Análise preditiva e Big Data: qual é a relação?

em Tendências.

Em mundo conectado, saber interpretar o que está acontecendo no mercado é fundamental para tomar as decisões certas para o seu negócio. A evolução da tecnologia torna cada vez mais sofisticado o processo de gerar e coletar informações e, nesse contexto, a análise preditiva surge como um diferencial competitivo de empresas que sabem usar essa ferramenta de forma estratégica.

Mas como ela se relaciona com o Big Data, uma das principais tendências quando se fala em Tecnologia da Informação? Neste post, você vai conhecer um pouco mais sobre essa técnica e entender como ela pode ser aplicada no dia a dia de uma companhia. Está pronto para começar?

O que é análise preditiva?

Análise preditiva é uma técnica de interpretação de dados que busca mapear tendências e antecipar eventos. Usa conceitos de Matemática e Estatística para mergulhar em bancos de dados e estabelecer relações entre um grande volume de informações. Trata-se de um mecanismo que usa algoritmos específicos de machine learning(aprendizado de máquina) para coletar e interpretar os dados de forma automatizada.

Em uma empresa, esse tipo de recurso fundamenta o processo de tomada de decisão. Ele permite ter uma visão mais ampla do rumo dos negócios e da probabilidade de determinados resultados serem obtidos no futuro. Imagine saber hoje se sua empresa poderá alcançar as metas para os próximos cinco anos. A análise preditiva pode dar mais insumos para resolver essa questão.

As aplicações podem ser direcionadas a todas as áreas de uma companhia para:

  • prever o lucro ou o prejuízo da empresa de acordo com o período do ano e o histórico de performance de anos anteriores;
  • entender o comportamento dos clientes;
  • controlar o estoque e prevenir o desabastecimento;
  • melhorar as finanças da empresa e evitar o desperdício de recursos;
  • avaliar a probabilidade de sucesso ou fracasso de um projeto.

A partir desses aspectos, você já percebeu que é possível trabalhar com análise preditiva tanto em relação aos dados produzidos pela própria empresa (dados contábeis, financeiros, dados de projetos), quanto em relação às informações externas (fornecidas pelos próprios clientes e públicos com os quais uma companhia se relaciona).

Além disso, também há os dados públicos, dos quais uma empresa pode se beneficiar para entender como ela está posicionada frente a seus concorrentes e o que ela oferece em matéria de diferenciais em seu ramo de atuação.

Por isso, saber lidar com um volume tão grande de informações é cada vez mais importante. Muitas empresas têm negligenciado ou não sabem como empregar esforços nesse sentido, principalmente as pequenas e médias. No entanto, a análise preditiva pode ser um ponto-chave para escalar o negócio.

Como a análise preditiva pode ajudar em seus negócios?

As empresas de Tecnologia da Informação foram pioneiras em desenvolver e utilizar a análise preditiva para antecipar tendências e tomar decisões.

No entanto, hoje em dia essa técnica não está restrita somente a empresas que lidam mais diretamente com a tecnologia, como vimos no tópico anterior.

A seguir, vamos entender como ela se aplica na prática em um negócio.

Análise preditiva nas operações de uma empresa

As técnicas de análise preditiva permitem que uma empresa toque as tarefas do dia a dia de modo mais eficiente.

Imagine uma fábrica, por exemplo. Na linha de produção, cada minuto de atraso representa prejuízo para o negócio. No entanto, também é necessário regular a produção para que os itens não sejam fabricados em excesso e a empresa fique com produtos parados em estoque.

Uma boa ferramenta de analytics pode ajudar a controlar o estoque e detectar quais processos podem ser otimizados para serem executados de forma mais rápida, de maneira a tornar a produção mais eficiente e evitar o desperdício.

Análise preditiva na segurança da informação e na prevenção de fraudes financeiras

As ferramentas de analytics também podem ajudar a controlar os fluxos financeiros de uma empresa, de modo a identificar anomalias em movimentações. Elas auxiliam na investigação de fraudes à medida que podem ser programadas para identificar padrões suspeitos de movimentação em uma empresa.

Elas podem atuar em sistemas de segurança digital que previnem esses acontecimentos, impedindo que determinadas ações sejam executadas sem a autorização de um supervisor ou acionando um alerta quando algo parecer suspeito.

Análise preditiva no mapeamento de tendências de consumo

Há determinados períodos do ano em que os consumidores ficam mais ávidos por comprar certos itens.

Uma análise preditiva eficaz pode cruzar os dados de uma empresa com informações públicas (mídia, pesquisas de mercado, levantamentos estatísticos) para determinar padrões de consumo e, assim, estabelecer qual é a melhor estratégia para vender um produto ou serviço.

Qual é a relação entre análise preditiva e Big Data?

A análise preditiva é apenas um dos quatro pilares da análise que envolve os conceitos de Big Data. Os outros três são:

  • análise prescritiva: identifica possíveis consequências de uma ação ou decisão;
  • análise descritiva: compreensão do momento atual por meio da mineração de dados (data mining);
  • análise diagnóstica: compreende as causas de determinado evento.

Juntas, essas são poderosas ferramentas de tomada de decisão e têm grande potencial para otimizar a utilização dos recursos, aumentar a produtividade da sua empresa e antecipar eventos, de modo que uma companhia possa aproveitar melhor determinadas ondas ou se proteger de eventuais turbulências no meio do caminho.

O fundamental antes de investir em ferramentas que permitam esse tipo de análise é avaliar o próprio perfil da empresa, seu momento no mercado, seus diferenciais e suas principais necessidades.

Atender bem o público-alvo da sua empresa é e sempre será a finalidade de qualquer melhoria de processos, pois é isso que trará retornos de longo prazo para a sua companhia e permitirá que os negócios continuem saudáveis no futuro.

 

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