A análise preditiva é um campo de análise avançada que utiliza dados históricos, algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para prever resultados futuros. Essa abordagem ajuda as empresas a identificar padrões em conjuntos de dados grandes, melhorando a tomada de decisões em vários setores.
Todos os dias, empresas dos mais variados setores coletam e armazenam grandes quantidades de informações de todos os tipos, de interações com clientes a métricas operacionais. Terabytes de dados fluem diariamente para os pools da empresa, e nesses dados está contido o potencial de transformar as organizações. Infelizmente, muitas empresas ficam só no potencial. Isso acontece porque coletar e possuir dados não é suficiente; a verdadeira vantagem competitiva reside em saber aproveitar esses dados, gerando inteligência confiável sobre clientes, mercados e as tendências futuras que afetarão ambos.
A análise preditiva existe para transformar o potencial dos dados em informações úteis. Ela é uma poderosa ramificação da ciência de dados que permite que as empresas prevejam eventos futuros com base em dados históricos, usando algoritmos estatísticos e aprendizado de máquina para identificar a probabilidade de resultados futuros. Com a análise preditiva, as empresas podem fazer previsões com um maior grau de precisão. Seja prevendo o comportamento do cliente, gerenciando riscos ou otimizando as cadeias de suprimentos, a análise preditiva oferece uma ferramenta estratégica que ajuda as empresas a agir de forma proativa, em vez de reativa, impulsionando assim uma tomada de decisões mais inteligente e orientada por dados. A análise preditiva pode ser usada para estratégias de curto prazo e longo prazo.
A análise preditiva não é necessariamente uma tecnologia "nova", mas se tornou muito mais predominante e avançada nos últimos anos. Muitas organizações modernas dependem muito de informações orientadas por dados para reforçar e proteger seus negócios.
A análise preditiva evoluiu das estatísticas básicas e análise de dados para uma disciplina sofisticada alimentada por avanços tecnológicos em Big Data e aprendizado de máquina. No passado, modelos preditivos simples eram usados em setores como seguros e finanças. Ao longo do tempo, esses modelos se tornaram mais complexos e generalizados, com aplicações em vários setores, como saúde, marketing e gestão da cadeia de suprimentos.
À medida que o mundo se torna mais digital, as organizações passam a lidar com volumes mais altos e tipos variados de dados, o que aumenta o pool e contribui para informações mais avançadas e precisas. Considerando a competitividade da maioria dos setores no mercado atual, não é difícil entender como a análise preditiva está se tornando uma função fundamental da estratégia das organizações.
A análise preditiva é um componente importante da análise de dados. Como tal, ela abrange várias formas de análise interrelacionadas, cada uma atendendo a um propósito único na tomada de decisões orientada por dados. Confira abaixo as categorias mais comuns de análise preditiva:
Descritiva
Essa é a base do processamento de dados, voltada à interpretação de dados históricos para entender as mudanças que ocorreram. Ao empregar técnicas como agregação de dados e mineração de dados, a análise descritiva resume eventos passados principalmente por meio de visualizações, como painéis e relatórios detalhados. Essa análise fornece uma visão clara do que aconteceu na empresa, é essencial para a compreensão contextual.Diagnóstica
Com base na análise descritiva, a análise diagnóstica é mais aprofundada e visa encontrar os motivos por trás dos resultados observados. Ela envolve processamentos de dados mais complexos, como detalhamento, descoberta de dados, correlações e detecção de padrões para explorar dados e identificar anomalias ou tendências. Esse tipo de análise responde "Por que isso aconteceu?" identificando comportamentos e anomalias que podem indicar as causas raiz dos problemas.Prescritiva
Como a mais avançada forma de análise, a análise prescritiva não apenas prevê o que e quando acontecerá, mas também por que isso acontecerá. Esse tipo de análise gera informações e recomendações úteis sobre os resultados possíveis. Ela usa uma combinação de regras de negócios, algoritmos, aprendizado de máquina e procedimentos de modelagem computacional para recomendar ações que podem afetar futuras decisões ou operações de forma benéfica.
