Estar à frente da concorrência é um dos requisitos para se destacar em sua área, qualquer que seja. Com isso em mente, cada vez mais negócios utilizam Business Intelligence para tomar decisões mais eficazes e alcançar melhores resultados. Um dos melhores exemplos disso hoje é o Predictive Analytics, que oferece diversas oportunidades de otimização para a empresa.
Com o planejamento adequado e ferramentas certas, você terá oportunidades bem melhores para se planejar para o futuro. Algo possível graças ao maior acesso a informações, tecnologia e metodologias eficientes para fazer essas projeções.
Acompanhe e entenda melhor o que Predictive Analytics, seu papel na gestão de empresas e como ela pode ser aplicada para beneficiar seu negócio.
O que é Predictive Analytics?
Predictive Analytics pode ser traduzido como “Análise Preditiva”. Ela consiste no ato de analisar um conjunto de dados históricos e cenários passados para prever cenários futuros. Algo que pode ser aplicado às análises de desempenho de colaboradores, precificação de produtos ou mesmo ao comportamento geral do mercado.
Para alcançar o máximo de eficiência, são utilizados algoritmos avançados para processar todos esses dados e identificar padrões. Com isso, você pode apontar os cenários prováveis nas condições atuais.
Quais são os benefícios de usar Predictive Analytics?
Se aplicadas corretamente, essas ferramentas podem oferecer várias vantagens para seu negócio. Confira aqui os principais exemplos.
Prever mudanças de mercado
Um dos principais objetivos da Predictive Analytics é identificar cenários futuros que podem afetar a empresa. Isso se aplica também às condições mais gerais do mercado, como o comportamento do público, mudanças em suas demandas, na oferta de certos produtos, entre outros pontos. Conseguir prever estes fatores faz uma grande diferença na hora de tomar suas próprias decisões empresariais.
Otimizar recursos
Diversos custos operacionais nas empresas surgem devido a incertezas sobre cenários futuros. Por exemplo, se você não consegue prever a demanda para um produto ou serviço, pode investir mais que o necessário em sua manutenção. Por meio das análises preditivas, você consegue controlar esses custos de forma mais eficiente.
Se preparar para crises
Mesmo com bastante preparo e boas decisões empresariais, nem sempre é possível contar com um mercado favorável. Por esse motivo, a longevidade de várias empresas depende de como ela se prepara para certas dificuldades. Com Predictive Analytics, você pode notar esses cenários com antecedência e se preparar de acordo.
Identificar oportunidades
Seguindo a mesma linha de pensamento, a melhor forma de promover o crescimento do negócio é estar à frente dos concorrentes. Para isso, é essencial conseguir identificar oportunidades de mercado e aproveitá-las com antecedência. Se você demora muito para se preparar, sua janela passa e você perde a maioria da rentabilidade que poderia ganhar nesse momento.
Agora você entende melhor a importância da Predictive Analytics para o melhor desempenho do seu negócio. À medida que seu negócio cresce, mais você tem a ganhar prevendo cenários futuros e desenvolvendo estratégias para aproveitar melhor suas oportunidades.
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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?