Por que você deve realizar uma análise preditiva periódica?
Embora a análise preditiva periódica seja muito discutida atualmente, esse é um conceito antigo. O que a difere em relação ao cenário atual é que, agora, podemos contar com poder computacional e volume de dados exponencialmente maiores.
Para um melhor entendimento sobre o tema, neste artigo, vamos explicar o que é análise preditiva, como ela funciona e qual é a sua importância. Também vamos mostrar as vantagens que ela apresenta, sua relação com outras tecnologias e exemplos de aplicação para você compreender por que deve realizar esse tipo de análise.
Boa leitura!
O que é a análise preditiva?
A análise preditiva — ou análise técnica preditiva — é uma forma de efetuar uma análise avançada para verificar dados ou conteúdos, a fim de responder à pergunta: o que pode acontecer no futuro?
Para isso, utiliza-se técnicas estatísticas de modelização, Big Data e machine learning, que permitem extrair dados históricos e fazer previsões.
Essa previsibilidade é possível devido à capacidade do Big Data, que obtém dados por meio de diversos sistemas interconectados. Eles podem ser interpretados para verificar como um grupo ou uma pessoa se comportará em relação a determinado contexto.
Como ela funciona?
Esse modelo preditivo nada mais é do que uma função matemática, que faz um cálculo estatístico complexo para apresentar possibilidades a um gestor.
Nesse sentido, uma empresa de varejo, por exemplo, pode ter como base uma grande variedade de dados para entender que a demanda por um produto pode aumentar em um determinado momento do ano.
Com base nessa previsão apontada pelo algoritmo, os tomadores de decisões conseguem entender que é preciso reforçar o estoque para atender à demanda, evitando serem pegos de surpresa.
Qual é a importância da análise preditiva?
Em uma economia que apresenta uma competição acirrada, a utilização dessa ferramenta se torna um importante diferencial. Afinal, quem não gostaria de ter maior certeza dos prováveis desfechos para uma decisão?
Nesse sentido, a importância da análise preditiva está exatamente na capacidade de antecipar eventos com base em tendências, identificadas a partir de situações similares do passado.
Quais são as vantagens da análise preditiva?
A principal vantagem da análise preditiva é possibilitar às empresas aprenderem com as suas experiências — a partir de seus dados — e adotarem medidas eficazes para aplicar o que foi assimilado, visando obter melhores futuros.
A seguir, veja outras vantagens importantes:
- elimina a carga da análise manual de dados e minimiza os erros;
- gera vantagem competitiva no mercado;
- melhora a satisfação dos clientes;
- aumenta as probabilidades de sucesso no lançamento de produtos.
Qual é a relação da análise preditiva com outras tecnologias?
Para fazer a análise preditiva, a empresa precisa ter em mente que se trata de um processo que necessita de várias outras tecnologias capacitadoras. A seguir, conheça as principais.
Análise preditiva e Inteligência Artificial
Aqui, temos dois termos que se assemelham e são estreitamente relacionados. Isso porque a Inteligência Artificial é o combustível da análise preditiva, já que esse método considera não apenas dados históricos, como busca prever as diversas possibilidades futuras.
Para isso, necessita de aplicações capazes de alimentar os algoritmos com dados externos coletados em tempo real, para encontrar padrões, comportamentos e desenhar futuros cenários.
Análise preditiva e Big Data
O Big Data é o sistema essencial que alimenta as ferramentas de coleta de dados. Serve como matéria-prima que possibilita a construção de algoritmos e modelos. Por isso, uma boa conexão ao Big Data é fundamental para a efetividade da análise preditiva.
Análise preditiva e Business Intelligence
O Business Intelligence (BI) — ou Inteligência de Negócios — se refere ao processo de coleta, armazenamento e análise de dados de um negócio, em busca de insights que auxiliem na melhoria das tomadas de decisões.
Dessa forma, quando uma empresa efetua uma análise preditiva, está aplicando uma ação de BI. Com isso, ela obtém propostas de ações executáveis que viabilizam melhores soluções.
Quais são os 3 Vs da análise preditiva?
A análise preditiva depende do Big Data. Essa tecnologia se baseia em cinco Vs, identificados como volume, variedade, veracidade, velocidade e valor. Três deles são fundamentais para o sucesso da análise preditiva — conforme mostraremos, a seguir.
Variedade
É muito importante ter uma boa diversidade de fontes e formatos de dados, para obter uma análise mais profunda. Além disso, esse aspecto ajuda a obter resultados menos “viciados” — muitas vezes, provocados por uma base de dados única.
Veracidade
A veracidade é um aspecto essencial: não adianta ter um grande volume de dados, se as informações não forem confiáveis. Dessa forma, antes de realizar qualquer tipo de análise, é importante questionar se a fonte de tais dados é confiável.
Velocidade
Tão importante quanto ter confiabilidade e diversidade nos dados, é contar com agilidade para processá-los. Isso porque muitos dos insights podem não ser mais úteis, se o timing tiver sido perdido.
Nesse sentido, uma boa plataforma precisa ter a capacidade de cruzar informações coletadas em tempo real, para gerar previsões acuradas a partir das análises.
Quais são os exemplos de aplicação da análise preditiva?
A análise preditiva faz parte da rotina de grandes empresas dos mais variados segmentos. A seguir, veja alguns exemplos da sua aplicação.
Previsão de churn
A análise preditiva consegue antever o momento em que determinados clientes já não estão mais satisfeitos com as soluções oferecidas. Dessa forma, a empresa pode se planejar melhor, com base na revisão de seus pontos fracos.
Isso permite desenvolver novas estratégias de retenção ou, em cenários difíceis, ao menos se preparar melhor para a perda do cliente.
Upsell e cross-sell
Em contraposição à previsão de churn, nesse aspecto, a empresa consegue perceber a disposição do cliente em se interessar por um novo produto.
Assim, é possível abordá-lo com mais precisão para oferecer um upgrade mais vantajoso para o cliente e mais rentável para a empresa.
Agronegócio
Um dos maiores desafios que essa tecnologia permite superar é o conhecimento sobre o clima e as condições que impactam o plantio.
Com base nos dados históricos e a ajuda de algoritmos avançados, conseguimos prever eventos e receber insights sobre medidas para superá-los, flexibilizando a cadeia produtiva para sobreviver às alterações climáticas.
As informações também aumentam a visibilidade dos líderes de negócio em relação ao nível de desperdício e perdas, entre outros aspectos.
O uso de dados do campo e a automação de equipamentos agrícolas possibilitam a realização das atividades rurais de maneira mais eficaz e ampliada. Exemplo disso é um trator autônomo, que pode receber dados de previsão do tempo.
Utilizando essas informações, o equipamento identifica quando poderá realizar o seu trabalho em melhores condições climáticas. Assim, caso o clima piore, ele pode parar automaticamente e continuar a tarefa interrompida assim que a situação mudar.
Dessa forma, a gestão agrícola pode incorporar a análise preditiva, com foco em evolução das cadeias de cold chain, para evitar perdas, aumentar a produtividade e sair na frente da concorrência em relação a rastreabilidade, qualidade e confiabilidade.
Conforme mostramos ao longo deste artigo, a análise preditiva periódica é essencial para a competitividade em diferentes segmentos, incluindo o agronegócio. Nesse sentido, você deve adotar esse tipo de análise para realizar o monitoramento e tomar decisões com base em dados gerados em tempo real.
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