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Uma Abordagem de Conceitos e Algoritmos

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Como a análise preditiva do Big Data pode ajudar na saúde pública?

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Como a análise preditiva do Big Data pode ajudar na saúde pública?

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O Big Data tem uma grande relevância na saúde pública, especialmente quando se trata de dados como registros médicos, prontuários eletrônicos, informações de sinistralidade, contas médicas e dispositivos médicos. Associado com tecnologias como inteligência artificial (IA), ele pode formular análises preditivas, auxiliando na tomada de decisões.

"Você pode ter a captura de um dado genético e correlacionar com a região onde a pessoa mora, a faixa etária, o histórico familiar; ou seja, o conjunto de variáveis coletadas pode influenciar a probabilidade de um câncer de mama", exemplifica Guilherme Wiegert, CEO da Conexa, um ecossistema especializado em saúde digital.

Os padrões específicos detectados em dados de adoecimento com crescimento fora da normalidade podem indicar risco de epidemia ou pandemia, como a da covid-19. Os dados preditivos foram fundamentais para ativar o sistema de saúde no desenvolvimento de vacinas em tempo recorde e controlar a disseminação do Sars-CoV-2.

Quais dados podem subsidiar análises preditivas na saúde pública?

O conjunto de dados pode otimizar os sistemas de saúde, identificando ineficiências e gargalos. "Ao identificar o uso desnecessário de serviços ou atrasos, o sistema de saúde pode ser ajustado para economizar recursos e melhorar a qualidade do atendimento", complementa Ademar Paes Junior, membro da Associação Brasileira de Medicina Diagnóstica (Abramed).

A análise preditiva pode detectar padrões que permitem a antecipação e a prevenção de surtos epidêmicos. "A unificação dos dados de saúde vai possibilitar a criação de novos protocolos de atendimento, mais eficientes, baratos e com melhora da taxa de cura dos pacientes", avalia Denise Yagui, CEO da Special Saúde, empresa focada na assistência a pacientes.

Alguns exemplos dos dados que podem ser usados são:

epidemiológicos: taxas de incidência e prevalência de doenças, distribuição geográfica de casos, informações sobre surtos anteriores e tendências históricas;

vigilância em saúde pública: notificações de casos, registros hospitalares, relatórios de laboratórios e dados de saúde coletados em nível regional ou nacional;

demográficos: informações sobre idade, sexo, etnia, ocupação e características socioeconômicas da população;

saúde clínica: registros médicos eletrônicos, resultados de exames, histórico de vacinação, diagnósticos prévios e informações sobre condições crônicas de saúde;

ambientais e climáticos: dados sobre condições ambientais, como qualidade do ar, poluição, temperatura, umidade e outros fatores que possam influenciar a disseminação de doenças;

mobilidade: os deslocamentos de pessoas, como viagens, fluxos populacionais entre regiões e movimentação urbana são relevantes para entender a propagação geográfica de doenças;

comportamentais: hábitos de vida, como dieta, atividade física, tabagismo, consumo de álcool e outros comportamentos relacionados à saúde;

genômicos e biológicos: variações genéticas, biomarcadores e características biológicas individuais podem influenciar a vulnerabilidade a doenças.

Quais são os desafios de gestão e análise de grandes volumes de dados de saúde?

A gestão e a análise de grandes volumes de dados de saúde enfrentam grandes desafios para sua implementação. "As organizações devem implementar medidas robustas de segurança para proteger os dados de saúde contra acesso não autorizado, alterações, destruição ou divulgação", aponta Ricardo Campos, diretor do Legal Grounds Institute.

Os principais desafios enfrentados quando se trata de gestão e análise de grandes volumes de dados de saúde são:

volume e variedade: os dados gerados por registros médicos eletrônicos, imagens médicas, dados genômicos, dados de sensores e dispositivos vestíveis, entre outros, podem estar em diferentes formatos e não serem facilmente integrados;

confiabilidade: dados mal-estruturados e coletados de diferentes fontes podem apresentar inconsistências e erros, o que afeta a confiabilidade dos resultados obtidos na análise;

privacidade e segurança: extremamente sensíveis, os dados de saúde devem ser protegidos para garantir a privacidade dos pacientes, em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LPGD);

infraestrutura: a gestão de grandes volumes de dados requer infraestrutura de TI adequada, incluindo sistemas de armazenamento, processamento e análise de alto desempenho;

análise e interpretação: os grandes volumes de dados de saúde podem ser complexos e exigem análises avançadas para identificar padrões, tendências e insights relevantes.

Como se preparar para usar o Big Data na saúde pública?

A aplicação do Big Data e da inteligência artificial na saúde pública deve ser acompanhada por investimento em tecnologia e educação dos profissionais. "Quando se fala em IA aplicada à saúde, os resultados são exatos e confiáveis à medida que os dados são corretos e consistentes", analisa Ana Mees, coordenadora de Inteligência Artificial da IPM Sistemas.

Para tanto, estabelecer parcerias estratégicas com instituições acadêmicas, empresas de tecnologia e outras organizações pode fornecer conhecimentos especializados e recursos adicionais. A colaboração entre diferentes áreas de conhecimento, como saúde, ciência de dados e TI, é fundamental para obter insights significativos dos dados.

É necessário, ainda, acompanhar e avaliar regularmente os resultados alcançados com o uso do Big Data e da análise preditiva. "Estabelecer métricas e indicadores de desempenho permite verificar o impacto das soluções implementadas e realizar ajustes e melhorias conforme necessário", recomenda Paes Junior.
Ademar Paes Junior Denise Yagui Guilherme Wiegert Ricardo Campos é diretor do Legal Grounds Institute e docente nas áreas de proteção de dados, regulação de serviços digitais e direito público na Faculdade de Direito da Goethe Universität Frankfurt am Main (Alemanha). é cardiologista, cofundador e CEO da Conexa, startup cujo objetivo é democratizar o acesso à saúde de qualidade por meio da telemedicina. , CEO da Special Saúde e administradora, formou-se pela Universidade de São Paulo (USP) e foi coordenadora de Desestatização e Parcerias da Prefeitura de São Paulo. é médico radiologista, membro do Conselho de Administração da Associação Brasileira de Medicina Diagnóstica (Abramed) e presidente da Associação Catarinense de Medicina.

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Como a análise preditiva do Big Data pode ajudar na saúde pública? * Summit Saúde Estadão

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O Big Data promete uma revolução para a saúde pública, oferecendo uma visão mais precisa e completa das populações. Veja como a tecnologia pode ser usada.