A utilização eficaz da análise preditiva exige uma compreensão das várias técnicas e modelos que sustentam essa forma avançada de análise de dados. Cada método oferece informações e aplicações exclusivos, permitindo que as empresas tomem suas decisões futuras com base em dados relevantes. Esta é uma visão geral de algumas das técnicas principais de análise preditiva e como elas podem ser usadas para transformar dados em previsões estratégicas:
A análise de regressão é um método estatístico usado para identificar as relações entre variáveis independentes e uma variável dependente. Ela ajuda a prever resultados contínuos e é amplamente usada nos setores de economia, finanças e ciências sociais. Os tipos comuns incluem regressão linear e regressão logística.
O método de regressão linear cria um modelo da relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes ajustando uma equação linear aos dados observados. Ao contrário da regressão linear, a regressão logística é usada quando a variável dependente é categórica. Ela estima a probabilidade de um resultado binário com base em uma ou mais variáveis de previsão. Por exemplo, pode prever se um cliente vai comprar um produto (sim ou não) com base na idade e renda dele.
Árvores de decisão são exatamente o que parecem: uma ferramenta de tomada de decisões que usa um gráfico de decisões que se parece com uma árvore e suas ramificações. Elas são usadas em tarefas de classificação e regressão. Ao dividir um conjunto de dados em subconjuntos menores e, ao mesmo tempo, desenvolver uma árvore de decisões associada, esses modelos ajudam a fazer previsões.
Redes neurais são conjuntos de algoritmos modelados vagamente com base no cérebro humano e projetados para reconhecer padrões em conjuntos de dados grandes e complexos. Eles interpretam dados sensoriais por meio de um tipo de percepção de máquina, rotulagem ou cluster de entradas brutas. Essas redes são fundamentais para o aprendizado profundo e essenciais para questões de previsão mais complexas.
Os modelos de cluster envolvem o agrupamento de um conjunto de objetos de forma que os objetos no mesmo grupo (chamados de cluster) sejam mais semelhantes entre si do que aos de outros grupos. Essa técnica é frequentemente usada em análises exploratórias de dados para encontrar agrupamentos naturais e discrepantes ou para resumir dados.
A modelagem de série temporal é um método usado para prever valores futuros com base em valores observados no passado. A análise de séries temporais é aplicada em vários setores, como economia, previsão do tempo e planejamento de capacidade para prever pontos de dados futuros antes de serem medidos.
Os métodos em conjunto usam vários algoritmos de aprendizagem para ter um desempenho preditivo melhor do que o que poderia ser obtido somente com um dos algoritmos de aprendizagem constituintes. Um exemplo comum é a floresta aleatória, que combina várias árvores de decisão para melhorar a precisão e o controle do sobreajuste.
A análise preditiva se tornou uma ferramenta indispensável em diversos setores, permitindo que as organizações usem informações orientadas por dados para aumentar a eficiência e a lucratividade e reduzir os riscos. A versatilidade da análise preditiva permite que ela seja aplicada em vários contextos, desde a melhoria das decisões operacionais do dia a dia até a elaboração de planos estratégicos de longo prazo. Confira abaixo algumas das aplicações mais recorrentes da análise preditiva:
A análise preditiva ajuda a detectar atividades fraudulentas analisando padrões nos dados de transações. Ela é comumente usada nos setores financeiro e bancário para identificar comportamentos incomuns que podem indicar fraude.
A análise preditiva pode prever comportamentos dos clientes, como prever quais deles têm mais chances de conversão ou quais produtos eles têm mais chances de comprar. Essas informações são essenciais para adaptar os esforços de marketing e melhorar as estratégias de vendas.
Ao analisar os dados dos clientes, a análise preditiva pode segmentá-los em grupos diferentes com base nas preferências e nos comportamentos. Essa segmentação ajuda as empresas a direcionar campanhas de marketing e personalizar produtos para atender às necessidades específicas de cada grupo.
Em algumas áreas, como seguros, bancos e assistência médica, a análise preditiva é usada para avaliar os riscos associados a empréstimos, subscrição de seguros ou assistência a pacientes. Ela pode ajudar na tomada de decisões mais bem fundamentadas e na mitigação de possíveis perdas.
Com a análise preditiva, as empresas podem prever quando máquinas ou equipamentos podem falhar, o que pode fazer uma diferença enorme na manutenção preventiva e na economia de custos. Isso é particularmente útil nas indústrias de fabricação e transporte, onde o tempo de inatividade do equipamento pode ser caro.
Os setores a seguir são alguns dos mais ativos na adoção de análises preditivas para impulsionar a inovação e a eficiência.
