A quantidade de dados utilizados pelas empresas vem crescendo a cada dia. Nesse sentido, a capacidade de prever eventos futuros tornou-se uma vantagem estratégica ímpar para empresas de todos os setores. Nesse momento, surge um conceito interessante que chamamos de análise preditiva.
Essa é uma poderosa ferramenta que utiliza dados históricos e algoritmos estatísticos para identificar padrões e prever resultados futuros. Nesse sentido, ela vai além da simples descrição de dados passados. Assim, oferece insights valiosos que permitem às organizações tomar decisões mais informadas e proativas.
Neste conteúdo, exploraremos o que é a análise preditiva, como ela funciona e por que é tão importante para o sucesso empresarial. Confira!
O que é a análise preditiva?
A análise preditiva é uma técnica de análise de dados que utiliza uma série de ferramentas e estratégias, tais como métodos estatísticos, algoritmos de Machine Learning e mineração de dados para prever eventos que podem acontecer no futuro com base em dados extraídos do dia a dia de um negócio.
Desse modo, em vez de apenas descrever o que aconteceu no passado, a análise preditiva de dados foca em identificar padrões e relações nas informações obtidas. Sempre com o foco de indicar tendências e comportamentos futuros.
Assim, ela permite que empresas e organizações tomem decisões mais informadas e proativas, antecipando problemas, oportunidades e tendências de mercado.
Como a análise preditiva funciona?
A análise preditiva funciona por meio da aplicação de várias técnicas avançadas de análise de dados. Esses métodos permitem extrair informações significativas dos dados e gerar previsões precisas sobre eventos futuros. Vejamos detalhadamente como cada uma dessas tecnologias contribuem para a análise preditiva.
Machine Learning (aprendizado de máquina)
O Machine Learning envolve a criação de algoritmos que podem aprender e melhorar a partir de experiências passadas. Eles são treinados usando grandes volumes de dados históricos para identificar padrões complexos e realizar previsões.
Por exemplo, um modelo de Machine Learning pode ser usado para prever o comportamento do consumidor com base em dados de compras anteriores.
Mineração de dados
A mineração de dados é o processo de explorar grandes conjuntos desses elementos para descobrir padrões ocultos e relações significativas. Esta técnica utiliza métodos como clustering, classificação e associação para encontrar tendências que podem não ser imediatamente visíveis.
Na análise preditiva, a mineração de dados ajuda a identificar variáveis e fatores que influenciam os resultados futuros.
Modelos estatísticos
Os modelos estatísticos são a base da análise preditiva, utilizando técnicas matemáticas para modelar e prever tendências futuras. Modelos como regressão linear, regressão logística e modelos de séries temporais são comumente empregados.
Qual a importância da análise preditiva?
A análise preditiva oferece inúmeras vantagens para as empresas em diversos setores. Especialmente, quem utiliza dados para suas estratégias de vendas e gestão. Entre os principais benefícios nós podemos destacar:
- a melhoria na tomada de decisão informada, permitindo às empresas deliberarem sobre temas importantes para o sucesso do negócio, sempre baseadas em dados sólidos, reduzindo a incerteza e melhorando a eficiência das operações de um negócio;
- antecipação de tendências de mercado, ajudando a identificar e capitalizar oportunidades emergentes antes dos concorrentes;
- melhoria da experiência do cliente, tendo em vista que a análise preditiva de dados facilita a personalização de produtos e serviços com base nas preferências e comportamentos do cliente;
- contribuição para a gestão de riscos, permitindo prever e mitigar riscos, como fraudes, falhas de equipamentos e problemas de supply chain.
Por fim, a análise preditiva se destaca como uma ferramenta essencial no mundo corporativo atual, proporcionando às empresas a capacidade de tomar decisões mais informadas, antecipar tendências de mercado e otimizar operações. Ela permite que as empresas estejam à frente em um mercado dinâmico e competitivo.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?