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 Técnicas de pente para análise preditiva

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 Técnicas de pente para análise preditiva

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Do curso: Introdução à Ciência de Dados: Conceitos Básicos

Técnicas de pente para análise preditiva

Tudo o que vimos até aqui foi sobre o passado, como coletar dados e fazer análise estatística. A estatística gerou bons insights. A equipe de ciência de dados pode criar correlações entre certos eventos. Agora, vamos transformar essas ideias. Usaremos os insights para prever o futuro. Isso é chamado de análise preditiva. Esse termo está associado à ciência de dados e, às vezes, são usados como sinônimos, mas não são a mesma coisa. A análise preditiva é um tipo de ciência de dados. Lembre-se, ciência de dados é aplicar o método científico aos dados. A análise preditiva torna os resultados úteis. Veja desse modo: Meteorologia é uma ciência. Ela estuda física, velocidade do vento e atmosfera. Se você estiver em área aberta com um meteorologista, ele mostrará os tipos de nuvens e como a pressão determina seu movimento. É a ciência da meteorologia. Ocupa-se de entender o clima e ver as tendências históricas. No entanto, muita gente não trata a meteorologia como ciência. Em vez disso, indaga sobre a previsão do tempo. Na previsão do tempo os meteorologistas usam a análise preditiva. Usam probabilidade e correlação para prever padrões climáticos. Eles usam dados históricos para atribuir probabilidades. Pode haver uma correlação entre sistemas de baixa pressão e tempestades severas. Quando a pressão diminui, a severidade da tempestade aumenta. Há uma correlação positiva entre pressão e tempestades. Toda essa análise é feita para que o meteorologista possa responder a uma simples pergunta: "Como estará o tempo amanhã?" O estudo do passado se torna uma previsão do futuro. Há um interesse na análise preditiva porque as novas tecnologias geram insights mais poderosos. Pense na previsão do tempo. No momento, o serviço meteorológico usa dados históricos de milhares de estações. Imagine que eles distribuíssem milhões de dispositivos. As pessoas os instalariam em suas casas conectados às redes sem fio. Esses dispositivos baratos registrariam informações de pressão e temperatura do ar. Também gravariam vídeo e áudio. Depois, enviariam os dados para um cluster Hadoop. Isso daria aos cientistas um nível de informação sem precedentes. É por isso que em ciência de dados a análise preditiva está associada ao big data. Volumes maiores de dados permitem fazer perguntas mais desafiadoras. Em seguida, a equipe pode realizar análises complexas. Aqui, a equipe seria capaz de observar os padrões climáticos, por casa e quarteirão. Poderia criar modelos preditivos complexos baseados em milhões de lares. O mesmo acontece com sua equipe. Pense no site de tênis de corrida. Imagine que a equipe colete milhões de tuítes sobre corrida e identifique alguns corredores influentes. Você poderia enviar tênis gratuitos e promoções, esperando que digam coisas boas sobre a organização. Também poderia usar os dados e identificar os principais eventos. As novas ferramentas permitem ter uma visão muito mais completa dos dados. Sua equipe pode analisar milhões de tuítes, assim como o serviço meteorológico pode analisar petabytes de informações. Então você pode olhar ondas de informações em tempo real. Quanto mais dados você tiver, mais poderosa e precisa será a análise preditiva. As organizações ficam empolgadas com a ideia da análise preditiva. Tanto é assim, que nem sempre dedicam tempo suficiente para desenvolver as equipes de ciência de dados. Querem ir direto às previsões, sem entender os dados. Ao trabalhar na equipe de ciência de dados, reforce que a qualidade das previsões depende da qualidade da análise dos dados. A equipe precisa entender melhor o passado para prever o futuro. Não abrevie a análise. Faça boas perguntas sobre os dados e crie relatórios desafiadores com as ferramentas estatísticas. Fazendo isso, as previsões do futuro serão muito mais precisas.

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Tutorial em vídeo Técnicas de pente para análise preditiva - Introdução à Ciência de Dados: Conceitos Básicos | LinkedIn Learning, anteriormente Lynda.com

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Junte-se a Doug Rose para uma discussão aprofundada no vídeo Técnicas de pente para análise preditiva, parte de Introdução à Ciência de Dados: Conceitos Básicos.

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Análise preditiva: o que é e como funciona em RH?

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Análise preditiva: o que é e como funciona em RH?

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Análise preditiva: o que é e como funciona em RH?

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Saiba como a análise preditiva é capaz de otimizar ainda mais a rotina do seu time de RH a partir da antecipação de resultados e comportamentos!

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Análise Preditiva Financeira: a ferramenta que não pode faltar a uma organização data-driven

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Análise Preditiva Financeira: a ferramenta que não pode faltar a uma organização data-driven

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O que é a uma análise preditiva financeira e qual a importância para as empresas

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O que é a uma análise preditiva financeira e qual a importância para as empresas

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A recente onda das tecnologias de inteligência artificial - com destaque para o ChatGPT alcançando a marca de 100 milhões de usuários - faz com que outro assunto volte ao foco dos profissionais financeiros: a análise preditiva financeira.

Diferente do cenário onde a IA substitui profissionais por algoritmos inteligentes, esse tipo de investigação auxilia na gestão financeira da empresa ao processar e combinar um grande volume de dados. Assim, a análise preditiva possibilita identificar tendências, riscos e oportunidades futuras.

Não, ela não prevê o futuro, como o nome sugere, mas checa a probabilidade de determinados fatos acontecerem de acordo com registros passados. Dessa forma, torna-se possível prever a ocorrência, principalmente, de eventos recorrentes.

Ao fazer uso de Big Data, essa análise financeira é fundamental para uma tomada de decisões mais assertiva. Além disso, ajuda a manter a saúde financeira da organização e a traçar um planejamento financeiro mais eficiente. Não à toa, cada vez mais empresas investem nessa tecnologia e no uso de dados para ganhar competitividade e otimizar performance.

Quer saber mais? Ao longo deste conteúdo, apresentaremos o conceito, a importância e como começar a implementar essa análise na sua companhia.

O que é a análise preditiva financeira?

Na prática, é o processamento de um grande volume de dados, que através de algoritmos, modelos e fórmulas, garante a predição de situações financeiras futuras. Com isso, é possível identificar padrões que geram insights valiosos para o planejamento de curto, médio e longo prazo.

O recurso preditivo se utiliza de dados e histórico de informações para evitar riscos e assegurar decisões mais assertivas.

Se determinado padrão se repete sempre que há uma fraude no reembolso corporativo, por exemplo, torna-se possível prevenir - ou pelo menos prever cenários similares. Ou seja, diferentemente do que o nome aponta, a análise preditiva não é um tipo de palpite de futurologia, mas sim a predição de recorrências com base em fatos realizados.

A importância da análise preditiva financeira e porque sua empresa precisa disso

O modelo preditivo usa dados para prever a ocorrência de determinado evento, seja positivo ou negativo. Seja reduzindo gastos em situações difíceis ou aumentando as margens de lucro nos momentos de alta, essa análise agrega informações que servem de base para decisões, principalmente as mais complexas.

Diante deste cenário, a importância e as vantagens da análise preditiva financeira podem ser destacadas a partir de:

1. maior eficiência na gestão de riscos;

2. tomadas de decisão mais assertivas;

3. checagem de KPIs apurada;

4. planejamento simplificado;

5. aumento da competitividade.

Maior eficiência na gestão de riscos

Esta análise permite que a organização previna ou se prepare para os momentos de crise. Com a checagem de padrões e previsão de possíveis problemas, diversas situações são evitadas.

Ao perceber com antecedência as ameaças, a gestão de risco é otimizada, bem como a própria prevenção. Além disso, caso seja necessário corrigir alguma situação, a gestão de crise se torna menos caótica.

Tomadas de decisão mais assertivas

Tomar decisões com base em informações erradas é motivo de grande preocupação por parte dos gestores. No entanto, por prever situações recorrentes e garantir mais segurança, a análise preditiva garante resoluções precisas.

Dessa forma, as estratégias são mais eficientes e a expansão da empresa é viabilizada. Além disso, tudo que envolve a proteção dos cofres e preservação da imagem é garantido, já que os riscos são identificados com antecedência.

Checagem de KPIs apurada

Com essa ferramenta, os gestores conseguem aumentar a capacidade de geração de lucro ao analisar as métricas como a margem de contribuição e ponto de equilíbrio. Em empresas que exigem altos volumes de vendas, isso é imprescindível para garantir a saúde financeira.

