O que é análise preditiva?

A análise preditiva , um ramo da análise avançada , é o método ou técnica que usa dados para modelar previsões sobre a probabilidade de resultados futuros em potencial em seus negócios. A análise preditiva usa dados históricos e atuais combinados com técnicas como estatísticas avançadas e machine learning para modelar eventos futuros desconhecidos. Geralmente é definido como aprender com a experiência coletiva passada de uma organização para tomar melhores decisões no futuro usando ciência de dados e machine learning.

A análise preditiva permite que as organizações prevejam o comportamento do cliente e os resultados de negócios, usando dados históricos e em tempo real para modelar o futuro. Além disso, como um subconjunto dessa atividade, a modelagem preditiva é o processo de criação e manutenção de modelos, teste e iteração com dados existentes e aplicação de modelos incorporados em aplicativos.

A análise preditiva permite a identificação de padrões contidos nos dados para avaliar riscos ou oportunidades para o seu negócio, abordando questões de negócios importantes como: qual máquina precisa de manutenção? Qual produto devo recomendar agora? E quem corre o risco de sofrer uma parada cardíaca? Essencialmente, você pode usar a análise preditiva para prever níveis de confiança de eventos com base em condições e parâmetros muito definidos.

Quais são os principais benefícios da análise preditiva?

Os gerentes de negócios estão constantemente tomando decisões que afetam todos os aspectos de seus negócios: operações, produção, pessoal, marketing e finanças. Algumas decisões são puramente operacionais do dia a dia, algumas são respostas táticas aos movimentos do mercado competitivo e outras são decisões estratégicas de longo prazo. Todas elas afetam os retornos para as partes interessadas que podem determinar se a empresa é capaz de levantar novo capital no mercado de ações ou adquirir novos doadores e contribuintes para financiar suas operações e esforços de desenvolvimento de novos produtos. Todas essas decisões são críticas.

A base para essas decisões críticas são as informações. Os gerentes de negócios não podem tomar essas decisões sem informações. Mas de onde vêm essas informações? A única fonte verdadeira de informações são os dados. Os dados, no entanto, devem ser analisados e apresentados de maneiras significativas para produzir as informações necessárias. Os dados brutos não são muito úteis. As empresas estão inundadas de dados que vêm de inúmeras e diversas fontes internas e externas, incluindo processos de fabricação, pipelines da cadeia de suprimentos, transações online e tradicionais, sensores, mídia social, análises de empresas e produtos, relatórios de associações comerciais e governamentais e assim por diante. Todos esses dados também vêm em diferentes formas, como texto, imagens, áudio, vídeos e, claro, números. O problema da administração é como extrair de todos esses dados as informações acionáveis, perspicazes e úteis de que precisa (ou de que seus clientes precisam) para suas decisões.

Em última análise, as empresas devem competir em dados, e o caminho para os dados é o analytics. O Analytics tem três componentes:

• Exploração de dados e análise visual : para identificar novas informações assim como problemas e questões invisíveis
• Ciência de dados e machine learning : para modelar e prever resultados potenciais das ações da empresa e do mercado
• Relatórios : Para distribuir informações para ajudar as partes interessadas para que as melhores decisões possam ser tomadas

Ao embarcar em uma nova iniciativa de data analytics ou aprimorar uma já existente que está desatualizada e insuficiente para ambientes em mudança, como o gerenciamento passa por todos os problemas e complexidades que abrangem a análise de dados? Você precisa saber o que considerar e entender como as peças se encaixam para produzir as informações certas para decisões de negócios inteligentes.

Decidir entre exploração de dados e análise visual, ciência de dados e machine learning e relatórios é complexo. Que perguntas você deve fazer e quais respostas ajudarão a orientá-lo para fazer a escolha certa?

O espectro analítico da figura abaixo é uma série de perguntas com respostas orientadoras para você considerar que podem ajudá-lo a decidir o que você precisa para o seu negócio.

O espectro analítico da figura acima é uma série de perguntas com respostas orientadoras para você considerar que podem ajudá-lo a decidir que tipo de análise você precisa para o seu negócio.

