Layout do blog

Análise preditiva: entenda a importância para as organizações

out. 02, 2020


A análise preditiva está nos planos da sua empresa? Se ainda não está, deveria.


Essa solução trata da aplicação da tecnologia para fazer o que todo gestor gostaria, mas sozinho não é capaz: antecipar o futuro.


Parece exercício de astrologia? Nem tanto, se você entender os conceitos e técnicas utilizados nesse tipo de análise. 


Avance na leitura e veja como funciona!


O QUE É UMA AVALIAÇÃO PREDITIVA?


Avaliar de forma preditiva significa tomar como referência dados do passado e do presente para, a partir deles, formular prognósticos.


Esse tipo de análise serve para trazer respostas tanto para questões já conhecidas quanto para aquelas que você nem desconfiava que existiam.


Isso porque, ao avaliar o negócio de maneira preditiva, a empresa se habilita a ver ainda mais longe, se valendo de recursos e técnicas especiais.


COMO A ANÁLISE PREDITIVA FUNCIONA?


A análise preditiva tem muita relação com os tradicionais diagnósticos de dados estatísticos.

Não por acaso, a maior parte dos modelos preditivos são regressores, ou seja, equações criadas a partir da análise de dados.


Nesse contexto, são tomados como referência conceitos como big data, machine learning e inteligência artificial.


Portanto, ela funciona como um modelo que permite antecipar tendências ou responder a questões sobre problemas já conhecidos.


nfografico_estatisticas_big_data


QUAL É A IMPORTÂNCIA DA ANÁLISE PREDITIVA PARA AS ORGANIZAÇÕES?


Seja qual for o seu ramo de atuação e o tamanho da empresa, uma coisa é certa: você sempre vai precisar de alguma capacidade de antecipação.


Isso vale tanto para os momentos bons, nos quais existe uma propensão a se acomodar na “zona de conforto”, quanto nas fases difíceis, quando o foco se volta à busca de novas oportunidades.

Seja qual for o cenário, é pela análise preditiva que a sua empresa será capaz de dar um passo à frente.


COMO FAZER UMA ANÁLISE PREDITIVA EM 6 PASSOS


analise-preditiva-como-fazer-uma-com-6-passos


Antes de avançar, vale um rápido lembrete: a implantação de análises preditivas pode ser bastante facilitada se você fizer uso de ferramentas adequadas.


Isto é, utilizando softwares poderosos, como o DataRobot e o Tableau, junto com parceiros que saibam como implementar esse tipo de solução, a sua empresa poderá criar modelos preditivos rapidamente e trazer grandes resultados para o negócio.


Dito isso, veja como conduzir análises e, com o tempo, fazer delas os seus melhores recursos.


1. DEFINA OS OBJETIVOS


Análises em geral se prestam aos mais variados fins.


Por isso, é preciso estabelecer metas, ou seja, um ou mais objetivos para fundamentar o estudo.

Veja alguns exemplos:

  • Redução de custos operacionais ou de produção
  • Diminuir o churn rate ou a rotatividade
  • Alcançar novos públicos
  • Mapear o comportamento dos seus clientes
  • Prever tendências de mercado
  • Identificar produtos com maior potencial.


2. COLETE OS DADOS


Tendo uma ou mais metas a cumprir, é hora de coletar os dados para que, a partir deles, você possa criar previsões.


Essas informações, por sua vez, devem ser qualificadas.


Ou seja, serem coletadas de fontes confiáveis e submetidas a testes estatísticos em softwares apropriados.


3. ESTRUTURE AS INFORMAÇÕES


A partir do tratamento das informações por meio dos softwares, você já estará no caminho para fazer previsões. No entanto, a análise de dados costuma ser trabalhosa.


Na maioria dos casos, será necessário eliminar questões redundantes, correlações entre variáveis dependentes, entre outros procedimentos.


4. ANALISE OS DADOS


Embora a análise de dados envolva algum trabalho, é um esforço que vale a pena.


Afinal, somente pela estruturação e modelagem das informações coletadas, você será capaz de extrair respostas confiáveis.


Nesse momento, é importante conhecer pelo menos os fundamentos da estatística para que seja possível tirar conclusões corretas.


