O que é análise preditiva? … e 5 tipos principais de análise de dados.

O que é análise preditiva? Quais são os cinco tipos de análise preditiva? Quais são as aplicações da análise preditiva em diferentes indústrias? Por que cada vez mais empresas decidem usar análise preditiva? Essa prática de examinar dados é necessária para a tomada de decisões e formulação de estratégias? Leia o artigo e descubra mais sobre as maneiras atuais de prever tendências e eventos futuros.

Análise preditiva – índice:

1. O que é análise preditiva?
2. 5 tipos principais de análise de dados
3. Exemplos de aplicação da análise preditiva
4. Benefícios da análise preditiva

O que é análise preditiva?

A análise preditiva também é conhecida como análise avançada e é usada para prever o que acontecerá a seguir. Toda a pesquisa em análise preditiva é baseada em conjuntos de dados históricos já coletados, embora o tipo de dado utilizado possa variar. Atualmente, não é mais possível processar todas as informações coletadas usando técnicas tradicionais (como bancos de dados). Os conjuntos de dados são imensos e geralmente não estruturados. Todos os padrões ocultos que buscamos não são mais acessíveis à primeira vista e técnicas avançadas e complicadas precisam ser utilizadas.

As pessoas estão produzindo dados constantemente, Big Data está se tornando ainda maior, e com esse crescimento, as técnicas de análise se tornam cada vez mais sofisticadas. Ainda assim, para produzir resultados significativos, o aumento do poder dos computadores é crucial. Aqui, vale lembrar que o conceito de análise preditiva existe há várias décadas e só recentemente conseguiu mostrar sua usabilidade.

Por que não antes? Tudo se deve ao avanço tecnológico de nossas sociedades – temos computadores mais rápidos e baratos, o software é fácil de usar e, finalmente, a capacidade de coletar grandes volumes de dados. Antes, a análise preditiva era um domínio de interesse de estatísticos, matemáticos e cientistas, enquanto hoje analistas de negócios ou outros especialistas podem usar a análise preditiva com sucesso.

5 tipos principais de análise de dados

Já sabemos o que é análise preditiva, mas que tipos de análise existem? Existem cinco tipos de análise que podem ser usados pela sua empresa; todos os métodos estão fortemente conectados por várias técnicas detalhadas e geralmente são vistos como etapas na análise preditiva. Os cinco tipos de análise incluem:

Análise Descritiva – o tipo de análise mais comum e amplamente utilizado, que analisa os dados que chegam em tempo real, informações são extraídas de redes sociais e sites. Relatórios financeiros e de vendas são os exemplos mais conhecidos de análise descritiva.

Análise Diagnóstica – o segundo tipo de análise mais conhecido, que lida com razões ou fatores que afetam diferentes ocorrências nos negócios.

Análise Preditiva – este tipo de análise lida com previsões, onde o analista tenta prever o que pode acontecer a seguir com base em todos os padrões ou tendências anteriores.

Análise Prescritiva – é um passo adicional após os outros tipos de análise, que ajuda a criar prescrições para resolver problemas, utilizando dados derivados dos resultados dos outros tipos de análise. Um dos exemplos da análise prescritiva é o aplicativo Google Maps, que é capaz de ajudar a escolher a melhor rota com base em dados relacionados a: distância, tráfego e velocidade.

Análise Cognitiva – combina várias formas diferentes de análise, como: semântica, inteligência artificial, algoritmos de aprendizado de máquina, modelos de aprendizado profundo, tudo isso permitindo uma aplicação cognitiva do software usado para melhorar ao longo do tempo. Para derivar quaisquer conclusões, grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados estão sendo analisados.

Exemplos de aplicação da análise preditiva

A análise preditiva é utilizada por indústrias de alta importância, onde a avaliação de risco e a prevenção de eventos inesperados são cruciais. Existem muitas indústrias que usam métodos de análise preditiva e não é possível listar todas, uma vez que o campo está se desenvolvendo rapidamente. Vale mencionar indústrias como:

Automotiva – veículos autônomos ou veículos com tecnologia de assistência ao motorista aplicam análise preditiva para criar melhores algoritmos de assistência ao motorista.

