A análise preditiva tem revolucionado os negócios ao permitir que empresas antecipem tendências, comportamentos e demandas futuras. Baseada na coleta e interpretação de dados históricos, essa abordagem oferece uma vantagem estratégica na tomada de decisões mais assertivas e eficientes.
Entretanto, apesar de sua ampla aplicabilidade e benefícios, a implementação dessa técnica não está isenta de desafios. Desde a qualidade dos dados até a segurança das informações, as empresas precisam superar obstáculos para maximizar os resultados dessa ferramenta de análise.
O que é e como funciona uma análise preditiva?
Você já deve ter visto muitas publicações falando sobre tendências de mercado e comportamentos futuros, entretanto, você sabe como são feitas essas análises e qual a função dessas informações? A busca dessas informações é feito por meio da abordagem da ciência de dados e denomina-se análise preditiva.
Uma análise preditiva é um meio pelo qual as empresas conseguem identificar padrões de comportamento, tendências e comportamentos futuros dos clientes, acessando a base de dados históricos. Por meio dessa abordagem, é possível prever algumas ações futuras e auxiliem na tomada de decisões, melhorando, portanto, a eficiência operacional.
Qual nicho de mercado pode usar a análise preditiva? Esta é uma abordagem muito democrática, atendendo áreas como finanças, marketing, saúde, segurança pública e logística.
Um exemplo do uso da análise preditiva no meio corporativo apresenta resultados satisfatórios pelo varejo, que pode prever quais serão os produtos serão mais procurados em determinado período do ano, prevendo os períodos de sazonalidade, tomando decisões mais acertadas sobre estoque e preços.
Como funciona a análise preditiva, na prática?
Para fazer análises preditivas que produzam efeitos satisfatórios, é necessário fazer o uso de algoritmos e desenvolver modelos e parâmetros estatísticos para analisar os dados coletados, para assim, descobrir padrões e correlações.
Os dados que alimentam os modelos são encontrados nos dados históricos e são utilizados na previsão dos parâmetros futuros com base em novos dados gerados a partir da análise já realizada. Muita atenção para o termo parâmetro, pois, como esta não é uma ciência exata, os resultados nem sempre serão precisos.
Portanto, os números encontrados não funcionam sozinhos como base para as decisões. É necessário haver um especialista no setor com competência no assunto para ter uma compreensão mais assertiva sobre o que os dados estão demonstrando para mitigar erros e obter o máximo de resultados corretos.
Não há dúvidas de que a análise preditiva é uma excelente ferramenta e como o seu uso com parcimônia pode ser utilizado pelas empresas para antecipar tendências de consumo, por exemplo. Apesar de ser bastante eficiente, ainda existem alguns desafios a serem superados! Confira.
Quais são os principais desafios em realizar uma análise preditiva?
Como toda implementação de uma nova técnica, a implementação da análise preditiva enfrenta alguns desafios que envolvem desde a qualidade dos dados até na segurança dos dados, compartilhados com sua empresa.
E como as empresas têm utilizado esta técnica para aproveitar os seus benefícios, é importante ter ciência dos desafios que podem ser enfrentados e como superá-los podem contribuir efetivamente na tomada de decisões.
Qualidade dos dados
O uso dos dados na análise preditiva é fundamental, pois é a partir deles que são feitas as análises e isto prejudica toda uma cadeia de ações posteriores. É preciso, portanto, garantir que os dados sejam confiáveis e relevantes.
A análise preditiva é um reflexo da qualidade dos dados coletados, resultando em informações consistentes e relevantes, contribuindo para uma visualização mais próxima da realidade e servindo de parâmetro para a tomada de decisões.
Escolha do melhor modelo
Além da qualidade dos dados no processo de coleta, também é importante se atentar para a escolha do modelo correto para usar como parâmetro de análise.
É preciso escolher aqueles modelo que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina e modelos estatísticos que estejam alinhados com os tipos de dados coletados em sua empresa, bem como os objetivos que você pretende alcançar.
Apresentação dos resultados
Muito além da coleta dos dados e do uso de modelos que façam análises preditivas e ofereça resultados consistentes, é necessário saber interpretar os resultados apresentados.
Os resultados da análise preditiva são geralmente apresentados em termos estatísticos e possuem em si uma dificuldade de entendimento. Para enfrentar esse desafio, é preciso apresentar os resultados de maneira clara para que os usuários interessados possam compreender a análise e tomar as melhores decisões possíveis.
Equipe multidisciplinar
Você precisará certamente de uma equipe de especialistas para interpretar os dados coletados e analisado. Deve-se constituir uma equipe multidisciplinar, especializada em estatística, aprendizado de máquina, ciência de dados e também em negócios.
Os especialistas irão trabalhar em conjunto e garantir que os dados sejam compreendidos e desta maneira, alcançar os objetivos da empresa a partir dos resultados da análise preditiva, podendo ser aplicados de maneira relevante.
Segurança dos dados
Por último, mas não menos importante, é preciso falar sobre a segurança dos dados. Para fazer uma análise preditiva é necessária uma grande quantidade e estes podem incluir informações confidenciais ou pessoais.
É importante sobretudo garantir a proteção dos dados e a privacidade dos usuários que compartilham dados com a sua empresa. Para tanto, as empresas devem estabelecer as melhores práticas de segurança de dados e estar conforme a regulamentação de privacidade de dados (LGPD), inclusive no ciberespaço.
Qual a importância de fazer uma análise preditiva no mundo dos negócios?
A análise preditiva é uma ferramenta que pode ajudar as empresas a conhecer seus dados e realizar interpretações que conduzam a tomada de decisões bem informadas e embasadas por meio de modelos estatísticos e de probabilidade.
A partir do uso de dados históricos e modelos estatísticos, este modelo de análise pode prever tendências futuras, antecipar comportamentos e demandas do cliente e melhorar as operações da empresa.
É muito importante o uso de análises preditivas, pois é com base em dados históricos de vendas e o comportamento do consumidor, que as empresas conseguem identificar padrões que mudam ao longo do tempo. É possível, inclusive, que as empresas possam de preparar para mudanças no mercado, ajustando previamente sua estratégia de negócios para atender às novas necessidades impostas pelo mercado consumidor.
Além disso, por meio da análise preditiva é possível antecipar demandas e desenvolver produtos e/ou serviços que poderão ser mais procurados em determinado período do ano. Também é possível reajustar a produção e o estoque de produtos, de maneira a satisfazer as necessidades de seus clientes.
Através da análise preditiva também é possível otimizar as operações e identificar áreas de ineficiência, levando a uma redução de custos e a um aumento da produtividade, melhorando também a eficiência geral da empresa.
Vale ressaltar que esta não é uma análise feita a partir da ciência exata e por isso os resultados encontrados nem sempre são precisos. É necessário que o grupo de especialistas designados possam interpretar de maneira minuciosa todas as informações coletadas.
A análise preditiva não é, portanto, uma solução definitiva e você deve adotar na sua empresa outras técnicas e um conjunto de ferramentas para utilizar os dados da melhor maneira possível.
Também é preciso capacitar a sua equipe e se manter bem informado sobre novas ferramentas e métodos para realizar processos e estratégias integradas. Para seguir bem informado e acessar as principais notícias do mundo tech e do meio corporativo, acompanhe a pollvo news.
