Análise preditiva: use o poder dos dados para se preparar para o futuro

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Saber o que acontecerá nas próximas semanas, meses e semestres pode ser muito útil para traçar uma estratégia de sucesso para o seu negócio. Apesar de parecer inatingível, isso pode ser alcançado por meio da ciência de dados, com a análise preditiva.

Essa abordagem baseia-se no estudo do passado e do presente para calcular possibilidades para o futuro. Com isso, empresas de qualquer setor conseguem ter uma estimativa quanto aos riscos, bem como projeções mais precisas de lucros e perdas.

Aliás, quando esses conhecimentos estatísticos encontram tecnologias como a inteligência artificial e o machine learning, há um potencial ainda maior. Esse conjunto pode ser aplicado a indústrias, ao varejo ou até no ao financeiro para aprimorar a gestão e indicar oportunidades e desafios a médio e longo prazo. 

Então, para implementar a tática de business intelligence na empresa, é preciso conhecer mais sobre como funciona e quais ferramentas são necessárias. Portanto, neste artigo, você verá:

  • O que é a análise preditiva;
  • Como aplicar esse modelo estatístico;
  • Categorias analíticas usadas na inteligência de negócios;
  • Vantagens que a análise preditiva traz para as empresas;
  • Atuação nos diferentes setores;
  • Principais tecnologias que ajudam a prever cenários.

O que é análise preditiva?

Não é surpreendente dizer que, para entender o que vai acontecer no futuro, é necessário olhar para o passado. E a análise preditiva, que é um modelo estatístico, atua exatamente nessa base, combinando dados históricos, algoritmos de estatística e tecnologia, com a finalidade de estipular a probabilidade de acontecimentos. 

Para colocar isso em prática, há diversos padrões a  serem usados, como os paramétricos e os não paramétricos. Enquanto o primeiro foca na distribuição de dados, o segundo não se adapta a esses critérios.

Do mesmo modo, muitas tecnologias podem ajudar a fazer as predições em larga escala, com grandes volumes de informações. Entre essas, estão a inteligência artificial (AI), o machine learning e a internet das coisas (IoT). 

Em suma, o método é um meio para extrair ideias que colaborem na tomada de decisão. Essa abordagem, por sua vez, tem se tornado cada vez mais importante em meio a mercados altamente competitivos.

Tanto é que no relatório Mais de 100 previsões de dados e análises para 2025, publicado pela consultoria Gartner, em março de 2021, consta que:

  • Até 2024, 30% das organizações irão investir em plataformas de governança de dados e estudos, aumentando o impacto de insights confiáveis ​​e novas eficiências nos negócios;
  • Até 2025, 30% das grandes empresas business-to-business (B2B) usarão análises preditivas de AI para impulsionar todos os seus KPIs e insights de vendas.

Como é feita a predição?

Assim como qualquer outra etapa de estatística, a análise preditiva depende diretamente de um conjunto de dados. O ideal é que tenha múltiplas fontes, para uma visão mais abrangente e confiável..

Geralmente, para realizar prognósticos, são empregadas técnicas como regressão linear, árvores de classificação ou séries temporais. Há, ainda, métodos estatísticos mais avançados, que usam o machine learning e softwares de inteligência de negócios focados nessa abordagem. 

Entre as ferramentas mais conhecidas no mercado, podemos citar SAP Analytics Cloud, Tableau, CB Insights e PowerBI.

Falando sobre a parte analítica em si, as informações são verificadas, passam por uma seleção e, por fim, são modeladas. Em seguida, é preciso validar as conclusões desse processo para, só então, criar e implantar o modelo preditivo.

Vale lembrar que, embora muitas plataformas tornem o processo mais intuitivo, é aconselhado contar com um profissional especialista em dados para garantir a qualidade do estudo.

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Conheça os diferentes tipos de análise usados na inteligência de negócios

A análise preditiva faz parte de um conjunto de soluções inestimáveis para a inteligência de negócios. Cada uma tem sua função e contribui para o próximo passo na abordagem voltada a dados, como você confere a seguir.