Ao usar as análises de indicadores financeiros e preditiva juntas para medir e prever o desempenho, o gestor leva a gestão a outro nível. Se, com base nos dados históricos, um determinado mês tem baixas vendas, é preciso pensar numa solução viável.

Pode se tratar da adequação dos preços de vendas dos produtos e serviços ou procurar novos fornecedores. Até mesmo fazer um planejamento tributário melhor para diminuir custos daquele período.

No entanto, mapear e gerir todos os custos fixos e variáveis relacionados às atividades não é fácil, leva algumas horas, dias ou semanas, inclusive. Quando gestores estão imersos em tarefas repetitivas e burocráticas são subaproveitados.

Para aproveitar melhor o capital humano da sua organização, baixe nossa planilha e calculadora de custos fixos e variáveis gratuita e editável. Aproveite o máximo dos seus colaboradores e deixe-os concentrados em atividades que realmente geram valor.

Planejamento simplificado

Ao saber de antemão futuras situações, a projeção de um fluxo de caixa, por exemplo, é facilitada. Além disso, sabendo quais são as entradas e saídas, é possível fazer uma gestão de custos, de compras e de despesas melhor.

A de custos por saber quais deles podem comprometer o caixa, quais podem ser reduzidos, quais contribuem mais, entre outros. Por outro lado, a gestão de compras é otimizada porque os fornecedores podem ser incluídos nas análises.

Por fim, a gestão de despesas, de viagens ou não, está sujeita a grandes mudanças, mas com essa ferramenta, as variações têm menos impactos.

Aumento da competitividade

Garantir bons indicadores econômicos não é tarefa fácil. No entanto, o processo é mais fácil quando se conta com esta ferramenta. Prevendo pontos altos e baixos, a preparação para ambas as situações é garantida.

Como fazer uma análise financeira eficiente em 5 passos simples

Análises preditivas mais simples podem ser feitas com mais facilidade, mas as mais complexas exigem fórmulas e modelos complexos. Como envolvem diversos fatores e os dados podem ter diferentes pesos, influenciando mais ou menos, não há uma única forma.

Ou seja, o setor do varejo é diferente do financeiro, diferente do de comunicação e assim por diante. Mesmo assim, o que pode ser feito é criar um ambiente que facilite essas análises. Dessa forma, confira um passo a passo de como fazê-las:

1. mude a cultura organizacional;

2. padronize os processos;

3. defina os indicadores;

4. consulte ou crie dados históricos;

5. compare.

Mude a cultura organizacional

O primeiro passo para implementar análises preditivas dentro de empresas é criar uma cultura orientada para dados. No universo dos dados, chamam essa cultura de Data Driven. Ela consiste, principalmente, em substituir decisões baseadas em intuição por aquelas baseadas em informações confiáveis.

Padronize os processos

A padronização dos processos é fundamental para este processo, pois não adianta ter informações confiáveis e históricas se estão espalhadas. Quando a empresa tem diversos sistemas guardando informações relevantes, o tempo para encontrá-las pode ser maior que o tempo para analisá-las.

Defina os indicadores

Definir os KPIs é imprescindível para uma análise apurada, caso contrário o gestor não sabe o que deve observar. Eles devem ser diversos, desde operacionais e de produtividade até de lucratividade e liquidez. Alguns exemplos de indicadores que podem ser acompanhados são:

lucratividade e rentabilidade;

receita;

margem líquida, bruta e de contribuição;

fluxo de caixa;

produtividade

investimentos financeiros e operacionais;

produtividade;

erros e riscos;

vendas;

entre outros.

Mapear quais são os KPIs mais importantes, dos índices de endividamento aos índices de liquidez, e entender quais devem ser calculados e por que leva um tempo. A pesquisa toma horas valiosas de um gestor, que poderia se concentrar em outras tarefas.

O tempo para checagem dos indicadores para avaliar riscos e promover melhores resultados precisa ser otimizado, não podendo ser dividido com atividades burocráticas. Pois, só assim é possível garantir eficiência. Para ganhar tempo, baixe nossa Guia de indicadores financeiros.

Consulte ou crie os dados históricos e compare

Para que a análise financeira seja eficiente, é essencial que os dados históricos sejam consultados, ou criados, caso não existam. Na segunda situação, a análise preditiva demoraria um tempo para acontecer ou teria que ser feita com números aproximados.

Em ambas as situações, deve-se comparar os cenários para ter uma visão mais ampla. Assim, é possível checar se as metas foram atingidas, se há competitividade ou se mudanças precisam ser feitas.

Análises preditivas e reembolso de despesas: como se relacionam?

Baseada em eficiência, controle e compliance, a Flash Expense oferece soluções em 3 versões diferentes que oferecem praticidade e garantem a otimização da rotina financeira.

Temos funcionalidades que automatizam lançamentos e evitam o desencontro de informações. Nossa plataforma evita o mesmo registro em mais de um sistema, diminuindo as chances de erros.

Enquanto isso, outras ferramentas permitem a visualização de todos os dados financeiros e de despesas em um único lugar. Você cria gráficos automáticos e os exporta, tendo informações acessíveis para uma visão ampla, prática e rápida do negócio.

Dessa forma, você tem dados históricos sendo atualizados automaticamente a apenas um clique de distância. Além disso, você fortalece o compliance financeiro e otimiza o tempo, permitindo que os gestores se concentrem em tarefas geradoras de resultados.

Quer saber mais sobre como a Flash Expense pode ajudar a promover uma boa gestão financeira e de despesas? Entre em contato com um de nossos especialistas ou solicite uma demonstração.

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Análise preditiva financeira: o que é, vantagens e como se preparar

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Entenda como a análise preditiva pode ser aplicada ao financeiro da empresa para garantir tomadas de decisões mais assertivas e otimizar resultados

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Análise preditiva: uma forma de se adiantar ao futuro através das novas tecnologias

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Análise preditiva: uma forma de se adiantar ao futuro através das novas tecnologias

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Análise preditiva: uma forma de se adiantar ao futuro através das novas tecnologias

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A análise preditiva utiliza técnicas estatísticas de modelização, big data e machine learning para extrair dados históricos e fazer previsões. É uma técnica muito valorizada no mundo empresarial pelos benefícios que pode oferecer ao identificar, por exemplo, riscos e oportunidades. Sua aplicação vai do comércio eletrônico à energia, às finanças ou aos seguros, entre outros.

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Análise preditiva: o que é e como fazer?

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Análise preditiva: o que é e como fazer?

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Neste link temos uma explicação geral sobre o que é a análise preditiva e seu passo a passo.

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Se você já se perguntou: "o que é e como fazer a análise preditiva?", este artigo é para você! A análise preditiva é uma ferramenta poderosa que utiliza dados históricos e técnicas estatísticas avançadas para prever tendências futuras e padrões de comportamento.

Neste artigo, vamos explorar como você pode começar a implementar a análise preditiva na sua empresa.

O que é a Análise Preditiva?

A análise preditiva é uma abordagem analítica que utiliza uma variedade de técnicas estatísticas, algoritmos de machine learning e inteligência artificial para prever eventos futuros com base em dados históricos e padrões identificados. Essa prática permite que as organizações extraiam insights valiosos e tomem decisões informadas sobre o que pode acontecer no futuro.

Qual a diferença entre Análise Descritiva e Análise Preditiva?

Antes de mergulharmos nos detalhes da análise preditiva, é importante entender a diferença entre análise descritiva e análise preditiva.

1. Foco principal

A análise descritiva se concentra em descrever o que aconteceu no passado, fornecendo uma visão retrospectiva dos dados e eventos.

