Com a profusão de dados que vêm sendo produzidos por pessoas e objetos, as empresas estão cada vez mais imersas no modelo de gestão orientada a dados. Esse padrão já deixou de ser uma tendência e se tornou quase que uma “obrigação”, visto que, desse mar de informações, surgirão inúmeros insights, que permitirão uma tomada de decisão mais embasada e uma gestão mais eficiente. Nesse cenário, a análise preditiva surge com força total.

Essa técnica de análise de dados, se refere a antecipação de tendências e a criação de planos de ação, criados para resolução de possíveis problemas. Para chegar a esses resultados, é feita uma análise refinada de uma gama de dados históricos, relacionando-os aos objetivos da corporação, para que sejam encontrados pontos convergentes, que apontem as tendências.

Quer entender melhor como funciona análise preditiva e como esse modelo beneficia as empresas? Então, este post foi feito para você. Confira!

O que é análise preditiva?

Já sabemos que a análise preditiva é uma técnica que visa a identificação de tendências e também que ela ajuda no mapeamento de um plano de ação para resolver possíveis problemas futuros.

A adoção dessa ferramenta foi potencializada, graças ao advento do Big Data, aliado às ferramentas dotadas de Inteligência Artificial e Machine Learning, que permitem uma análise automatizada e precisa.

Com a mineração de dados, a análise preditiva se torna uma aliada fortíssima dos gestores, permitindo uma gama de possibilidades para uma tomada de decisões mais embasada.

Um bom exemplo de análise preditiva, é a técnica de detecção de desvios, que busca inconsistências nos dados, a fim de encontrar fraudes ou possibilidade de invasões no sistema corporativo.

As ameaças de ransomware, por exemplo, que colocam em risco dados sigilosos, com a detecção de desvios implantada no sistema, é possível detectar a ameaça antes que ela se torne um problema maior. Com a identificação, o gestor pode recuperar o sistema indo ao último ponto de backup legítimo, assegurando a confiabilidade dos dados.

Quais são as principais aplicações da análise preditiva?

Como vimos, a grande vantagem da análise preditiva é a obtenção de insights preciosos e identificação de oportunidades de mercado. Confira alguma das aplicações abaixo.

Detecção de fraudes

A detecção de desvios é uma das principais técnicas de mineração de dados e é amplamente utilizada em análises preditivas. Com ela é possível identificar dados que fogem do padrão e prevenir ataques ao sistema de uma empresa, de forma automática.

Tentativas suspeitas de entrada no sistema, ou login realizado de locais que não fazem parte do escopo da empresa, são algumas das anormalidades que podem ser identificadas e bloqueada automaticamente pelo sistema.

Um bom exemplo de detecção de fraudes é realizado pelas operadoras de cartão de crédito, que conseguem detectar movimentações suspeitas. Os algoritmos dotados de inteligência artificial executam ações automáticas, que vão desde a notificação do titular, até o bloqueio do cartão.

Otimização das campanhas de marketing

Com os dados relacionados a comprar ou interesses dos consumidores, as lojas, físicas ou virtuais, conseguem, com análises preditivas, direcionar as suas campanhas, antecipar tendências de mercado e os anseios dos consumidores. A análise preditiva pode ser utilizada em estratégias de aquisição, retenção e fidelização.

Gestão estratégica

Com a análise preditiva, os gestores das empresas conseguem fazer um planejamento estratégico que permitem o desenvolvimento de novos produtos ou serviços, baseados nos anseios dos consumidores ou em tendências de mercado.

Além disso, é possível fazer projeções de crescimento e prever os possíveis percalços no caminho, projetando resoluções prévias.

Quais são as etapas da implementação da análise preditiva no setor de TI?

As etapas da implementação da análise preditiva no TI, estão alinhadas a termos tecnológicos que você certamente já ouviu, como Big Data, Business Intelligence, Data Minner entre outros. O primeiro passo para a implementação é adquirir o conhecimento prévio da complexidade dos processos.

A primeira coisa que você precisa saber, é que os dados são coletados nos bancos de dados dos servidores, sem uma ordem ou estrutura. Podemos classificar os dados em:

  • estruturados — com informações organizadas de forma lógicas e prontas para serem analisadas;

  • não estruturados — dados sem segmentação e obtidos de forma massiva, sem padrões ou estruturas e que necessitam de um trabalho de organização, seja por interferência humana ou por meio da tecnologia.

Dito isso, vamos as etapas que você deverá seguir para implementar a análise preditiva em seu negócio.

Identifique as métricas importantes para o negócio

Como vimos acima, Big Data nos oferece uma gama de dados estruturados e não estruturados. Para que a empresa possa obter insights específicos, será necessário que os responsáveis pela análise, identifiquem os dados que serão úteis a estratégia.

Os resultados das análises devem ter influência direta nas mudanças do processo da empresa, e para isso, é necessário que os gestores fiquem atentos as métricas criadas, pois elas que mostrarão a evolução dos processos.

Saiba como obter e operacionalizar os dados

Para que nada saia dos trilhos, é importante que a análise preditiva seja bem planejada. Isso só será possível, se houver a criação de técnicas de aperfeiçoamento, para que o modelo de análise seja aprimorado, durante o processo de instauração.

Para que isso seja possível, é importante que os dados estejam disponíveis e que vocês tenham os meios para acessá-los.

Encontre os fornecedores e ferramentas certas

Uma análise preditiva eficiente, requer ferramentas que estejam a altura das expectativas da empresa. Por isso, certifique-se de que os fornecedores, de dispositivos e softwares que serão empregados no processo, sejam especializados, e que possam garantir os melhores resultados.

Se sentir que sua empresa não está 100% estruturada, uma boa saída é a contratação de uma empresa parceira para gerir os ativos de TI.

Tenha uma boa política de governança de dados

Com as mudanças que ocorrem no ambiente empresarial, há também uma mudança nos tipos de dados que são colhidos, interna e externamente. Uma política de governança garantirá a qualidade e a consistência desses dados, para que as análises continuam agregando valor a empresa.

Outro fator importante relacionado a política, é que ela define diretrizes que evitam a interpretação equivocadas e que geram resultados negativos.

Quais são os principais desafios da análise preditiva?

Mesmo com todas as vantagens, a análise preditiva oferece alguns desafios em sua implementação. Na maioria das vezes os problemas são relacionados a limitação de orçamento, que não permite que sejam adotadas as melhores ferramentas e também pela ausência de profissionais gabaritados para traçar uma estratégia eficiente

A melhor maneira de superar essa dificuldade, é com a terceirização do TI, contratando uma empresa com credibilidade, que utilize as melhores ferramentas, tenha profissionais gabaritados e esteja disposta a trabalhar para o crescimento de seu negócio.

Como vimos neste post, a análise preditiva contribui muito para que as empresas melhorem os seus resultados, em diferentes segmentos, além de contribuir com insight que permitem a superação de possíveis percalços futuros.

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