Análise preditiva explicada

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

Análise preditiva:uma definição

A análise preditiva é uma categoria de análise de dados destinada a fazer previsões sobre resultados futuros, com base em dados históricos e técnicas de análise.

Essas técnicas abrangem várias fontes de dados e geralmente abrangem modelagem estatística e aprendizado de máquina. Esses modelos estatísticos, que traduzem conjuntos de dados em insights, representam a estrutura da análise preditiva.

Por meio do aproveitamento de ferramentas sofisticadas enraizadas na ciência de dados, qualquer organização agora pode usar dados passados ​​e atuais para prever tendências e comportamentos de maneira confiável, milissegundos, meses ou anos no futuro.

Normalmente criado para apoiar as agendas de marketing por meio do aumento do valor da vida útil do cliente e da segmentação do cliente; ou fabricação por meio de manutenção preditiva e garantia de qualidade, os modelos aproveitam o aprendizado profundo em escala e em tempo real para agregar valor ao big data e criar vantagem.

Uma breve história

Não há dúvida de que o aumento do big data levou à necessidade de análises para cortar, entender e derivar valor das faixas de conjuntos de dados que envolvem as organizações.

De acordo com o Gartner, até 2025, 70% das organizações mudarão seu foco de dados grandes para pequenos e amplos, fornecendo mais contexto para análises e tornando a IA menos faminta de dados. Isso ocorre em grande parte em resposta ao fato de que os volumes de dados isolados são amplamente irrelevantes.

Dados significativos, no entanto, tornaram-se uma das commodities mais valiosas dentro de uma empresa e a prática de aproveitar, entender e derivar significado deles resultou na ascensão do Chief Data Officer, ao lado de departamentos dedicados a gerenciar, monetizar e fazer sentido dele além da coleta de dados pura.

A análise de dados é dividida em cinco áreas principais. Descritivo, que fornece um resumo do desempenho histórico; Em tempo real, que fornece insights sobre dados atuais; Diagnóstico, focado no “porquê” dos eventos; Preditivo, que aplica técnicas de análise estatística para determinar a probabilidade precisa de uma ação, evento ou comportamento ocorrer; e Prescritivo, que se preocupa em convergir todas as áreas mencionadas para orientar sobre o que fazer a seguir.

Para BI ou não para BI?

A análise preditiva é essencialmente uma forma avançada de inteligência de negócios (BI), que usa a análise para prever eventos futuros. Enquanto o BI tradicional normalmente usa dados de uma fonte finita, como finanças e contabilidade, por exemplo, a análise preditiva analisa dados novos e históricos multidimensionais para identificar padrões, comportamento e tendências.

Aproveitando técnicas como mineração de dados, algoritmos estatísticos, aprendizado de máquina e inteligência artificial, a prática cria insights dinâmicos para detectar riscos e descobrir oportunidades. As interdependências e relações entre os vários fatores de comportamento, conhecidas como modelagem de regressão, podem ser analisadas de uma forma que seria impossível para o cérebro humano alcançar.

Na verdade, redes neurais, ou algoritmos projetados para identificar relacionamentos dentro de um conjunto de dados, imitam a maneira como o cérebro humano funciona para sobrecarregar a análise e abrir novos caminhos no que é alcançável. Esse nível de percepção profundo e preciso permite que os usuários tomem as melhores decisões e orientem um negócio na direção certa.

É importante observar que muitas plataformas de BI evoluíram para abranger big data; nuvem; IoT e IA e, como tal, alguns especialistas do setor consideram a análise preditiva um ramo do BI. Os termos estão indiscutivelmente entrelaçados e, para aumentar a sobreposição percebida, à medida que o aprendizado de máquina se tornou fundamental para a análise preditiva, os projetos de análise preditiva às vezes são chamados de aprendizado de máquina.

Neste último ponto, é importante distinguir entre os dois. Embora o aprendizado de máquina seja um facilitador fundamental da análise preditiva, isoladamente, ele não pode fornecer os insights aos quais a prática é sinônimo.

Previsibilidade em tempos imprevisíveis

Quando você considera que alguns dos usos mais importantes da análise preditiva incluem previsão do tempo; desempenho de campanha política; das Alterações Climáticas; e a propagação de doenças, é fácil ter uma noção de sua importância. Tudo isso é altamente complexo e em um mundo que se tornou cada vez mais imprevisível diante do Brexit; Covid; e tensões políticas, a análise preditiva torna a visão do futuro mais precisa e confiável do que com as ferramentas anteriores.

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

Um bom exemplo disso está na busca, retenção e nutrição de clientes lucrativos. Embora seja impossível influenciar questões como o aumento dos custos de combustível e mão-de-obra e resolver a escassez de motoristas que afetam as cadeias de suprimentos, canalizar recursos para os clientes certos e comunicar-se de maneira aberta, significativa e informativa, pode aumentar a lucratividade necessária para mitigar alguns desses desafios.

Casos em questão

A análise preditiva traz uma compreensão profunda e em tempo real em várias atividades de negócios, em vários departamentos. Desde a alocação dos recursos certos em determinados momentos, por exemplo, uma empresa de hospitalidade que procura mitigar os custos trabalhistas crescentes e as ausências do Covid, até o reabastecimento de estoque e o momento da campanha de marketing, as oportunidades de agregar imenso valor são infinitas.

Na manufatura, em particular, as empresas já estão colhendo dividendos por meio de desempenho e produtividade aprimorados no chão de fábrica.

À medida que as máquinas continuam a se tornar cada vez mais sofisticadas e os níveis excessivos de tempo de inatividade, insustentáveis, os fabricantes estão adotando a análise preditiva de fabricação para prever a localização, a natureza e a frequência das falhas do equipamento.

Através da análise de dados de uma variedade de fontes, como sensores; inspeções visuais manuais, vibrações, consumo de eletricidade e temperatura, e mapeando-os em relação a padrões históricos e uso mais amplo na indústria, fica claro como a clareza dos insights coletados são muito superiores aos que o BI tradicional pode produzir.

Previsão diante da adversidade

Nesse cenário, não é de se admirar que o mercado global de análise preditiva deve crescer de US$ 10,5 bilhões em 2021 para US$ 28,1 bilhões em 2026

Mas os desafios em torno da escassez de habilidades, especialmente cientistas de dados, prevalecem. Paralelamente, as metodologias de implementação exigem experiência e conhecimento dedicados, o que em qualquer disciplina nova e em rápido crescimento não é fácil.

Felizmente, surgiu uma nova geração de soluções que preenchem a lacuna entre a necessidade de negócios e a potencial falta de habilidades disponíveis para fornecer os recursos. O Senseye PdM, por exemplo, é uma plataforma baseada em nuvem que é infundida com aprendizado de máquina e desenvolvida para escala, capaz de processar grandes volumes de dados.

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

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