicação.

Análise do cliente

  • Gestão de relacionamento com o cliente: análise e prevenção de churn;
  • Marketing: venda cruzada, venda expandida;
  • Preços: monitoramento de vazamentos, rastreamento de efeitos promocionais, respostas de preços competitivos;
  • Cumprimento: gerenciamento e rastreamento de pipeline;
  • Monitoramento competitivo.

Conclusão

A Analise Preditiva é uma poderosa ferramenta de estatística que pode revolucionar a forma com uma empresa faz seus negócios, além de guiar e ajudar na tomada de decisões importantes, ela mapeia todos os próximos passos a seguir.

Como cientista de dados, o aprimoramento e o uso desta estratégia é vital para o sucesso de sua carreira!

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