5. CRIE UM MODELO


Digamos, por exemplo, que você queira saber se investir em treinamento vai aumentar as vendas e de quanto poderá ser esse crescimento.


A análise preditiva pode ajudar, já que, por ela, você será capaz de criar um modelo baseado em regressão estatística que, por sua vez, tomará como referência o big data.


Esse é o resultado final do processo, pelo menos na parte mais prática.


escolher_ferramenta_de_bi


6. APERFEIÇOE O PROCESSO


Uma análise preditiva, como toda ferramenta de gestão, precisa ser constantemente aperfeiçoada.

Dados que servem hoje, amanhã já podem estar obsoletos. Logo, é necessário renovar frequentemente os seus modelos por meio de avaliações periódicas.


Essa é a etapa final de um ciclo que deve ser permanentemente renovado.


ANÁLISE PREDITIVA: EXEMPLOS DE COMO AS EMPRESAS USAM A FERRAMENTA PARA TOMAR DECISÕES


analise-preditiva-exemplos-saiba-como-empresas-usam-ferramentas-para-tomar-decisoes


Andreas Weigend, um dos maiores experts em big data no mundo, foi bastante claro: “Geramos hoje em um dia mais dados do que produzimos em todo o ano 2000”.


Diante dessa avalanche de informação, não resta alternativa às empresas que não seja se antecipar.

Nesse cenário, a consequência mais leve de ficar parado é vender menos.


Veja, então, o que as organizações mais atentas têm em vista quando aplicam análises preditivas em suas atividades.


PREVER CHURN


Churn é o que chamados de “taxa de desistência” ou de cancelamento.


Logo, ao usar modelos preditivos, a sua empresa se coloca em condição de antecipar quando um cliente vai cancelar um pedido ou um serviço.


Essa é uma prática altamente indicada para organizações que vendem produtos e/ou serviços recorrentes, como cursos e soluções por assinatura.


DETECTAR FRAUDES


Outro comportamento que pode ser antecipado por meio de modelos preditivos diz respeito às fraudes e aos desvios.


Isso vale tanto para aqueles que ocorrem sistematicamente quanto os ataques virtuais súbitos.


SEGMENTAR LEADS


Leads são os potenciais clientes, aqueles que iniciam uma relação com sua marca ou empresa.

Seu desafio é conduzi-los até que se tornem clientes de fato. Para esse objetivo, o marketing de conteúdo está sempre em alta.


Por outro lado, como criar publicações que realmente gerem resultados? Essa é uma das respostas que as análises preditivas podem trazer.


FAZER CROSS-SELL E UPSELL


Empresas varejistas sabem melhor do que qualquer uma que não basta apenas vender uma mercadoria.

Acima de tudo, é preciso fidelizar e criar condições favoráveis para que um cliente compre mais.


Essa é a proposta do conceito de cross-sell, segundo o qual as estratégias de vendas são orientadas para vender itens complementares entre si.


Já no upsell, a sua empresa se habilita a detectar consumidores com potencial mais alto de compra, podendo, assim, oferecer produtos premium ou de maior valor agregado.


CONCLUSÃO


Fica difícil discordar da enorme utilidade da análise preditiva considerando tantos benefícios e usos para essa técnica, não é?


E se a sua empresa estiver precisando de uma força extra para gerar insights, aí vai uma dica: experimente o DataRobot, solução analítica disponibilizada pela FiveActs, e entenda melhor o potencial dos dados do seu negócio.

 