A análise preditiva, por outro lado, visa prever o que pode acontecer no futuro com base nos dados históricos e padrões identificados.

A análise descritiva ajuda a entender o que ocorreu e por quê, fornecendo insights sobre o que aconteceu em um determinado período de tempo.

A análise preditiva procura prever eventos futuros, permitindo que as organizações tomem medidas proativas com base nessas previsões.

3. Métodos e técnicas

Na análise descritiva, as pessoas utilizam técnicas de resumo estatístico, como média, mediana, moda, desvio padrão, etc.

Na análise preditiva, são utilizadas técnicas mais avançadas, como modelos estatísticos, aprendizado de máquina e inteligência artificial, para identificar padrões e fazer previsões.

4. Abordagem temporal

A análise descritiva é predominantemente retrospectiva, concentrando-se no que já ocorreu.

A análise preditiva é orientada para o futuro, usando dados históricos para antecipar eventos futuros e tendências.

5. Aplicação

A análise descritiva é frequentemente usada para relatórios de negócios, resumos de desempenho passado e análises de tendências históricas.

As pessoas podem utilizar a análise preditiva em uma ampla gama de áreas, incluindo marketing, finanças, saúde, manufatura e muito mais, para prever demanda de mercado, comportamento do consumidor, riscos financeiros, falhas de equipamentos, entre outros.

Quais as principais fases de um projeto de Análise Preditiva?

As principais fases de um projeto de análise preditiva podem variar ligeiramente dependendo da metodologia específica adotada pela organização ou equipe de análise. No entanto, geralmente, essas fases incluem:

1. Definição do Problema e Objetivos

Esta fase envolve entender claramente o problema que está sendo abordado e os objetivos específicos que se deseja alcançar com a análise preditiva. É importante definir claramente as métricas de sucesso para avaliar o desempenho do modelo.

2. Aquisição e Preparação de Dados

Aqui, coletamos os dados para a análise preditiva de diversas fontes e preparamos estes dados para análise. Isso pode incluir limpeza de dados, tratamento de valores ausentes, normalização e transformação de dados, entre outros processos.

3. Exploração de Dados e Análise Descritiva

Nesta fase, as pessoas utilizam os dados para identificar padrões, tendências e relações que possam ser úteis para a construção do modelo preditivo. A análise descritiva pode ajudar a entender melhor o comportamento dos dados e guiar o desenvolvimento do modelo.

4. Seleção de Recursos e Modelagem

Aqui, selecionamos os recursos mais relevantes para o modelo preditivo com base na análise exploratória realizada anteriormente. Além disso, testamos e avaliamos diferentes algoritmos de modelagem para determinar qual deles melhor se adequa aos dados e ao problema em questão.

5. Treinamento do Modelo

Nesta fase, o modelo preditivo é treinado usando os dados disponíveis. Isso envolve ajustar os parâmetros do modelo para otimizar o desempenho e a precisão das previsões.

6. Validação do Modelo

Após o treinamento, validamos o modelo usando conjuntos de dados de teste independentes. Isso ajuda a garantir que o modelo seja capaz de generalizar bem para novos dados e não esteja superajustado aos dados de treinamento.

7. Implementação e Monitoramento

Uma vez validado, o modelo preditivo é implementado no ambiente de produção da organização. É importante monitorar continuamente o desempenho do modelo e fazer ajustes conforme necessário para garantir que ele continue fornecendo previsões precisas ao longo do tempo.

8. Interpretação e Comunicação dos Resultados

Por fim, os resultados do modelo preditivo são interpretados e comunicados aos stakeholders relevantes de maneira clara e compreensível. Isso pode envolver a criação de relatórios, visualizações de dados e outras formas de comunicação.

Essas fases formam um ciclo iterativo, onde o modelo é continuamente refinado e melhorado com base no feedback e nos novos dados disponíveis. A análise preditiva é um processo contínuo que pode trazer insights valiosos e impulsionar a tomada de decisões informadas em uma variedade de áreas e setores.

Quais são os tipos de Modelos Preditivos?

Existem vários tipos de modelos preditivos que podemos utilizar na análise preditiva, cada um com suas próprias características e aplicações específicas. Alguns dos principais tipos de modelos preditivos incluem:

1. Regressão Linear

As pessoas usam este modelo quando existe uma relação linear entre a variável de entrada e a variável de saída. Normalmente, o usam para prever valores numéricos contínuos, como vendas futuras, com base em variáveis como publicidade, preço do produto, etc.

2. Regressão Logística

Assim como a regressão linear, nós a utilizamos quando a variável de saída é binária, ou seja, quando ela possui apenas dois possíveis resultados. Nós frequentemente a utilizamos em problemas de classificação, como prever se um cliente vai ou não comprar um produto.

3. Árvores de Decisão

As pessoas fazem uma representação visual de possíveis decisões a serem tomadas com base em certas condições. Este modelo pode ser utilizado para a classificação e regressão e é facilmente interpretável.

4. Floresta Aleatória

Este modelo é uma extensão das árvores de decisão, onde criamos várias árvores durante o treinamento e fazemos as previsões com base na maioria das previsões das árvores individuais. É conhecido por ser robusto e eficaz em uma variedade de problemas.

5. Redes Neurais Artificiais (ANNs)

Inspiradas na estrutura do cérebro humano, as ANNs são compostas por camadas de neurônios interconectados que aprendem a partir dos dados. Elas são poderosas para modelar relações complexas e não lineares, mas podem exigir grandes conjuntos de dados e têm um alto custo computacional.

6. Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)

Este modelo é utilizado para problemas de classificação, separando os dados em diferentes classes por meio de hiperplanos. É eficaz em espaços de alta dimensão e é conhecido por ser robusto contra o overfitting.

7. Séries Temporais

As pessoas utilizam esse modelo especificamente para prever valores em séries temporais, onde os dados estão organizados em ordem cronológica. É comumente usado em previsões financeiras, previsões meteorológicas e outras aplicações onde a temporalidade é importante.

Esses são apenas alguns exemplos dos tipos de modelos preditivos disponíveis. A escolha do modelo mais adequado depende da natureza dos dados, do problema em questão e dos recursos disponíveis.

Como fazer a Análise Preditiva?

Para realizar uma análise preditiva eficaz, siga estas etapas:

1. Defina o Problema

Entenda claramente qual é o problema que você está tentando resolver ou a questão que está tentando prever. Isso inclui definir os objetivos específicos que você deseja alcançar com a análise preditiva e estabelecer métricas de sucesso para avaliar o desempenho do modelo.

2. Colete e Prepare os Dados

Reúna os dados relevantes para sua análise de várias fontes. Isso pode incluir bancos de dados internos da empresa, dados de terceiros, feeds de sensores, etc. Em seguida, prepare esses dados para análise, o que pode envolver limpeza de dados, tratamento de valores ausentes, normalização, transformação de dados e assim por diante.

3. Explore os Dados

Realize uma análise exploratória dos dados para identificar padrões, tendências e relações que possam ser úteis para a construção do modelo preditivo. Isso pode envolver a criação de visualizações de dados, estatísticas descritivas e outras técnicas de exploração de dados.

4. Escolha do Modelo

Com base na análise exploratória dos dados, selecione o modelo preditivo mais adequado para o seu problema. Considere fatores como a natureza dos dados, a complexidade do problema e os recursos disponíveis para treinamento e implementação do modelo.