O setor financeiro usa análise preditiva para pontuação de crédito, detecção de fraude e gestão de riscos. Ela é usada para dar suporte às instituições na tomada de decisões orientadas por dados sobre empréstimos, investimentos e outros serviços financeiros.
Neste setor, a análise preditiva é fundamental para personalizar as experiências dos clientes e otimizar estratégias de preços, o que é extremamente importante para manter a competitividade. Ela também ajuda a gerenciar o inventário de forma eficaz para atender às demandas flutuantes. Essas informações ajudam a maximizar a satisfação e a receita dos hóspedes.
A análise preditiva capacita os profissionais de marketing a entender e prever melhor o comportamento dos consumidores, permitindo a criação de campanhas altamente direcionadas. Essa abordagem aumenta o engajamento do cliente e a probabilidade de conversões bem-sucedidas, otimizando as estratégias de marketing entre vários canais.
Na produção, você pode prever falhas de maquinário, simplificar operações e otimizar a cadeia de suprimento. Essa manutenção proativa não só reduz o tempo de inatividade, mas também os custos operacionais, aumentando a produtividade.
Os departamentos de recursos humanos usam análises preditivas para melhorar os processos de contratação, prever a rotatividade dos funcionários e otimizar a gestão da força de trabalho. Essa abordagem orientada por dados ajuda a criar equipes mais coesas e eficientes.
A análise preditiva é parte integrante da previsão da demanda, aumentando a eficiência das entregas e otimizando os níveis de inventário dentro da cadeia de suprimentos. Isso resulta em economias significativas e garante a disponibilidade dos produtos.
As empresas de serviços públicos aplicam análise preditiva para prever a demanda de energia, otimizar o desempenho das redes e programar manutenções. Isso leva a uma gestão de recursos mais eficiente e uma maior confiabilidade no serviço por parte dos consumidores.
No setor público, a análise preditiva é aplicada para melhorar as medidas de segurança pública, otimizar a distribuição de recursos e fundamentar decisões políticas. Os governos aproveitam essa tecnologia para responder melhor às necessidades dos cidadãos e melhorar a eficácia dos serviços prestados.
A modelagem preditiva é um componente crucial da análise moderna. Ela oferece uma variedade de benefícios capazes de transformar as empresas aprimorando suas estratégias e operações. Em resumo, a análise preditiva traz à tona muitos dos fatores que podem afetar o sucesso de uma organização. Confira abaixo algumas das vantagens mais significativas desse nível de informação aumentado:
A segurança dos dados é necessária para todas as organizações. A modelagem preditiva ajuda a reforçar as medidas de segurança identificando possíveis ameaças e vulnerabilidades antes que se tornem críticas. Essa abordagem proativa permite que as organizações implementem medidas de proteção antecipadas, o que as protege contra ameaças cibernéticas e outros riscos de segurança.
Na gestão de riscos, a modelagem preditiva facilita a detecção precoce e a atenuação de possíveis riscos em todas as operações de negócios. Ao preverem prováveis problemas e seus impactos, as empresas podem elaborar estratégias que minimizem os riscos, protegendo assim seus investimentos e sua reputação.
Ela também otimiza os processos de negócios por meio da previsão de demandas futuras e resultados de desempenho. Dessa forma, as organizações podem alocar recursos com mais eficácia, otimizar operações e reduzir o desperdício, elevando a eficiência operacional e a produtividade.
Com a modelagem preditiva, os tomadores de decisão podem confiar em dados e estatísticas, e não na intuição. Consequentemente, suas decisões são mais precisas, oportunas e informadas, o que pode impactar significativamente a direção estratégica e o sucesso de uma organização.
Ao ajustar as decisões operacionais e estratégicas, a modelagem preditiva ajuda a reduzir custos e a aumentar fluxos de receita. Esse benefício duplo melhora as margens de lucro gerais, e as empresas prosperam mesmo em ambientes competitivos.
A modelagem preditiva transforma o trabalho da equipe de marketing prevendo comportamentos, preferências e padrões de compra. Os profissionais de marketing podem usar esses insights para adaptar campanhas e, assim, atingir o público certo com a mensagem certa no momento certo, aumentando a eficácia de suas estratégias e o retorno do investimento.
A análise preditiva envolve uma série de etapas estruturadas que guiam os dados desde a coleta até a implantação em aplicações práticas. Confira abaixo uma divisão das etapas envolvidas na transformação de dados brutos em informações úteis:
A primeira etapa da análise preditiva é definir claramente o problema ou a pergunta específica que precisa ser tratada. Fazer isso ajuda a definir os objetivos para a análise e determinar quais tipo de dados e abordagens de modelagem serão necessárias.
