Análise preditiva: entenda o que é este pilar do Big Data

Os novos modelos de negócio exigem que as empresas busquem diferenciais de atuação cada vez mais relevantes e assertivos.

Entre os novos recursos tecnológicos que permitem que a empresa se destaque no setor encontra-se a análise preditiva, um pilar do Big Data que proporciona novas oportunidades de negócios.

No post de hoje, conheça mais sobre esse conceito e entenda como ele pode ser aplicado na prática:

O que é análise preditiva?

Utilizando recursos como computação na nuvem, aprendizado de máquina e tecnologias de memória, a análise preditiva consiste em utilizar-se de grandes dados para prever tendências de mercado e melhorar processos da companhia.

São usados dados históricos para desenvolver um modelo capaz de prever um dado diferente ou novo em relação aos conhecidos até então.

Como ela funciona na prática?

A análise preditiva pode ser usada por empresas de diferentes segmentos para prever uma situação ou uma tendência de mercado e permitir o desenvolvimento de uma estratégia de contenção do possível problema ou de aproveitamento de oportunidades.

Com as novas tecnologias, a capacidade de previsão tornou-se mais assertiva, rápida e acessível, entretanto, ela só tem uma funcionalidade prática quando os dados resultantes da análise são efetivamente utilizados no planejamento e nas tomadas de decisão do negócio.

Por qual razão é um pilar do Big Data?

Não é possível falar em análise preditiva sem mencionar como a solução está relacionada com as soluções de Big Data Analytics.

Apenas com o uso de soluções inteligentes associadas a alta capacidade de processamento e análise de dados, estruturados ou não, é possível transformar dados históricos em capacidade de previsão, identificando padrões recorrentes e auxiliando em decisões do negócio.

Quais os principais benefícios dos modelos preditivos?

As empresas podem beneficiar-se dos modelos preditivos para diferentes fins, de acordo com as necessidades do negócio. Entre alguns benefícios possíveis com a solução, destacam-se:

  • detectar problemas: ao combinar diversos modelos de análise de dados, a capacidade preditiva permite identificar irregularidades no funcionamento de uma empresa, como fraudes e desvios, por exemplo. As análises de comportamento em tempo real possibilitam identificar brechas e problemas;
  • otimizar campanhas: o modelo preditivo pode ser usado para identificar padrões de compra e realizar cruzamento de informações que viabilizam abordagens comerciais mais exatas, melhorando a experiência do cliente, aumentando a rentabilidade do consumidor e otimizando a estratégia de marketing digital;
  • melhorar as operações: o gerenciamento de recursos e capacidade de identificar alterações sutis no mercado viabilizam o desenvolvimento de estratégias para lidar com essas situações, otimizando a parte operacional do negócio ao minimizar possíveis desvantagens competitivas;
  • reduzir os riscos: ao prever como o mercado pode reagir a determinada mudança, a solução permite reduzir os riscos do negócio. A análise preditiva também pode ser usada para riscos internos, como possibilidade de inadimplência de um consumidor etc.

Como adotar a solução na empresa?

Dadas as diversas vantagens de implementar um modelo preditivo na empresa, destaca-se a forma simplificada de adotar a solução. As novas tecnologias oferecem interfaces mais práticas, que permitem que profissionais de diferentes áreas lidem com a alternativa.

Conheça quatro passos que podem ser usados como base na implementação da solução:

  1. identificar o problema: a capacidade preditiva traz resultados mais precisos conforme seja identificado um problema específico para ser melhor compreendido por meio da previsão, buscando respostas específicas para uma questão;
  2. dados: atualmente, os dados podem ser coletados de uma infinidade de fontes, entretanto, para uma previsão mais assertiva, garanta um responsável com conhecimento em gerenciamento de dados e que tenha consciência sobre o problema identificado no item 1, garantindo dados mais “limpos”;
  3. software: ainda que os softwares estejam cada vez mais acessíveis, é importante escolher um modelo analítico compatível com os objetivos da empresa ao adotar a alternativa. Um profissional de TI com experiência em Big Data pode proporcionar essa segurança;
  4. equipe: o modelo preditivo exige a participação de diferentes profissionais para operar corretamento. Desde o gestor que identificará o problema, o responsável pela qualidade dos dados, o profissional de TI, até um profissional que poderá transformar os resultados obtidos em tomada de decisão da empresa.

A análise preditiva oferece uma série de oportunidades de atuação para empresas de diferentes segmentos e tornou-se mais acessível devido ao avanço tecnológico. Está pensando em formas de implementar essa solução na sua empresa? Assine nossa newsletter e receba as principais informações da área!

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