5. Treine o Modelo

Use os dados disponíveis para treinar o modelo preditivo escolhido. Isso envolve ajustar os parâmetros do modelo para otimizar seu desempenho e precisão na previsão de resultados futuros.

6. Valide o Modelo

Após o treinamento, valide o modelo usando conjuntos de dados de teste independentes. Isso ajuda a garantir que o modelo seja capaz de generalizar bem para novos dados e não esteja superajustado aos dados de treinamento.

7. Implemente o Modelo

Uma vez validado, implemente o modelo preditivo no ambiente de produção da empresa. Isso pode envolver a integração do modelo em sistemas existentes, o desenvolvimento de interfaces de usuário e a configuração de processos de monitoramento contínuo.

8. Avalie e Ajuste

Monitore o desempenho do modelo ao longo do tempo e faça ajustes conforme necessário para garantir que ele continue fornecendo previsões precisas e úteis. Isso pode envolver a reavaliação dos dados de entrada, a redefinição dos parâmetros do modelo ou até mesmo a escolha de um modelo diferente, se necessário.

9. Interprete e Comunique os Resultados

Por fim, interprete os resultados do modelo preditivo e comunique-os de forma clara e compreensível para os stakeholders relevantes. Isso pode incluir a criação de relatórios, apresentações ou outras formas de comunicação.

Seguir essas etapas garantirá que você possa aproveitar ao máximo a análise preditiva e tomar decisões informadas com base nas previsões geradas pelo seu modelo. Lembre-se de que a análise preditiva é um processo contínuo e iterativo, e que é possível que você precise reajustar e refinar os modelos ao longo do tempo à medida que novos dados e insights se tornam disponíveis.

Considerações finais

A análise preditiva é uma ferramenta fundamental para organizações que buscam se manter à frente no cenário competitivo atual. Ao utilizar dados históricos e técnicas avançadas, ela permite não apenas compreender o que aconteceu no passado, mas também antecipar eventos futuros e tendências, capacitando as empresas a tomar decisões proativas e informadas.

Ao longo deste artigo, exploramos os princípios da análise preditiva, destacando sua diferença em relação à análise descritiva, suas fases principais de implementação e os diferentes tipos de modelos preditivos disponíveis. Desde a definição clara do problema até a interpretação e comunicação dos resultados, cada etapa é crucial para o sucesso de um projeto de análise preditiva.

É importante ressaltar que a análise preditiva não é um processo estático, mas sim um ciclo contínuo de refinamento e melhoria. À medida que novos dados e insights surgem, os modelos preditivos devem ser ajustados e atualizados para garantir sua eficácia contínua.

Se você quer implementar uma abordagem orientada por dados na sua empresa, aproveite e confira outros posts do nosso blog sobre modelos de análise variados:

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Análise preditiva de dados é opção para empresas de médio porte

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Dúvidas com relação ao melhor momento para lançar um produto ou serviço, definir estratégias de marketing e vendas assertivas, contratar pessoas e investir em determinados projetos costumam integrar a pauta de corporações de diversos segmentos e portes.

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Análise preditiva de dados é opção para empresas de médio porte

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Análise preditiva: 4 histórias de sucesso

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Análise preditiva: 4 histórias de sucesso

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As 04 histórias contadas nesse link:

Rolls-Royce otimiza programações de manutenção;

DC Water procura proativamente os principais defeitos da rede de esgoto;

Ellie Mae busca ameaças de ransomware;

Kaiser Permanente reduz a mortalidade do paciente.

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Transformando Dados em Insights: Análise Descritiva, Preditiva e Prescritiva

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Transformando Dados em Insights: Análise Descritiva, Preditiva e Prescritiva

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Um vídeo curto explicando a diferenças entre as análises existentes.

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Transformando Dados em Insights Análise Descritiva, Preditiva e Prescritiva

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Evitar situações ruins, otimizar e melhorar processos. Grandes vantagens, hein?

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=> Regressão

Utilizada para prever valores numéricos com base em variáveis independentes. Como, por exemplo, prever o preço de uma casa com base em características como área, nº de quartos, nº de banheiros, localização, etc.

=> Classificação

Classifica dados em categorias ou classes distintas. É uma técnica muito utilizada para detecção de fraudes em transações financeiras, em diagnóstico médico, classificação de e-mails, reconhecimento de imagens e previsão de cancelamentos de contratos (Churn).

=> Clustering

Agrupa dados semelhantes em clusters ou grupos distintos. Pode ser utilizada, por exemplo, para agrupar clientes com base em padrões de compra para identificar segmentos de mercado.

=> Árvores de Decisão

Modela decisões complexas utilizando uma estrutura de árvore.

Exemplo: Decidir se um cliente é de baixo, médio ou alto risco de inadimplência com base em várias variáveis financeiras.

=> Redes Neurais

Modela o funcionamento do cérebro humano para identificar padrões complexos nos dados. Um bom exemplo da utilização desta técnica é o reconhecimento de padrões em imagens para identificar objetos ou rostos.

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O que são problemas de Classificação e de Regressão? (Machine Learning - Aula 7)

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Esta apresentação explora o poder da análise preditiva e seu impacto nos setores de negócios, marketing e web. Descubra como esta poderosa ferramenta de análise de dados pode prever tendências, otimizar estratégias de marketing e impulsionar o sucesso dos negócios online. Desde a previsão de demanda do mercado até a personalização de experiências de usuário.

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A empresa TOTVS nos dando um panorama sobre a análise preditiva

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A empresa TOTVS nos dando um panorama sobre a análise preditiva

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A análise preditiva de um negócio é a sua capacidade de interpretar dados para entender o que os consumidores vão querer no futuro, antes que eles mesmos saibam.

Pode soar como um método vindo de um filme de ficção científica, mas trata-se de algo real e atual.

Apesar do que muitos pensam, a análise preditiva não se trata de antecipar defeitos em máquinas.

Na verdade, essa técnica, unida a tecnologias como machine learning, inteligência artificial e mineração de dados, pode auxiliar no processo de tomada de decisões de toda a empresa.

Hoje, a análise preditiva é popular por sua aplicação no setor de marketing, mas ela tem lugar em todos os setores de uma organização, pois trata-se de puro conhecimento de negócios.

Desse modo, a empresa pode planejar sua estratégia com base em dados e estatísticas, em vez de seguir teorias e achismos.

Que tal entender mais? Siga conosco neste artigo.

Vamos explicar tudo sobre o assunto, incluindo o conceito, a importância, vantagens e como aplicar no seu negócio!

O que é análise preditiva?

Análise preditiva é o potencial de uma empresa prever necessidades e preferências futuras de seus clientes e do seu público-alvo de forma geral, utilizando-se de dados, cálculos e métodos de análise.

Baseia-se em um processo que começa pela coleta de dados comportamentais dos consumidores e clientes em potencial a partir de diferentes fontes.

Esses dados são então destilados e interpretados, muitas vezes de forma automática, por algoritmos sofisticados e ferramentas tecnológicas.

Assim, é possível realizar diferentes conjuntos de previsões e, com base nelas, aplicar melhorias ou inovações em seus processos, entregas ou na sua comunicação.

Ou seja, não falamos especificamente da capacidade de prever eventos, mas de fazê-lo e ainda aproveitar todo conhecimento proveniente dos dados para propor possíveis ações.

Além disso, as organizações podem aplicar toda essa inteligência ao perfil já estabelecido de seus clientes, entendendo (e atualizando) suas características, traços de comportamento, necessidades atuais e futuras.

Como funciona a análise preditiva?

A análise preditiva de dados não trata de simplesmente prever o futuro. Na verdade, é uma técnica em que são analisados dados e algoritmos utilizando o machine learning.