Uma vez definido o problema, a etapa seguinte é coletar os dados necessários. Isso envolve a coleta de dados de várias fontes que podem incluir sistemas internos, dados disponíveis publicamente ou conjuntos de dados adquiridos. Organizar adequadamente os dados é essencial para as etapas a seguir, com tarefas como formatação, rotulagem e garantia de acessibilidade para análise.
Antes de usar os dados, eles têm que ser pré-processados. Essa etapa envolve lidar com valores ausentes, remover valores discrepantes e transformar variáveis para adequar os dados à modelagem.
Os dados precisam ser integrados de fontes diferentes, combinados em um conjunto de dados coeso e limpos para garantir alta qualidade. A limpeza pode envolver a remoção de registros duplicados, a correção de inconsistências e a verificação da precisão dos dados. Esse conjunto de dados refinado serve como dados de treinamento para elaborar o modelo preditivo.
Com os dados de treinamento preparados, o próximo passo é desenvolver modelos preditivos. Isso envolve selecionar algoritmos, tais como análise de regressão, árvores de decisão ou redes neurais, e aplicá-los aos dados de treinamento para criar um modelo capaz de prever resultados com base em padrões reconhecidos nos dados.
O modelo preditivo é então validado para garantir que ele funcione bem com dados não vistos, normalmente usando técnicas como validação cruzada. Após a validação, o modelo é implantado no ambiente de produção, onde pode começar a gerar previsões. O monitoramento e os ajustes contínuos são necessários para manter a precisão e a relevância do modelo à medida que novos dados são gerados e as condições mudam.
Muitas vezes, informações úteis começam como dados de análise preditiva, mas como aproveitar todo o alcance e poder dessa tecnologia? Você precisa da plataforma certa. Veja como descobrir a ferramenta certa para sua organização.
Comece estipulando claramente o que você espera alcançar com a análise preditiva. Seja na melhoria da retenção de clientes, otimização da eficiência operacional ou redução de riscos, ter um objetivo comercial claro vai orientar o escopo e a direção dos seus esforços de análise preditiva.
Identifique e avalie os conjuntos de dados que serão mais relevantes para seu objetivo. Fazer isso inclui avaliar a disponibilidade, a qualidade e a relevância das fontes de dados internas e externas. Garantir que você tenha acesso aos dados certos também é importante, pois a precisão de suas previsões depende muito da qualidade dos dados usados.
Desenvolva um plano de distribuição e uso das informações da análise preditiva na sua organização. Isso envolve a configuração de canais e processos de comunicação que garantem que as partes interessadas certas tenham acesso às informações de análise e entendam como usá-las na tomada de decisões.
Selecionar o software de análise preditiva adequado também é fundamental para este processo. Considere ferramentas que não se adaptam apenas às suas necessidades específicas em termos de funcionalidade, mas também se integram aos seus sistemas de dados existentes. Procure soluções que ofereçam escalabilidade, interfaces amigáveis e recursos abrangentes de suporte e treinamento para ajudar sua equipe a aproveitar ao máximo a tecnologia.
O potencial transformador da análise preditiva é evidente, permitindo que as organizações tomem decisões prospectivas com precisão incomparável. Ao aproveitar dados históricos, algoritmos estatísticos e aprendizado de máquina, as empresas podem prever tendências de mercado, otimizar operações e aprimorar as experiências dos clientes. No entanto, a eficácia da análise preditiva depende muito da força das soluções de software que processam e analisam os dados.
A ServiceNow, líder em soluções de software como serviço (SaaS) aprimoradas por IA, tem a resposta: a Now Platform®. Integrando recursos avançados de análise preditiva e inteligência artificial para simplificar os processos de negócios e melhorar a tomada de decisões, a plataforma oferece informações confiáveis para ajudar as organizações a prever tendências e automatizar respostas às mudanças do mercado. Com recursos projetados para aprimorar as experiências do usuário e os fluxos de trabalho operacionais, a Now Platform capacita as empresas a fazer mais do que apenas reagir às condições atuais; ela fornece as informações detalhadas e confiáveis necessárias para gerenciar com eficiência os cenários futuros, o que a torna uma ferramenta essencial para qualquer organização orientada por dados.
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