Análise preditiva – o pilar do big data

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Organizações trabalham em um ambiente onde existem ameaças por todos os lados. São os concorrentes, condições incertas do mercado, dificuldade para fidelizar o cliente, assim por diante. A dificuldade para encontrar um modelo ideal de negócio vem assombrando empresas que batalham em busca de insights extraordinários para fechar acordos e contratos.

Com a constante mudança e avanço da tecnologia, um assunto vem sendo discutido e pode ajudar as empresas a encontrar uma solução ideal, de alto valor agregado aos negócios. Estou falando sobre a análise preditiva.

Mas afinal, o que é análise preditiva?

Como o próprio nome já diz, algo preditivo tem o poder de explorar padrões e prever o futuro com um certo grau de precisão. Ou seja, a análise preditiva antecipa resultados e tendências futuras, auxiliando na inteligência competitiva para uma melhor tomada de decisão.

As organizações trabalham de maneira eficiente utilizando previsões de comportamentos para tomadas de decisões com base na análise de Big Data, já que a ferramenta determina padrões de dados para antecipar resultados e tendências futuras, permitindo que as empresas respondam conforme essas previsões, reagindo proativamente com relação ao seu próprio futuro.

A análise preditiva  recebeu muita atenção nos últimos anos devido aos avanços em tecnologia de suporte, particularmente nas áreas de big data e aprendizado de máquina. O comando preditivo trabalha com dados históricos, com poder para avaliar riscos utilizando um determinado conjunto de condições. O modelo preditivo é então usado para prever o que acontecerá a seguir ou sugerir ações a serem tomadas para obter resultados exatos. Com a análise preditiva, as empresas podem explorar padrões de dados para detectar riscos e oportunidades, além de encontrar relações entre vários fatores de comportamento.

Qual a diferença entre análise preditiva e a análise tradicional?

Enquanto a análise tradicional geralmente se concentra em insights que causam impacto no momento agora, a preditiva permite uma análise a longo prazo para identificar possíveis tendências e futuros comportamentos.

Embora a introdução a análise preditiva não seja exatamente num piscar de olhos, é uma tarefa que praticamente qualquer empresa pode se beneficiar, primeiramente com um projeto piloto em uma área crítica de negócio. Quando um modelo preditivo é colocado em ação, geralmente requer pouca manutenção à medida que continua a extrair insights acionáveis ​​por muitos anos. Análise preditiva aplicada pode melhorar a alocação de recursos e rendimento da empresa, respondendo correta e rapidamente às oportunidades, ameaças e erros, superando de forma significativa aquelas empresas que não utilizam dessa análise.

Veja a seguir alguns exemplos sobre como a análise preditiva pode agregar alguns segmentos de mercado: 

● Energia: Prever índices de preço e demanda a longo prazo. Pode determinar o impacto de eventos climáticos, falhas de equipamentos, regulamentações e outras variáveis ​​nos custos de serviços.

● Finanças: Desenvolver modelos de risco de crédito, previsão de tendências de mercado financeiro, calcular o impacto de novas políticas, leis e regulamentações sobre negócios e mercados.

● Indústria: Prever a taxa de falhas de maquinário, otimizar as entregas de matérias-primas com base nas demandas futuras e calcular consumo de material a longo prazo.

● Jurídico: Reunir e cruzar informações através de banco de dados, atribuindo um panorama de uma realidade ainda não concretizada.

● Varejo: Acompanhar o cliente on-line em tempo real para determinar se o produto ou incentivos aumentará a probabilidade de uma transação concluída.

● Marketing: Através de processos de mineração de dados, executa um marketing preditivo para prever padrões de compra e consumo, antecipar as necessidades dos clientes e obter fidelidades em um e-commerce.

O objetivo da análise preditiva é ir além das estatísticas e relatar o que aconteceu para fornecer a melhor avaliação do que acontecerá no futuro. O resultado final é simplificar a tomada de decisões e produzir novos insights que levem a melhores ações. 



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