Compartilhe

Por Equipe de especialistas Five Acts 23 abr., 2024
Este artigo explora como combinar as capacidades de visualização de dados do Tableau com técnicas de aprendizado de máquina para aprimorar a análise de dados.
Por Equipe de especialistas Five Acts 16 abr., 2024
Processamento de streaming O processamento de streaming é uma abordagem computacional que lida com a análise e processamento de dados que são gerados em tempo real, à medida que são recebidos. Em contraste com o processamento de lote, em que os dados são coletados e processados em blocos, o processamento de streaming permite lidar com a natureza contínua e em tempo real dos dados. No processamento de streaming, os dados são recebidos como fluxos contínuos que podem ser originados de várias fontes, como sensores, dispositivos IoT, mídias sociais, transações financeiras, registros de servidores, entre outros. Esses fluxos de dados são processados em pequenas parcelas ou eventos individuais, à medida que são recebidos, em vez de esperar por uma coleção completa de dados. Essa forma de processamento em tempo real permite que organizações monitorem, analisem e tomem decisões com base em informações atualizadas e em constante evolução. Com o processamento de streaming, é possível identificar eventos ou padrões instantaneamente, detectar anomalias, realizar análises complexas e acionar respostas automáticas em tempo real. O processamento de streaming é amplamente utilizado em várias indústrias, como finanças, mídia, saúde, logística e manufatura. Ele tem aplicações em detecção de fraudes, monitoramento de segurança, análise de sentimentos em tempo real, personalização de conteúdo, previsão de demanda, entre muitos outros casos de uso. Processamento de Streaming utilizando Databricks O Databricks destaca-se como uma plataforma robusta para o processamento de dados em tempo real, capacitando as organizações a extrair insights valiosos e tomar decisões ágeis ao aproveitar o potencial dos dados em movimento. Com o Databricks, é viável absorver grandes volumes de dados de diversas fontes em tempo real e processá-los prontamente para análises imediatas.
Por Equipe de especialistas da Five Acts 09 abr., 2024
Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel fundamental na transformação digital das organizações, impulsionando inovações que agregam valor e promovem a segurança. Neste cenário, a tecnologia traz a todo momento inovações que têm o potencial de transformar profundamente as operações e os resultados das empresas. Considerando as previsões do Gartner sobre as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para os próximos anos, fica evidente que o sucesso futuro dependerá da capacidade das organizações de se adaptarem e aproveitarem essas mudanças em seu benefício. O Gartner também traz 3 grandes considerações que devem ser feitas para alcançar o sucesso em meio a essas tendências. Confira: 1. Proteção do investimento À medida que as empresas adotam novas tecnologias, é fundamental garantir que elas sejam implementadas de forma a manter e maximizar seus benefícios a longo prazo. Isso inclui a gestão cuidadosa da confiança, risco e segurança da inteligência artificial, a adoção de práticas de gestão contínua de exposição a ameaças e a utilização de plataformas na nuvem específicas para o setor, entre outras medidas. Deste modo, é necessário ter cautela e incluir investimentos em medidas protetivas ao calcular o retorno sobre o investimento percebido. 2. Ascensão dos desenvolvedores Capacitar o pessoal e os desenvolvedores com a tecnologia certa é essencial para impulsionar a inovação e a produtividade. Isso inclui o desenvolvimento de plataformas internas de autoatendimento, a adoção de tecnologias de inteligência artificial para melhorar o desenvolvimento de aplicativos e o aproveitamento de plataformas do setor na nuvem. É fundamental trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas do negócio para determinar o escopo e a capacidade dessas soluções. 