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 todos os setores? Por que mais e mais empresas decidem usar a análise preditiva? Essa prática de examinar dados é necessária para a tomada de decisões e formulação de estratégias? Leia o artigo e saiba mais sobre as formas atuais de prever as tendências e eventos futuros.

Análise preditiva - tabela de conteúdo:

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

O que é análise preditiva?

A análise preditiva também é conhecida como análise avançada e 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 dados usados ​​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 procuramos não são mais acessíveis à primeira vista e técnicas avançadas e complicadas precisam ser usadas.

As pessoas estão produzindo dados constantemente, o Big Data está cada vez maior, e com esse crescimento as técnicas de análise se tornam cada vez mais sofisticadas. Ainda para produzir quaisquer 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 isso se deve ao avanço tecnológico de nossas sociedades – temos computadores mais rápidos e baratos, softwares fáceis de usar e, finalmente, capacidade de coletar grandes volumes de dados. Como antes a análise preditiva era um domínio de interesse de estatísticos, matemáticos e cientistas, hoje o analista 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 ​​pelo seu negócio, todos os métodos estão fortemente conectados por meio de várias técnicas detalhadas e geralmente são vistos como etapas da análise preditiva. 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, as informações são retiradas de mídias sociais e sites. Os relatórios financeiros e de vendas são os exemplos mais conhecidos de análise descritiva.

Diagnostic Analytics – o segundo tipo de análise mais conhecido, que trata de razões ou fatores que afetam diferentes acontecimentos no negócio.

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

Prescriptive Analytics – é mais um passo após os demais tipos de analytics, que ajuda a criar prescrições para solucionar problemas, pois utiliza dados derivados dos resultados dos outros tipos de analytics. Um dos exemplos de análise prescritiva é o aplicativo Google Maps, capaz de auxiliar na escolha do melhor trajeto com base em dados relacionados a: distância, trânsito e velocidade.

Cognitive Analytics – combina várias formas analíticas diferentes, 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 tirar qualquer conclusão, grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados estão sendo analisados.

Exemplos de aplicação de análise preditiva

A análise preditiva é utilizada pelos setores de maior importância, onde a avaliação do risco e a prevenção de eventos inesperados são cruciais. Existem muitas indústrias que usam métodos de análise preditiva e não é possível alista-los todos, pois o campo está se desenvolvendo rapidamente. Vale a pena mencionar indústrias como:

Automotivo – veículos autônomos ou veículos com tecnologia de assistência ao motorista aplicam análises preditivas para criar melhores algoritmos de assistência ao motorista.

Serviços financeiros – todos os tipos de análises 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. Os dados históricos de todas as demonstrações financeiras podem ser usados ​​para projeções. Aqui, ferramentas quantitativas e técnicas de aprendizado de máquina estão sendo usadas.

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

Manufatura – em indústrias como aviação ou produção de máquinas estão sendo feitas previsões sobre falhas que podem ocorrer nas peças de máquinas ou motores de aeronaves. As análises visam prever a saúde dos elementos da máquina e que ajudam a reduzir o custo e o tempo de manutenção e reparo. As avarias têm de ser evitadas também para evitar que ocorram situações nocivas, arriscadas e perigosas. Danos causados ​​por dispositivos com defeito podem custar milhões em dinheiro devido a reparos dispendiosos, bem como devido a honorários advocatícios em caso de ações judiciais e reclamações de segurança.

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

Hotelaria – as grandes empresas de hotelaria que possuem redes hoteleiras ou redes de restaurantes não podem confiar em simples prognósticos, quanto maior a empresa maior a necessidade de previsões detalhadas e precisas. Os operadores de hospitalidade precisam determinar as necessidades de pessoal, o fluxo de clientes para evitar excesso de pessoal caro ou falta de pessoal prejudicial.

Marketing – como há muitos dados relacionados ao comportamento dos consumidores, o uso de análises preditivas é o passo óbvio a ser feito. Uma melhor publicidade com conteúdo cuidadosamente ajustado, bem como ótimas estratégias, pode ser resultado de análises preditivas, o 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 melhoria do atendimento ao cliente.

Benefícios da análise preditiva

Existem vários benefícios em usar a 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 retiradas de muitas fontes e até mesmo fatos que parecem não estar diretamente ligados ao nosso problema podem ser valiosos.

Líderes de negócios, pesquisadores, cientistas e investidores podem usar a análise preditiva para reduzir o risco de todos os tipos de operações. Cada vez que o risco é identificado e mitigado o controle sobre o capital e os lucros estão sendo protegidos. Mesmo pequenas ocorrências podem impactar o negócio e trazer ameaças imprevistas, que podem trazer resultados catastróficos no longo prazo.

Resumo

Independentemente do setor, a análise preditiva pode ser usada para produzir insights mais profundos sobre 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, alterar as estratégias de marcação, evitar dispendiosas avarias ou avaliar as necessidades de pessoal, mas também salvar vidas, prevenir desastres e ajudar a evitar ocorrências de eventos trágicos desnecessários. Sem saber, o que é análise preditiva empresarial contemporânea não seria o mesmo.

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Autor: Andy Nichols

Um solucionador de problemas com 5 graus diferentes e infinitas reservas de motivação. Isso o torna um perfeito empresário e gerente de negócios. Na busca por colaboradores e parceiros, a abertura e a curiosidade pelo mundo são qualidades que ele mais valoriza.

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