Sem mencionar as ferramentas complementares, como ERPs, CRMs e plataformas como o Customer Data Platform (CDP).

Desse modo, é possível fazer projeções antecipando certas tendências.

Desde o surgimento dos computadores - talvez até antes disso -, a humanidade tem gerado cada vez mais dados. Isso facilita a análise desse grande volume de informações, também conhecido como big data.

Assim, é possível encontrar padrões e identificar futuras possibilidades de negócios.

As empresas podem utilizar essas informações para prever o comportamento do consumidor, baseando-se em seu histórico de compras, por exemplo.

Analisando dados preditivos, é possível fazer recomendações de produtos no site ou por meio de newsletter.

Assim, as vendas aumentam e o cliente recebe um atendimento personalizado.

Por que essa metodologia é uma tendência?

Com a corrida pelo topo da concorrência cada vez mais acirrada, descobrir formas de se colocar à frente de seus competidores garante diferenciais importantes. É o que faz a análise preditiva.

Essa prática ganha cada vez mais força em diferentes setores. De acordo com pesquisa da Grand View, esse mercado deve valer até US$23,9 bilhões até 2025.

Essa prática faz parte da "evolução natural" quando o assunto é tratamento de dados, pois permite que os negócios obtenham conhecimento preditivo com base em informações históricas dos clientes.

No entanto, conforme explicamos em nosso guia sobre análise de dados, a análise preditiva é uma das formas mais complexas de processar e tratar dados.

O motivo é simples: além de entender padrões, é necessário propor ações que beneficiem o negócio em busca de seus objetivos.

E, claro, na prática, falamos de algo que pode agregar muito valor ao planejamento estratégico de uma empresa.

Imagine se você soubesse em junho, com assertividade jamais vista, qual produto mais vai vender em dezembro?

Obviamente há tendências que influenciam as decisões produtivas e de marketing das empresas, no entanto, falamos de uma inteligência que vai além do "o quê", respondendo também às perguntas sobre "como" e "por quê".

A importância da análise de dados

Com o uso de análise preditiva no seu negócio, é mais fácil aderir aos princípios avançados da metodologia ágil, adotando uma abordagem eficiente, abrangente e orientada por dados.

São características comuns a negócios de sucesso e especialistas em cultura da inovação.

Com o auxílio de ferramentas de coleta de dados, as empresas podem agilizar vários processos operacionais e repetitivos, apostando na automação para obter as mais ricas fontes de informações.

Ao pensar no fundo da cadeia de valor, isso significa que os profissionais terão mais tempo para se concentrar no aspecto estratégico do negócio.

No setor financeiro, por exemplo, em vez de perder tempo coletando dados para gerar relatórios de resultados, seu time pode se concentrar na análise de projeções de missão crítica, como tendências de vendas, comportamento do consumidor, oferta e demanda - coisas que podem afetar os negócios no futuro.

Desse modo, seu negócio se torna mais ágil, totalmente enquadrado no aspecto future-proof, o que caracteriza a operação como confiável não apenas no curto, mas também no longo prazo.

E, claro, falamos de um tipo de inteligência de dados capaz de aumentar o seu desempenho financeiro de forma geral, fornecendo previsões explicáveis e insights acionáveis mais rápidos.

Assim, a importância da análise preditiva pode ser resumida nos seguintes aspectos:

otimização de recursos;

redução nos ciclos de planejamento;

alinhamento de finanças e operações;

capacitação dos planejadores e tomadores de decisão;

precisão, qualidade e total transparência no trato com os dados.

Vantagens da análise de dados preditiva

Como vimos, a análise e avaliação preditiva pode ser muito útil para as empresas.

É algo que pode agregar valor às entregas, destacando seu negócio em meio à concorrência.

Além disso, é claro, otimiza a produtividade empresarial, possibilitando que seus profissionais foquem mais de seu tempo e esforços nas questões estratégicas da operação.

Que tal aprender mais? Separamos os principais benefícios de aplicar a análise preditiva, veja só:

Previsão e resolução de problemas

Um dos grandes benefícios da análise preditiva é conseguir antecipar os comportamentos de consumo dos clientes frente a algumas alterações.

Os modelos preditivos garantem uma resposta mais assertiva sobre a reação dos consumidores, facilitando o planejamento, a divulgação e a tomada de decisão de maneira geral.

Isso também contribui para a previsão de possíveis problemas e, consequentemente, para a identificação prévia de soluções.

Segurança de dados

Além de servir para fins estratégicos, a análise preditiva também pode manter os dados da empresa mais seguros.

Visto que, com ela, é possível identificar com antecedência possíveis ações fraudulentas e prever tendências relacionadas a ciberataques, como padrões que servem de gatilho para novas ocorrências.

A análise de atividades na rede em tempo real permite essa identificação que previne a empresa de prejuízos.

Concorrência

É importante fazer uma análise técnica preditiva para estar à frente da concorrência.

Com previsão de tendências do consumidor, sua empresa pode antecipar as necessidades dos clientes e oferecer o que ele precisa primeiro.

Atendimento ao cliente

Ao estudar o comportamento do cliente, é possível atraí-lo, retê-lo e ainda criar uma relação de compreensão e fidelidade.

Um exemplo disso acontece quando a empresa disponibiliza um serviço ou produto novo e deseja divulgá-lo para o perfil certo de consumidor.

Redução da taxa de churn

Para qualquer um que esteja envolvido com os clientes de uma empresa, não é novidade que a aquisição de novos é muito mais cara do que manter os antigos.

A análise preditiva ajuda a reduzir a taxa de churn, proporcionando insights valiosos para que sua empresa continuamente ofereça valor aos clientes.

Como? De várias formas, como na identificação de sinais de descontentamento, prevendo comportamentos e situações que possam levar ao cancelamento do contrato ou à não renovação no futuro próximo.

As empresas podem analisar essas informações e tomar as medidas necessárias para melhorar a satisfação do cliente e garantir que suas receitas não sejam afetadas.

Gerenciamento de estoque

Outro benefício é poder fazer o gerenciamento de estoque com mais precisão.

Com a análise, é possível prever quando o estoque precisa ser reabastecido e já preparar o pedido de compra.

Assim, a empresa não corre o risco de ficar sem insumos ou sem mercadoria.

Setor financeiro

O setor financeiro também pode se beneficiar da análise estatística preditiva para saber com mais precisão e critério qual o risco envolvido na concessão de crédito para o cliente.

Assim, a organização possui mais autonomia para tomar decisões mais assertivas e manter sua saúde financeira.

Redução de custos

Existem várias maneiras pelas quais a análise preditiva pode ajudar seu negócio a reduzir custos.

Um deles, que já comentamos, é a redução de riscos, já que o conhecimento possibilita que a empresa tenha um entendimento completo sobre o perfil de seu consumidor.

Se você analisar todos os dados que possui, como comportamento, padrões de compra e navegação, interações nas redes sociais, entre outros, poderá definir os melhores horários e canais para se comunicar com seus clientes.

Isso ajuda os líderes a tomarem decisões eficientes.

Além disso, a análise preditiva é especialmente indicada para ser aplicada no seu marketing.

Com isso, você poderá criar campanhas lapidadas para a sua audiência e suas necessidades futuras, aumentando a assertividade dos investimentos e potencializando o ROI.

Como fazer uma análise preditiva?

Embarcar no ramo de análise preditiva é um verdadeiro desafio, por isso, é necessário ter cautela na hora de modernizar o seu negócio.