Descritiva 

Nessa etapa, o foco é entender o que está acontecendo. Aqui, entra o conhecimento do negócio, com fortalezas e pontos de melhorias, ou ainda o problema em si. É o primeiro ponto da jornada. 

Preditiva

Dedicada a antecipar os diferentes e possíveis cenários, a fim de auxiliar no planejamento do futuro. As previsões são feitas a partir do que foi reunido na etapa descritiva, como conjuntos de dados completos e confiáveis.

Na análise preditiva, são utilizadas soluções tecnológicas, como algoritmos de machine learning, para criar modelos que identificam padrões. 

Para esse passo ser realizado com sucesso, os objetivos da investigação devem ser claros, pois isso determina quais bases de informação serão usadas. 

Prescritiva

A partir da conclusão da fase anterior, essa etapa funciona como recomendação. Então, nesse momento, são estipuladas as melhores ações para maximizar resultados ou minimizar riscos e prejuízos.

Aqui, criamos cenários hipotéticos por meio de diversas técnicas, como a simulação e a teoria dos jogos. Se pensarmos em relação às perguntas respondidas em cada estágio, a prescritiva questiona: “como fazer algo acontecer?”.

Como as empresas se beneficiam dessa abordagem?

Até aqui, já falamos sobre as diversas etapas presentes na abordagem voltada a dados, que exigem esforço, conhecimento e suporte técnico. Mas é preciso esclarecer também quais as vantagens que a análise preditiva, dentro de uma cultura data-driven, traz aos mais diversos negócios e setores. 

A princípio, o prognóstico é um componente crucial para quem deseja se diferenciar dos concorrentes, ficando sempre à frente em eficiência. Em todo o mundo, essa é uma técnica valorizada, pois indica oportunidades e riscos no comércio, na indústria, entre outros segmentos econômicos.

Em outras palavras, é possível:

  • Tornar mais rápida a identificação de tendências;
  • Melhorar a experiência dos clientes;
  • Aumentar as vendas e, em consequência, o lucro;
  • Atingir metas de performance e desempenho;
  • Reduzir perdas de produtos e serviços, além de minimizar prejuízos financeiros;
  • Prevenir acidentes de trabalho ou falhas mecânicas;
  • Ganhar eficiência operacional;
  • Aprimorar a gestão;
  • Guiar investimentos certeiros em inovação de produtos/serviços.

Atuação nos diferentes setores

Além das vantagens gerais, vale esclarecer como esse tipo de análise contribui para negócios em diferentes setores.

Varejo

Uma reportagem da Forbes, publicada em agosto de 2018, mostrou que um dos maiores nomes do varejo — a Amazon — investia em inteligência empresarial e, principalmente, em soluções preditivas. Desde então, muita evolução permitiu o aperfeiçoamento dessas, aumentando a importância da estratégia.

Um bom exemplo são as recomendações (ou tática) de cross selling, que existem em sites como o da varejista. Quando um usuário seleciona o produto, surge um campo indicando outros que podem interessar, baseado no histórico. Por trás do que parece um sistema simples, existe uma ferramenta que estabelece os itens recomendados, a fim de aumentar o valor médio gasto por compra.

Essa abordagem auxilia a identificação de tendências de consumo e produtos mais pedidos e aprimora a gestão e a distribuição de estoque.

Logística

É comum que empresas que lidam com frotas de veículos coletem informações como:

  • Quilômetros rodados,
  • Data das revisões,
  • Tipo de combustível utilizado,
  • Horários de saída e chegada,
  • Roteiro de entregas.

Esses dados são essenciais para o controle, mas, acima de tudo, exercem um papel fundamental para antecipar riscos no transporte. Muitas vezes, uma manutenção realizada no período correto pode evitar problemas comuns de falhas mecânicas. E esse conhecimento será evidenciado na predição.

Assim, a solução aplicada na logística contribui para a redução de perdas financeiras e eficiência operacional. 

Indústria 

Qualquer operação industrial está sujeita a falhas no maquinário que diminuem ou até interrompem a produção. Nesse cenário, quando bem implementado, o modelo preditivo consegue antever problemas no equipamento e, assim, reduzir o tempo de inatividade.

Isso ocorre devido ao processamento de diversas informações, como o uso de matéria-prima, a produtividade do time e as datas de manutenção das máquinas. A partir daí, são identificadas possíveis dificuldades futuras.

A indústria de petróleo e gás emprega esse modelo analítico para determinar locais e formas de perfurar e para ajudar na precificação.

Setor financeiro

Bancos e empresas de cartões de crédito já usam a análise preditiva há muitos anos para identificar e reduzir o número de fraudes. Afinal, com o histórico de comportamento de consumo e operações bancárias, fica mais fácil identificar o que está fora do padrão.

Hoje, as tecnologias de machine learning dão suporte ao conhecimento estatístico. O que, ao mesmo tempo, aumenta a detecção desses problemas e reduz a possibilidade de que a transação fraudulenta ocorra. 

Principais tecnologias que ajudam a prever cenários

Como dito anteriormente, ter dados relevantes, consistentes e confiáveis é necessário para aplicar a análise preditiva de forma satisfatória. Então, na fase inicial da abordagem, as tecnologias de conectividade e nuvem são as que prestam suporte. 

A conexão com a internet é vital na coleta e no envio de informações. Por exemplo, no varejo físico, pode-se usar soluções como o Vivo Social Wi-Fi para captar estatísticas de conexão de usuários e realizar pesquisas. 

Em paralelo, a internet das coisas também recolhe dados e pode ser usada nos maquinários de indústrias. Inclusive, um estudo do Instituto FSB Pesquisa, de novembro de 2020, mostrou que a conexão machine-to-machine (M2M) é uma das principais na Indústria 4.0. Segundo a pesquisa, 27% dos empreendimentos industriais que conhecem o conceito, investiram em M2M.

Já a cloud fornece um ambiente digital com capacidade escalável para armazenar e acessar informações. Além disso, é nesse espaço que atuam algumas das plataformas utilizadas para a análise preditiva. 

Inteligência de dados

Apesar de muitas tecnologias estarem relacionadas à estrutura necessária para a predição, o Big Data, a AI e o machine learning são intrínsecos ao processo. Na busca pela melhor tomada de decisão, as soluções voltadas para dados são um requisito básico. 

Como exemplo, é indispensável ter grandes quantidades de informação não apenas sobre o funcionamento de uma empresa, mas também quanto ao comportamento de seu público. Nesse cenário, os serviços de Big Data ganham destaque, trazendo à tona tendências e identificando perfis.

Paralelamente, a inteligência artificial e o machine learning utilizam esse volume de dados para aprimorar processos. Na realidade, gradativamente, essas abordagens vêm sendo aplicadas e tornam a ferramenta importante para os gestores.

Afinal, a adoção da AI e do aprendizado de máquina elimina a necessidade do estudo manual de informações. Sendo assim, pode-se dizer que essa estratégia também minimiza erros e economiza tempo.

Análise preditiva olha para o passado para traçar o futuro

Todos os empreendedores precisam lidar com acontecimentos inesperados. Mas imagine se houvesse como reduzir as situações imprevistas, facilitando a gestão e o planejamento de qualquer empresa? 

É isso que a análise preditiva traz: a chance de traçar cenários possíveis, com oportunidades e riscos, e se preparar para esses antes que aconteçam. Esse planejamento pode ser o diferencial entre concorrentes, utilizando a ciência de dados a favor dos negócios.

Seja para aumentar vendas, otimizar operações, identificar fraudes ou entregar uma experiência melhor ao consumidor, essas estratégias são o caminho para uma gestão mais eficiente. E a Vivo Empresas pode ajudar nessa abordagem focada em informações, com o portfólio completo que oferece. 

São diversas soluções de conectividade, cloud, segurança, Big Data, IoT, aluguel de equipamentos, TI e ferramentas de colaboração disponíveis. E essas podem ser dimensionadas para se alinharem ao seu empreendimento e propósito. 

Para entender como o uso inteligente de dados influencia no sucesso das empresas, continue sua leitura com estes artigos:

Até a próxima

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