Análise Preditiva Desmistificada: Prevendo o Futuro com Precisão de Dados

Em um mundo cada vez mais incerto, observamos como a análise preditiva está ajudando organizações a prever o futuro com precisão e confiança.

Análise preditiva: uma definição

A análise preditiva é uma categoria de análise de dados voltada a fazer previsões sobre resultados futuros, baseada em dados históricos e técnicas analíticas.

Tais técnicas abrangem múltiplas fontes de dados e tipicamente englobam tanto modelagem estatística quanto aprendizado de máquina. Estes modelos estatísticos, que transformam conjuntos de dados em insights, representam a essência da análise preditiva.

Ao aproveitar ferramentas sofisticadas enraizadas na ciência de dados, qualquer organização pode agora usar dados passados e atuais para prever tendências e comportamentos de forma confiável, seja em milissegundos, meses ou anos no futuro.

Tipicamente criadas para apoiar agendas de marketing através do aumento do valor vitalício do cliente e segmentação; ou manufatura via manutenção preditiva e garantia de qualidade, os modelos utilizam deep learning em escala e em tempo real, para agregar valor a big data e construir vantagem competitiva.

Um breve histórico

Não há dúvida de que o aumento do big data impulsionou a necessidade de análises para cortar, entender e extrair valor das vastas quantidades de conjuntos de dados que envolvem as organizações.

Segundo a Gartner, até 2025, 70% das organizações mudarão seu foco de big data para small e wide data, fornecendo mais contexto para análises e tornando a IA menos faminta por dados. Isso ocorre em grande parte porque volumes de dados isolados são amplamente irrelevantes.

Dados significativos, no entanto, tornaram-se uma das commodities mais valiosas dentro de um negócio e a prática de aproveitar, entender e derivar significado deles resultou no surgimento do Chief Data Officer, junto a departamentos dedicados a gerenciar, monetizar e dar sentido a eles além da pura coleta de dados.

Análise de dados divide-se em cinco áreas centrais. Descritiva, que fornece resumo de desempenho histórico; Em tempo real, que fornece insights sobre dados atuais; Diagnóstica, focada no "porquê" dos eventos; Preditiva, que aplica técnicas de análise estatística para determinar a probabilidade precisa de uma ação, evento ou comportamento ocorrer; e Prescritiva, que converge todas as áreas anteriores para aconselhar sobre o que fazer a seguir.

BI ou não BI?

A análise preditiva é, essencialmente, uma forma avançada de business intelligence (BI), que usa análise para prever eventos futuros. Enquanto o BI tradicional tipicamente usa dados de uma fonte finita, como finanças e contabilidade, a análise preditiva analisa dados multidimensionais novos e históricos para identificar padrões, comportamentos e tendências.

Ao utilizar técnicas como mineração de dados, algoritmos estatísticos, aprendizado de máquina e inteligência artificial, a prática cria insights dinâmicos para detectar riscos e descobrir oportunidades. Interdependências e relações entre os vários fatores de comportamento, conhecidos como modelagem de regressão, podem ser analisados de forma impossível para o cérebro humano.

Na verdade, redes neurais, ou algoritmos projetados para identificar relações dentro de um conjunto de dados, imitam o funcionamento do cérebro humano para potencializar a análise e abrir novos caminhos no que é alcançável. Este nível profundo e preciso de insight permite que usuários tomem as melhores decisões e direcionem o negócio na direção certa.

É importante notar que muitas plataformas de BI evoluíram para englobar big data, cloud, IoT e IA, e alguns especialistas consideram a análise preditiva um ramo do BI. Os termos são indiscutivelmente entrelaçados, e como o aprendizado de máquina tornou-se fundamental para a análise preditiva, projetos de análise preditiva são às vezes chamados de aprendizado de máquina.

Neste ponto, é importante distinguir entre os dois. Embora o aprendizado de máquina seja um habilitador fundamental da análise preditiva, isoladamente não pode fornecer os insights pelos quais a prática é conhecida.

Previsibilidade em tempos imprevisíveis

Quando se considera que alguns dos usos mais conhecidos de análise preditiva incluem previsão do tempo; desempenho de campanhas políticas; mudanças climáticas; e propagação de doenças, é fácil perceber sua importância. Todos são altamente complexos, e em um mundo cada vez mais imprevisível diante do Brexit, Covid e tensões políticas, a análise preditiva torna olhar para o futuro mais preciso e confiável do que com ferramentas anteriores.

Além de ter acesso a um nível de visibilidade que pode ajudar a compensar desafios externos e mitigar incertezas, busca rotas para contornar gargalos, reduzir custos e aumentar a lucratividade.

Um bom exemplo é na captação, retenção e nutrição de clientes lucrativos. Embora seja impossível influenciar questões como aumento de custos de combustível e mão de obra, e resolver a escassez de motoristas que impacta cadeias de suprimentos, direcionar recursos para os clientes certos e comunicar de forma aberta, significativa e informativa pode impulsionar a lucratividade necessária para mitigar alguns destes desafios.

Casos práticos

A análise preditiva traz compreensão profunda e em tempo real across múltiplas atividades de negócios, em diversos departamentos. Da alocação dos recursos certos em certos momentos, em uma empresa de hospitalidade buscando mitigar custos trabalhistas crescentes e ausências por Covid, a reposição de estoque e timing de campanhas de marketing, as oportunidades de agregar valor imenso são infinitas.

Na manufatura em particular, empresas já colhem dividendos através de desempenho e produtividade aprimorados no chão de fábrica.

À medida que máquinas se tornam cada vez mais sofisticadas, e níveis excessivos de tempo de inatividade se tornam insustentáveis, fabricantes estão adotando análise preditiva de manufatura para prever localização, natureza e frequência de falhas de equipamentos.

Ao analisar dados de diversas fontes como sensores; inspeções visuais manuais, vibrações, consumo de eletricidade e temperatura, e mapear estes contra padrões históricos e uso mais amplo na indústria, fica claro como a clareza dos insights reunidos é muito superior àqueles que o BI tradicional pode produzir.

Visão de futuro diante da adversidade

Neste cenário, não é surpresa que o mercado global de análise preditiva deva crescer de USD 10,5 bilhões em 2021 para USD 28,1 bilhões até 2026.

Mas desafios em torno de escassez de habilidades, particularmente cientistas de dados, prevalecem. Em paralelo, metodologias de implementação requerem experiência e expertise dedicadas, o que em qualquer disciplina nova e em rápido crescimento não é fácil.

Felizmente, uma nova geração de soluções surgiu para preencher a lacuna entre a necessidade do negócio e a potencial falta de habilidades para entregar as capacidades. O Senseye PdM, por exemplo, é uma plataforma baseada em nuvem, infundida com aprendizado de máquina, desenvolvida para escala, capaz de processar vastos volumes de dados.

Esta combinação de tecnologia e inovação continuará trazendo a ciência de dados para a vanguarda da indústria, permitindo que mais organizações realizem seu potencial e transformem insights em previsão.

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