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."

• 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.

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.

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.

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.