A análise preditiva vai além da simples análise descritiva, que é o básico que a maioria das empresas utiliza hoje. A análise descritiva pode apenas dizer à empresa o que aconteceu. Para prever e descobrir informações sobre o futuro dos negócios, você precisa de análises preditivas. Essas informações podem ser extremamente valiosas na redução de riscos, otimização de operações e aumento de lucros. Melhor ainda, a análise preditiva ajuda as empresas a resolver problemas complexos com modelos preditivos e encontrar novas oportunidades de sucesso nos negócios.

Quais são alguns aplicativos de negócios da análise preditiva?

A análise preditiva permite que empresas de diferentes setores aproveitem as oportunidades usando o conhecimento passado e presente para prever o que pode acontecer no futuro. A detecção de fraude, por exemplo, depende de análises preditivas para identificar padrões nos dados que indicam fraude, detectam anomalias em tempo real e previnem ameaças futuras. A análise preditiva também pode ajudar a otimizar as operações, prevendo tendências que podem impactar os recursos e os esforços de marketing ao prever o comportamento do cliente em potencial. Finalmente, a análise preditiva é frequentemente usada na manufatura para avaliar ativos, implementar manutenção preditiva e reduzir custos associados ao tempo de inatividade da máquina.

• Identificação de anomalias
  • IoT e engenharia
  • Energia: monitoramento de produção, otimização de perfuração
  • Manutenção preditiva
  • Fabricação: otimização do rendimento
• Serviços financeiros
  • Monitoramento comercial
  • Detecção de fraude
  • Roubo de identidade
  • Anomalias de conta e transação
• Saúde e farmacêutica
  • Avaliação de risco do paciente: parada cardíaca, sepse, infecção cirúrgica
  • Monitoramento dos sinais vitais do paciente
  • Rastreamento de medicação
• Análise do cliente
  • Gestão de Relacionamento com o Cliente: análise e prevenção de rotatividade
  • Marketing: venda cruzada, venda incrementada
  • Preços: monitoramento de vazamento, rastreamento de efeitos promocionais, respostas de preços competitivos
  • Cumprimento: gerenciamento e rastreamento de pipeline
  • Monitoramento competitivo

Como funciona a análise preditiva?

A análise preditiva depende muito do machine learning (ML). ML é uma combinação de estatística e ciência da computação usada para criar modelos por meio do processamento de dados com algoritmos. Esses modelos podem reconhecer tendências e padrões em dados que geralmente são mais sofisticados do que apenas métodos de descoberta de dados visuais. Usando dados de diversas fontes (por exemplo, Internet das Coisas (IoT), sensores, mídia social e uma série de dispositivos), o machine learning processa os dados por meio de algoritmos sofisticados e cria modelos para identificar e resolver um problema e fazer previsões.

Um modelo pode ser tão simples quanto descrever o impacto em um componente da manufatura (por exemplo, “Se a entrega de suprimentos de material atrasar uma hora, os embarques de produtos finais atrasarão uma semana”). Também pode ser algo mais complexo, envolvendo vários impactos devido a vários problemas simultâneos. O machine learning pode percorrer trechos de dados e levar em consideração interações complexas para criar modelos que os profissionais do conhecimento humano não podem realizar. Os dados da máquina são, portanto, comumente usados para análise de imagens, vídeo e áudio.

A análise preditiva também depende da ciência de dados, que é um conceito mais abrangente do que apenas ML. A ciência de dados combina estatísticas, ciência da computação e conhecimento de domínio específico do aplicativo para resolver um problema. Em um ambiente de negócios, ela combina métodos de machine learning com dados de negócios, processos e experiência de domínio para resolver um problema de negócios. Basicamente, ela fornece informações preditivas para os tomadores de decisão.

Podemos incorporar um modelo para prever um resultado provável ou fornecer uma solução otimizada para mudanças nos parâmetros do processo diretamente nos processos de negócios. Um modelo oferece uma vantagem competitiva porque faz o seguinte:

• Aprimora recursos
• Acelera a tomada de decisão
• Processa grandes quantidades de tipos de dados díspares
• Geralmente reduz os custos das operações
• Gera novos fluxos de receita
• Leva a produtos e ofertas de serviços diferenciados

A incorporação de um modelo preditivo em processos de negócios é o objetivo conjunto da ciência de dados e do machine learning.