Se a sua empresa não possui uma infraestrutura e nem uma cultura voltada aos dados, esse processo pode levar algum tempo e requer alguns testes.

Algumas etapas podem ser seguidas para que seja possível fazer uma análise eficiente e adequar seu negócio a uma realidade data-driven. Que tal aprendê-las? Confira!

Defina o objetivo

Antes de começar a análise preditiva, é preciso saber qual será sua finalidade. Portanto, a primeira etapa do processo é definir os objetivos e as metas a serem alcançadas. Alguns exemplos de metas:

redução de custos;

prever tendências de negócios;

analisar o comportamento do cliente;

pesquisa sobre lançamento de produto.

A seguir, você deve transformar seus objetivos em metas de análise.

No caso de prever o comportamento do consumidor, por exemplo, você pode definir um modelo de análise de perfil.

O principal ponto aqui é proporcionar uma característica analítica ao objetivo, de modo que tecnologias, cálculos e modelos possam ser aplicados de forma contínua.

Faça a captação de dados

O próximo passo é começar a captação de dados necessários para a análise.

É preciso se atentar quanto à qualidade dos dados, buscando fontes confiáveis, como a base de dados interna, redes sociais, pesquisa, entre outros.

Também é recomendado usar uma ferramenta de coleta para ter mais precisão e estabilidade de dados.

Prepare e analise os dados

Com todos os dados coletados, se inicia o processo de análise. Aqui, é essencial ter conhecimentos estatísticos para que seja feita a análise adequada dos gráficos resultantes.

Crie uma modelagem

A modelagem de dados talvez seja o principal desafio dentro de uma operação preditiva - e o resultado palpável da estratégia.

O que é um modelo? Trata-se de organizar as informações coletadas em um diagrama simples a partir de um sistema qualquer que seja completo, como um aplicativo.

Ou seja, quais os stakeholders envolvidos? Como as pessoas vão utilizar esse aplicativo?

Como os dados são inseridos nesse sistema e qual seu caminho nele? Quais informações serão valiosas para sua operação e onde elas serão armazenadas?

Inclusive, criamos um guia completo sobre BPMN que explica mais sobre esse processo tão complexo.

O ponto aqui é entender os padrões dos dados, possibilitando que o time técnico possa moldar a estratégia de análise preditiva, otimizando a coleta, armazenamento, processamento e análise.

É o modelo que vai possibilitar que a equipe realize as análises de maneira correta, conquistando os resultados esperados.

Monitore regularmente

Por fim, mantenha um olho atento no desempenho de seus modelos preditivos.

Quais resultados ele produziu? Em quais áreas foi aplicado e como ajudou seu setor? Os métodos analíticos são avançados o suficiente?

Repita essa ação mensalmente para garantir que nada saia do controle.

O uso da análise preditiva na indústria

A grande vantagem da análise preditiva é a flexibilidade de se encaixar nas demandas de diferentes tipos de negócio, incluindo a indústria.

Mas como e quais benefícios o uso de análise preditiva traria para essas empresas?

Bom, vamos pegar o exemplo de uma organização de manufatura, com foco na usinagem de metais pesados.

Nesses negócios, o downtime do maquinário pode custar muito caro, sem contar os custos de manutenção e ociosidade, que pesam no bolso da organização.

Com a análise preditiva, é possível monitorar a condição e o desempenho dos equipamentos, otimizando as rotinas de manutenção preditiva e preventiva, bem como prevendo as falhas antes que as mesmas aconteçam.

Ao captar dados do chão de fábrica, as ferramentas podem considerar informações de relatórios de manutenção dos técnicos, bem como dos sensores IoT que monitoram a cadeia produtiva, avaliando questões como temperatura, umidade, nível de ruído, qualidade do ar, uso de energia e tempos de execução.

Um dos usos mais populares dessa tecnologia na indústria é prever paradas nas máquinas, identificando seu motivo e também sugerindo ações de melhoria.

Assim, a empresa pode se planejar com antecedência, criando um calendário de manutenção preventiva assertivo, que não prejudique a cadeia produtiva e nem a qualidade das entregas.

A análise preditiva no agronegócio

Ao entender mais sobre a evolução de alguns campos de indústria, é possível visualizar um futuro onde a maior parte do trabalho seja orientada por dados. Esse cenário não é diferente no agronegócio.

Pelo contrário, uma vez que a indústria passar da Agricultura 4.0 para a Agricultura 5.0, espera-se uma integração completa entre robôs e humanos, potencializados pela Inteligência Artificial, machine learning e, claro, análise preditiva.

No entanto, a coleta de dados sempre foi um problema no setor, já que manualmente o processo é limitado e impreciso.

Com a ajuda de sensores IoT e dispositivos conectados à internet, bem como o edge computing, é possível coletar, armazenar e processar enormes quantidades de dados.

Um dos principais desafios que esse tipo de inovação permite vencer é o entendimento sobre o clima e as condições que afetam o plantio e também a criação de fontes de proteína animal.

Com o uso de dados históricos e o auxílio de algoritmos avançados, é possível prever eventos específicos e receber insights sobre como vencê-los, flexibilizando a cadeia produtiva de modo que sobreviva às alterações climáticas.

Além disso, os dados aumentam a visibilidade dos líderes de negócio em vários aspectos, como no seu nível de desperdício e perdas.

Desse modo, o agronegócio pode incorporar a análise preditiva com foco em evoluir as cadeias de cold chain, evitando perdas e saindo na frente da concorrência no quesito rastreabilidade, qualidade e confiabilidade.

Análise preditiva e sua relação com outras tecnologias

Para realizar a análise preditiva, a empresa deve ter em mente que esse é um processo que não se faz sozinho, mas acompanhado de várias outras tecnologias capacitadoras. Que tal conhecer as principais?

Análise preditiva e Business Intelligence

Ao realizar uma análise preditiva na sua empresa, você essencialmente está aplicando uma ação do guarda-chuva de Business Intelligence.

Conforme explicamos no guia sobre BI, trata-se da coleta, armazenamento e análise de dados de negócio, em busca de insights que ajudem a melhorar a tomada de decisão.

Bom, a análise preditiva é exatamente isso, só que vai além e propõe ações executáveis, com base em algoritmos avançados.

Logo, uma empresa madura em BI tem o que é necessário para iniciar as iniciativas de análise preditiva!

Análise preditiva e Big Data

Agora, o Big Data é o que alimenta as ferramentas de coleta de dados, bem como serve de matéria-prima para que os algoritmos e modelos possam ser construídos.

Uma boa conexão ao Big Data é mais do que essencial!

Análise preditiva e inteligência artificial

Dois termos semelhantes e totalmente relacionados.

A Inteligência Artificial é o combustível da análise preditiva, já que esse método visa não apenas considerar dados históricos, mas busca prever as diferentes possibilidades futuras.

Para tanto, necessita de aplicações que possam alimentar os algoritmos com dados externos coletados em tempo real, de modo que as aplicações baseadas em IA utilizem suas capacidades analíticas para encontrar padrões, comportamentos e desenhar cenários futuros.

Quais setores têm usado a análise preditiva?

Vários setores do mercado já utilizam a análise preditiva em seu dia a dia, com empresas cada vez mais se destacando no mercado por conta do valor que o método agrega. Confira alguns dos principais:

Varejo

Manter seu estoque sempre abastecido é um dos grandes desafios do varejo. Afinal, a falta de produtos ocasiona frustração e prejudica a experiência de compra.