3. Fornecer valor contínuo Esse fator é essencial para manter a relevância e o sucesso no mercado. Isso requer um compromisso com um ciclo de refinamento e aceleração da otimização do valor, juntamente com a excelência operacional. Isso inclui o desenvolvimento de aplicativos inteligentes, a exploração das oportunidades apresentadas pelos clientes-máquina e o investimento em uma força de trabalho conectada aumentada. É crucial fazer ajustes contínuos para atender à demanda dos clientes internos e externos, garantindo, ao mesmo tempo, o acesso controlado para alterar rapidamente as ferramentas digitais. Em suma, as organizações que conseguirem construir e proteger sua infraestrutura tecnológica enquanto agregam valor a suas operações estarão bem posicionadas para prosperar na era digital em constante evolução. É hora de abraçar essas tendências e transformar os desafios em oportunidades. Confira agora as 10 tendências tecnológicas estratégicas, identificadas pelo Gartner, que moldarão o cenário empresarial nos próximos anos. Vamos explorar cada uma delas: 1. Gestão da confiança, risco e segurança da IA (AI TRiSM) A gestão da confiança, risco e segurança da IA é uma preocupação crescente para as organizações que buscam integrar a inteligência artificial em seus processos. Os controles AI TRiSM são fundamentais para garantir a governança adequada dos modelos de IA, assegurando sua confiabilidade, imparcialidade, segurança e transparência. Ao aplicar esses controles de forma ativa, as empresas podem melhorar a precisão das decisões baseadas em IA e eliminar informações falhas e ilegítimas. Isso não apenas fortalece a confiança nas soluções de IA, mas também promove uma cultura de governança e responsabilidade no uso dessas tecnologias. 2. Gestão contínua de exposição a ameaças (CTEM) A gestão contínua de exposição a ameaças é uma abordagem proativa e sistemática para lidar com os desafios cada vez mais complexos da segurança cibernética. Ao alinhar as prioridades de segurança com projetos comerciais específicos e vetores de ameaças críticos, as organizações podem reduzir significativamente o risco de violações de segurança. A integração do CTEM aos programas de conscientização e gestão de riscos é essencial para fornecer um foco relacionável liderado pelos negócios e uma priorização eficaz de mitigação de exposição. Além disso, a adoção de tecnologias de validação de segurança cibernética pode melhorar os fluxos de trabalho de priorização existentes e aumentar a prontidão da segurança cibernética. 3. Tecnologia sustentável A tecnologia sustentável desempenha um papel crucial na promoção da responsabilidade ambiental e social das organizações. Ao adotar soluções digitais que habilitam resultados ambientais, sociais e de governança (ESG), as empresas podem contribuir para o equilíbrio ecológico de longo prazo e para o bem-estar da sociedade. A vinculação da remuneração dos diretores de tecnologia ao impacto tecnológico sustentável até 2027 reflete o crescente reconhecimento da importância dessas iniciativas. Ao selecionar e implementar tecnologias que impulsionam a sustentabilidade em seus setores, as empresas podem não apenas reduzir seu impacto ambiental, mas também fortalecer sua reputação e criar valor a longo prazo para todas as partes interessadas. 4. Engenharia de plataforma A engenharia de plataforma é uma disciplina essencial para construir e operar plataformas internas de autoatendimento que suportam as necessidades dos usuários de forma eficiente e escalável. Ao estabelecer equipes de plataforma como provedores internos de serviços reutilizáveis, as organizações podem otimizar a experiência do desenvolvedor, acelerar a entrega de valor comercial e melhorar a retenção de talentos. A abordagem de tratar a plataforma como um produto, combinada com uma cultura de gestão de produtos colaborativa, permite que as empresas identifiquem e priorizem as capacidades técnicas mais úteis para seus usuários finais, garantindo assim a relevância e eficácia contínuas da plataforma. 5. Desenvolvimento aumentado com IA O desenvolvimento aumentado com IA está revolucionando a forma como os engenheiros de software criam, testam e entregam aplicativos. Ao integrar tecnologias de IA em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento, as empresas podem aumentar a produtividade de seus engenheiros e acelerar a inovação. A previsão de que, até 2028, 75% dos engenheiros de software usarão assistentes de codificação de IA destaca o potencial transformador dessas ferramentas. Estabelecer uma equipe de engenheiros seniores para avaliar e implementar essas ferramentas é essencial para garantir uma transição suave e maximizar os benefícios para a organização. 6. Plataformas do setor na nuvem As plataformas do setor na nuvem oferecem uma abordagem personalizada para atender às necessidades específicas de cada setor. Ao combinar serviços de software como serviço (SaaS), plataforma como serviço (PaaS) e infraestrutura como serviço (IaaS) em uma oferta de produto completa, as empresas podem obter adaptabilidade e agilidade para responder à rápida disrupção em seus setores. A previsão é de que mais de 50% das empresas utilizarão plataformas do setor na nuvem até 2027 destaca a crescente aceitação e adoção dessas soluções. Ao complementar o portfólio existente de aplicativos com plataformas do setor na nuvem, as empresas podem acelerar suas iniciativas de negócios e obter uma vantagem competitiva significativa. 