Serviços financeiros – todos os tipos de análise são usados para prever riscos relacionados a crédito ou fluxos de caixa futuros. Todos os tipos de fatores financeiros podem ser previstos, como: vendas, receitas ou despesas. Dados históricos de todas as demonstrações financeiras podem ser usados para projeções. Aqui, ferramentas quantitativas e técnicas de aprendizado de máquina estão sendo utilizadas.

Indústria de energia – a produção de energia requer um alto nível de monitoramento de diferentes tipos de dados, como: condições climáticas, mudanças sazonais, disponibilidade de plantas, demanda e consumo de energia, tudo para prever o preço e o consumo de eletricidade.

Manufatura – em indústrias como aviação ou produção de máquinas, previsões estão sendo feitas sobre falhas que podem ocorrer em partes de máquinas ou motores de aeronaves. A análise visa prever a saúde dos elementos da máquina, ajudando a reduzir o custo e o tempo de manutenção e reparo. Malfuncionamentos também devem ser prevenidos para evitar situações prejudiciais, arriscadas e perigosas. Danos causados por dispositivos com falhas podem custar milhões em reparos, além de taxas legais em caso de processos e reivindicações de segurança.

Medicina e saúde – dispositivos médicos altamente técnicos usam todos os tipos de algoritmos em diferentes estágios dos procedimentos de diagnóstico. A indústria de cuidados investe milhões em dispositivos inteligentes vestíveis que podem ser usados por pacientes para coletar dados médicos – todos os dispositivos usam algum tipo de algoritmos de análise preditiva para detectar e prever reações corporais, sua intensidade e a possível necessidade de injeção de medicamentos.

Hospitalidade – grandes empresas de hospitalidade que possuem cadeias de hotéis ou cadeias de restaurantes não podem confiar em prognósticos simples; quanto maior a empresa, maior a necessidade de previsões detalhadas e precisas. Operadores de hospitalidade precisam determinar as necessidades de pessoal, o fluxo de clientes para evitar superlotação custosa ou sublotação prejudicial.

Marketing – uma vez que há muitos dados relacionados ao comportamento dos consumidores, o uso de análise preditiva é um passo óbvio a ser dado. Melhor publicidade com conteúdo cuidadosamente ajustado, bem como grandes estratégias, podem ser o resultado da análise preditiva, que pode aumentar a probabilidade de decisões de compra. Além disso, a análise preditiva pode ser usada em situações como: identificação de clientes que provavelmente deixarão de usar um serviço ou para melhorar o atendimento ao cliente.

Benefícios da análise preditiva

Existem vários benefícios em usar análise preditiva, mas o principal é a capacidade de fazer previsões em situações difíceis onde não há dados diretos e claros disponíveis. A previsão pode ser baseada em informações extraídas de muitas fontes e até mesmo fatos que parecem não estar diretamente conectados ao nosso problema podem ser valiosos.

Líderes empresariais, pesquisadores, cientistas e investidores podem usar análise preditiva para reduzir riscos de todos os tipos de operações. Cada vez que o risco é identificado e mitigado, o controle sobre o capital e os ganhos é protegido. Mesmo pequenas ocorrências podem impactar os negócios e trazer ameaças imprevistas, que podem resultar em consequências catastróficas a longo prazo.

Resumo

Independentemente da indústria, a análise preditiva pode ser usada para produzir uma compreensão mais profunda de qualquer processo complicado, desde que os dados relacionados estejam disponíveis. A análise preditiva permite que os líderes tomem decisões sólidas que podem não apenas aumentar os números de vendas, mudar estratégias de marketing, prevenir falhas custosas ou avaliar necessidades de pessoal, mas também salvar vidas, prevenir desastres e ajudar a evitar a ocorrência de eventos trágicos desnecessários. Sem saber o que é análise preditiva, os negócios contemporâneos não seriam os mesmos.

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