Com a análise preditiva, as empresas podem utilizar os dados para prever os produtos com maior giro em determinado momento do ano, bem como os motivos para isso e quais incentivos podem ser utilizados para potencializar as métricas.

Assim, é possível se planejar de modo a garantir que as prateleiras nunca fiquem em falta.

Área da saúde

A análise preditiva pode ajudar os médicos a fazer diagnósticos corretos, bem como determinar os resultados prováveis ​​de tratamentos para diferentes condições de saúde.

Além disso, falamos de benefícios práticos, como a redução no tempo de espera nas salas de emergência, ajudando os líderes a melhor organizarem os turnos.

Setor público e governo

No caso do governo, a análise preditiva pode ser uma das diretrizes das smart cities, ajudando a administração pública a identificar possíveis fraudes, bem como entender possíveis problemas de saúde em regiões específicas do município.

Setor de RH

Por fim, a análise preditiva pode ser implementada em setores específicos da sua empresa, como o RH!

Esse método ajuda organizações a melhorarem seu processo seletivo, reduzindo o turnover e enriquecendo a sua cultura organizacional.

Ao mergulhar nos dados relativos ao departamento pessoal e gestão de capital humano, é possível executar várias tarefas antes impensáveis, como prever pedidos de demissão.

O People Analytics já é um tipo de metodologia que utiliza as bases da análise preditiva para melhor gerenciar colaboradores, com base em dados que refletem o comportamento de cada um.

Exemplos de empresas que usam a análise preditiva

É comum falarmos que, cada vez mais, a concorrência se torna mais difícil. Um dos motivos é o uso de dados como "parceiro" do planejamento estratégico, algo que várias empresas já fazem.

Que tal alguns exemplos?

O GrubHub, uma empresa americana do ramo de delivery, utiliza dados demográficos para fazer previsões inteligentes sobre quais os melhores itens para ofertar a cada usuário.

Já o Caesars Entertainment, grupo que controla cassinos e hotéis, utiliza o método para entender a volatilidade de staffing em determinados períodos do ano. Assim, é possível programar a contratação temporária de mais profissionais logo antes de períodos de alta.

Na área da saúde, o Texas Children's Hospital utilizou a análise preditiva para prever episódios de cetoacidose diabética nos pacientes, dando tempo suficiente para os profissionais intervirem antes da condição acontecer.

Como a automatização pode facilitar o processo de análise preditiva de dados?

Por fim, aderir à análise preditiva é não somente um passo em direção à modernização, mas uma verdadeira transformação de processos e possibilidades de um negócio.

É por isso que a utilização de tecnologia capacitada é tão importante.

Integração é a palavra-chave, já que tudo que é "preditivo" hoje depende de uma boa e ampla coleta de dados.

Nesse ponto, a automatização de processos tem um papel fundamental, já que é necessário contar com sistemas autônomos, capazes de identificar, classificar, processar e de modo geral manter os dados seguros.

Além disso, o monitoramento do desempenho dos setores exige que a tecnologia possa ler os dados em tempo real, emitindo alertas, relatórios e executando demais ações de forma autônoma.

BI da TOTVS

Agora, sua empresa quer transformar dados em resultados presentes e também futuros? Então implemente todo potencial da análise preditiva com o BI da TOTVS!

A nossa tecnologia ajuda sua organização a analisar dados de forma aprofundada, com acesso a dashboards e indicadores que tornam sua operação mais transparente.

Que tal investir em uma plataforma de BI que oferece integração de dados, leitura de big data, serviços de processamento, entradas de insights e toda governança e segurança necessária?

Conheça mais sobre as possibilidades e os benefícios do BI da TOTVS!

Conclusão

Agora que já vimos o que é análise preditiva, podemos entender a importância dos dados nos dias atuais. Utilizar essas informações a favor da empresa pode gerar muitos benefícios, concedendo uma enorme vantagem estratégica.

A análise preditiva ainda é uma metodologia tímida em relação ao seu uso pelo mercado, mas com enorme potencial e que já beneficia as empresas que a utilizam.

E o seu negócio, pronto para embarcar em uma jornada em direção a uma realidade data-driven? Use a análise preditiva ao seu favor!

Agora, antes de finalizar, que tal seguir aprendendo conosco? Um banco de dados é um elemento essencial da infraestrutura de TI de uma empresa atual.

É o coração de uma operação digitalizada - por isso, líderes e gestores devem entender o que é, como funciona e quais os diferentes tipos no mercado.

Preparamos um guia completo sobre banco de dados que apresenta todas as respostas. Leia agora mesmo!

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Análise preditiva: o que é, benefícios e como fazer a análise

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Entenda o que é análise preditiva, como funciona, a importância para os negócios e como sua empresa pode colocá-la em prática. Confira!

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Importância da análise preditiva na tomada de decisões

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Importância da análise preditiva na tomada de decisões

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Antecipação de Tendências e Comportamentos Futuros: A análise preditiva permite às organizações identificar padrões e tendências nos dados históricos, ajudando a antecipar comportamentos futuros. Isso é crucial para prever demanda de produtos, comportamento do mercado, preferências do cliente e até mesmo identificar potenciais problemas antes que ocorram.

Otimização de Processos: Ao compreender padrões e prever eventos futuros, as empresas podem otimizar seus processos de produção, distribuição, logística e operações de maneira mais eficiente. Isso resulta em economia de tempo, recursos e dinheiro.

Melhoria da Experiência do Cliente: Com a análise preditiva, as organizações podem personalizar suas interações com os clientes de maneira mais eficaz. Ao entender as necessidades e preferências individuais dos clientes, as empresas podem oferecer produtos e serviços mais relevantes, aumentando a satisfação e fidelidade do cliente.

Redução de Riscos e Incertezas: Ao prever eventos futuros com maior precisão, as empresas podem mitigar riscos e incertezas associados às suas operações. Isso inclui prever falhas em equipamentos, identificar fraudes e detectar ameaças de segurança cibernética.

Tomada de Decisões Baseada em Dados: A análise preditiva fornece insights baseados em dados que ajudam os tomadores de decisão a fundamentar suas escolhas em informações concretas e objetivas. Isso reduz a dependência de intuições ou palpites, aumentando a eficácia das decisões estratégicas e operacionais.

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Análise Preditiva: Desvendando o Poder da Previsão de Dados | Guia Completo

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Análise multicritério da manutenção de sistemas hidráulicos na indústria siderúrgica

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Análise multicritério da manutenção de sistemas hidráulicos na indústria siderúrgica

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"Este estudo objetiva definir políticas adequadas na seleção de uma estratégia de manutenção para sistemas hidráulicos, em usinas siderúrgicas. Para lidar com múltiplos fatores e incerteza, o Analytic Hierarchy Processes (AHP) é um método apropriado para auxiliar gestores na tomada de decisão. Quatro estratégias de manutenção foram consideradas, por meio de critérios e subcritérios onde se destaca os critérios de custo, segurança, confiabilidade, qualidade e viabilidade para definir a melhor estratégia de manutenção a ser aplicada."

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"O que você faria em um mundo em que pudesse saber qual é a probabilidade de se casar com um colega de faculdade? Em que pudesse prever em qual cidade ou país morar?

Resumindo, imagine um mundo em que seja possível maximizar o potencial de cada momento de sua vida. A vida seria produtiva, eficiente e poderosa. Você teria (de certo modo) superpoderes e pouparia muito tempo. Bem, esse mundo pode parecer um pouco chato para pessoas que gostam de assumir riscos não calculados, mas não para uma organização que visa lucros. [...] Esse é o mundo da análise preditiva."