Análise Preditiva

O que é análise preditiva?

Ao entender melhor o passado, as empresas podem obter insights sobre o futuro.

Software de análise preditiva é tudo sobre tornar os resultados de negócios previsíveis. Cientistas de dados e analistas de dados podem fazer isso usando mineração de dados e modelagem preditiva para analisar dados históricos.

A análise preditiva vai um passo além da inteligência de negócios geral, que as empresas usam para extrair insights acionáveis de seus conjuntos de dados. Em vez disso, os usuários podem desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina e modelos preditivos para ajudar a prever e alcançar números críticos para os negócios.

Tipos de análise preditiva

Dependendo do que a análise preditiva está sendo usada ou da indústria em que uma empresa está, um dos dois tipos diferentes será utilizado.

• Análise de regressão: Este tipo de análise examina a relação entre uma variável dependente e a correlaciona com uma ou mais variáveis independentes. Pode ser útil para prever e prever resultados. Por exemplo, uma empresa de logística pode analisar suas entregas e prever o impacto da chuva e outras condições climáticas na velocidade de entrega.
• Análise de séries temporais: Este tipo de análise analisa variáveis ao longo do tempo e pode ajudar a prever como uma variável pode mudar ao longo do tempo. Por exemplo, uma empresa de varejo pode prever vendas em um determinado período e tentar determinar como se sairá financeiramente em diferentes trimestres.

Benefícios do uso da análise preditiva

A análise preditiva pode ser benéfica para empresas de diversos setores. Embora nenhuma empresa tenha uma bola de cristal, elas podem usar dados passados para ajudá-las a prever resultados futuros, permitindo que estejam preparadas para o que está por vir.

• Melhorar o planejamento: Os dados podem permitir que os usuários de negócios prevejam o que está por vir. Com a análise preditiva, eles podem usar dados históricos e tendências para planejar desde vendas até desempenho de produtos e mais.
• Identificar riscos: As coisas podem dar errado em qualquer negócio. Sistemas podem falhar, clientes podem desistir e cadeias de suprimentos podem ser interrompidas. Com a análise preditiva, as empresas podem identificar esses riscos antes que ocorram.
• Aumentar a eficiência: Decisões baseadas em dados permitem que as empresas façam escolhas mais ponderadas. Por exemplo, elas podem otimizar processos usando manutenção preditiva ou usar previsão de demanda para tomar decisões eficientes de pessoal.

Impactos do uso da análise preditiva

A gestão da cadeia de suprimentos, por exemplo, pode ser positivamente impactada pela análise preditiva.

• Previsão de demanda: As empresas podem ter uma melhor compreensão de sua cadeia de suprimentos, sabendo onde estão seus itens, quão rápido estão se movendo e mais.
• Otimização de transporte: A análise preditiva pode ajudar os especialistas em cadeia de suprimentos a entender melhor suas necessidades de transporte e melhorar suas operações de envio. Por exemplo, eles podem usar modelos preditivos para otimizar rotas, reduzir custos de combustível e melhorar os tempos de entrega.
• Preços dinâmicos: Empresas que buscam tornar os preços de seus produtos dinâmicos podem usar a análise preditiva para escolher o melhor preço para um determinado momento, local ou pessoa. Este tipo de precificação baseada em previsão pode ajudar no resultado financeiro de uma empresa.

Elementos básicos do software de análise preditiva

O formato de uma solução de análise preditiva pode variar, mas uma solução abrangente incluirá os seguintes elementos:

• Preparação de dados: Ferramentas robustas de análise preditiva suportam mistura de dados e modelagem de dados, dando ao usuário final a capacidade de combinar dados de diferentes bancos de dados e outras fontes de dados e permitindo que eles desenvolvam modelos de dados robustos desses dados. Este é um passo crítico para dar sentido ao caos, combinando dados de várias fontes.
• Gestão de dados: Uma vez que os dados estão devidamente integrados, eles devem ser geridos. Isso inclui a capacidade de restringir o acesso aos dados a certos usuários, por exemplo. Embora algumas empresas optem por um produto de gestão de dados independente, como um data warehouse, as soluções de análise preditiva devem fornecer algum nível de gestão de dados por definição.
• Relatórios e painéis: Painéis multilayered e em tempo real são um recurso central da análise preditiva. Os usuários podem programar seu software de análise para exibir métricas de sua escolha e criar múltiplos painéis que mostram análises relacionadas a equipes ou iniciativas específicas. De análises preditivas de tráfego de sites a taxas de conversão de clientes em um período de tempo especificado, os usuários podem escolher suas métricas preferidas para apresentar nos painéis e criar quantos painéis forem necessários.

Melhores práticas de análise preditiva

Para fazer a análise preditiva funcionar, siga estas melhores práticas:

• Garanta alta qualidade de dados: Como diz o ditado: "lixo entra, lixo sai". Se uma empresa deseja obter bons resultados com seus modelos preditivos, deve preparar e limpar seus dados.
• Foco na segurança: As empresas devem considerar opções de segurança para garantir que os usuários certos vejam os dados corretos para garantir uma segurança de dados rigorosa. Soluções de análise eficazes devem oferecer opções de segurança que permitam aos administradores atribuir a usuários verificados diferentes níveis de acesso à plataforma com base em sua autorização de segurança ou nível de senioridade.
• Garanta integração perfeita: Sem integração, torna-se desafiador obter uma visão completa do desempenho operacional de uma empresa. Se uma integração experimentar um erro de comunicação ou outro problema durante uma consulta de dados, isso causa uma leitura incorreta ou incompleta. Os usuários devem monitorar essas conexões e quaisquer problemas de desempenho potenciais em toda a sua pilha de software para garantir que informações corretas, completas e atualizadas estejam sendo processadas e exibidas nos painéis.

Análise preditiva vs. análise prescritiva

Análise preditiva diz a um usuário o que pode acontecer no futuro com base em padrões anteriores.

Análise prescritiva, no entanto, vai um passo além e dá recomendações ao usuário, dizendo o que fazer a seguir.

Dê uma olhada nestes 8 exemplos de indústrias usando análise preditiva hoje.