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Análise Preditiva: Saiba o que é o como ela funciona
Analytics, Big Data

Análise Preditiva: Saiba o que é o como ela funciona

A análise preditiva é uma categoria de análise de dados focada em fazer previsões sobre resultados futuros com base em dados históricos e técnicas de análise, como modelagem estatística e aprendizado de máquina. Ela pode gerar insights futuros com um grau significativo de precisão. Com a ajuda de sofisticados modelos e ferramentas de análise preditiva, qualquer organização pode usar dados passados ​​e atuais para prever com segurança tendências e comportamentos futuros.

A análise preditiva conquistou o apoio de uma ampla gama de organizações, com um mercado global projetado para atingir aproximadamente US$ 10,95 bilhões até 2022, crescendo a uma taxa anual composta de 21% entre 2016 e 2022, de acordo com um relatório de 2017 feito pela Zion Market Research.

Como a análise preditiva funciona?

A análise preditiva utiliza como base uma ampla gama de métodos e tecnologias, incluindo big data, mineração de dados, modelagem estatística, aprendizado de máquina e diversos processos matemáticos. As organizações usam a análise preditiva para filtrar dados atuais e históricos com o intuito de detectar tendências e prever eventos e condições que devem ocorrer dentro de um tempo específico, com base nos parâmetros fornecidos.

Com a análise preditiva, as organizações podem encontrar e explorar padrões contidos nos dados para detectar riscos e oportunidades. Modelos podem ser projetados, por exemplo, para descobrir relações entre vários fatores de comportamento. Tais modelos permitem a avaliação da promessa ou do risco apresentado por um conjunto particular de condições, orientando na tomada de decisões informadas em várias categorias de eventos da cadeia de suprimentos e de aquisições.

Quais são os benefícios da análise preditiva?

A observação e compreensão do futuro sempre teve três objetivos fundamentais: dinheiro, fama e poder. A análise preditiva não muda as razões pelas quais as pessoas querem saber o que vai acontecer na próxima semana, no próximo mês ou no próximo ano, apenas torna a visão do futuro mais precisa e confiável do que as ferramentas anteriores.

Dinheiro: a análise preditiva pode ajudar os adotantes a encontrar maneiras de economizar e ganhar dinheiro. Os varejistas costumam usar modelos preditivos para prever requisitos de estoque, gerenciar agendamentos de expedição e configurar layouts de loja para maximizar as vendas. As companhias aéreas frequentemente usam análise preditiva para definir os preços das passagens refletindo as tendências de viagens anteriores. Hotéis, restaurantes e outros agentes da indústria da hospitalidade podem usar a tecnologia para prever o número de hóspedes em qualquer noite, a fim de maximizar a ocupação e a receita.

Fama: Nenhum negócio jamais conseguiu desaparecer na obscuridade. Ao otimizar campanhas de marketing com análise preditiva, as organizações podem gerar novas respostas ou compras de clientes, além de promover oportunidades de venda cruzada. Os modelos preditivos podem ajudar as empresas a atrair, reter e nutrir seus clientes mais valiosos.

Poder: A análise preditiva pode ser usada para detectar e interromper vários tipos de comportamento criminoso antes que qualquer dano sério seja causado. Ao usar a análise preditiva para estudar comportamentos e ações do usuário, uma organização pode detectar atividades que são fora do comum, variando de fraudes de cartão de crédito a espionagem corporativa e ataques cibernéticos.

Como a análise preditiva difere da análise tradicional?

A diferença entre a análise convencional e a análise preditiva é simples e direta. Enquanto a análise tradicional geralmente se concentra em insights que impactam o aqui e agora, a análise preditiva visa permitir que os usuários analisem o futuro próximo e a longo prazo para identificar possíveis tendências e futuros comportamentos.

Como uma organização deve começar com a análise preditiva?

Embora começar a usar a análise preditiva não seja algo que pode ser feito em um piscar de olhos, é uma tarefa que praticamente qualquer empresa pode realizar, desde que permaneça comprometida com a abordagem e esteja disposta a investir o tempo e os recursos necessários para fazer o projeto avançar. Começar com um projeto piloto de escala limitada em uma área de negócios crítica é uma excelente maneira de limitar os custos iniciais, minimizando o tempo antes das recompensas financeiras começarem a chegar. Uma vez que um modelo é colocado em ação, ele geralmente requer pouca manutenção, já que continua a gerar insights úteis por muitos anos.

Exemplos de análise preditiva

Atualmente, as organizações têm uma infinidade de maneiras de utilizar a análise preditiva. A tecnologia ajuda os adotantes nos campos mais diversos como finanças, saúde, varejo, hospitalidade, produtos farmacêuticos, automotivos, aeroespaciais e fabricação.

Veja a seguir alguns exemplos de como organizações de diferentes nichos estão fazendo uso da análise preditiva:

Aeroespacial: Previsão do impacto de operações específicas de manutenção na confiabilidade, uso de combustível, disponibilidade e tempo de atividade da aeronave.

Automotivo: Incorporar registros de robustez dos componentes e falhas nos próximos planos de fabricação de veículos. Estudar o comportamento dos motoristas para desenvolver melhores tecnologias de assistência ao motorista e, eventualmente, veículos autônomos.

Energia: Previsão dos índices de preço e demanda a longo prazo. Determinação do impacto de eventos climáticos, falhas de equipamentos, regulamentações e outras variáveis ​​nos custos dos serviços.

Serviços financeiros: Desenvolver modelos de risco de crédito. Previsão das tendências do mercado financeiro. Prever o impacto de novas políticas, leis e regulamentações sobre empresas e mercados.

Fabricação: Previsão da localização e taxa de falhas das máquinas. Otimização das entregas de matérias-primas com base nas demandas futuras projetadas.

Segurança: Uso dados de tendências criminais para definir os bairros que podem precisar de segurança reforçada em determinadas épocas do ano.