7. Aplicativos inteligentes Os aplicativos inteligentes estão se tornando cada vez mais prevalentes, impulsionados pelo poder da inteligência artificial e pela disponibilidade de dados conectados. Ao integrar IA e diversos dados em aplicativos para consumidores ou empresas, as empresas podem automatizar tarefas, personalizar experiências e obter insights valiosos em tempo real. A previsão de que 30% dos novos aplicativos utilizarão IA para impulsionar interfaces de usuários adaptativas destaca o potencial transformador dessas tecnologias. Estabelecer um centro de excelência para capturar, explicar e monitorar a inteligência como um recurso é fundamental para garantir o sucesso e a eficácia desses aplicativos. 8. IA generativa democratizada A democratização da inteligência artificial generativa está redefinindo a forma como as empresas competem e operam. Com mais de 80% das empresas previstas para usar interfaces de programação de aplicativos de IA generativa até 2026, essa tendência está se tornando uma realidade cada vez mais presente. Ao democratizar o acesso a essas ferramentas, as empresas podem automatizar tarefas, aumentar a produtividade e criar novas oportunidades de crescimento. No entanto, é crucial implementar uma abordagem de gestão de mudanças eficaz para garantir que os funcionários estejam preparados e capacitados para usar essas ferramentas com segurança e confiança. 9. Força de trabalho conectada aumentada A força de trabalho conectada aumentada visa otimizar o valor entregue pela equipe humana, aproveitando tecnologias inteligentes, análise da força de trabalho e desenvolvimento de habilidades. Com 25% dos diretores de tecnologia da informação previstos para utilizar iniciativas de força de trabalho conectada aumentada até 2027, essa abordagem está se tornando uma prioridade para muitas organizações. Ao priorizar o tempo de aquisição de competência e desenvolver experiências do funcionário aumentadas com tecnologia inteligente, as empresas podem acelerar o desenvolvimento de talentos e obter uma vantagem competitiva significativa. 10. Clientes-máquina O Gartner traz os clientes-máquina como atores econômicos não humanos que compram bens e serviços em troca de pagamento, para atender às necessidades de outras máquinas, sistemas ou até mesmo de seres humanos. Esse é um conceito emergente na economia impulsionada pela Internet das Coisas (IoT) e pela crescente inteligência das máquinas conectadas. Um exemplo deste cenário seria uma fábrica inteligente onde máquinas autônomas estão conectadas à internet e têm a capacidade de tomar decisões de compra com base em dados de estoque, demanda do mercado, e outras variáveis. Essas máquinas podem então comprar materiais, peças de reposição ou, até mesmo, serviços de manutenção de outras máquinas ou fornecedores externos sem intervenção humana direta. Nesse contexto, as máquinas que fazem as compras são os "clientes-máquina". Os clientes-máquina representam uma mudança fundamental na forma como as empresas interagem com os consumidores. Com a previsão de que 20% das lojas digitais legíveis por humanos (isto é, pensadas para tornar a experiência com o site mais fácil e intuitiva para as pessoas) serão obsoletas até 2028, as empresas precisam se preparar para essa nova realidade. Essa ideia está ganhando relevância à medida que avançamos para uma era onde a automação e a inteligência artificial desempenham papéis cada vez mais importantes na tomada de decisões econômicas e comerciais. Ao criar equipes de análise dedicadas aos clientes-máquina e desenvolver cenários que explorem as oportunidades de mercado, as empresas podem se posicionar para capitalizar essa tendência emergente. Arquitetar as fontes de dados e plataformas necessárias para atender a esses clientes é fundamental para garantir uma transição suave para esse novo paradigma de consumo. Em resumo, essas tendências tecnológicas estratégicas estão moldando o futuro dos negócios, promovendo inovação, segurança e sustentabilidade. À medida que as organizações buscam se adaptar a um cenário em constante evolução, é essencial estar atento a essas tendências e incorporá-las de forma eficaz em suas estratégias de negócios. Fonte: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/intl-br/information-technology/documents/principais-tendencias-tecnologicas-2024-ebook.pdf?_gl=1*xjgpjk*_ga*MTYwMjE1ODEzOS4xNzEwNTE0ODc0*_ga_R1W5CE5FEV*MTcxMDg3OTkxOC4zLjEuMTcxMDg4MDE0My4zOC4wLjA .
Share by: