O avanço tecnológico possibilitou às empresas uma série de ferramentas e métodos que, se utilizados de forma estratégica, geram para as empresas facilidades e benefícios incontestáveis. 

A análise preditiva, por exemplo, é uma das principais delas. Entretanto, ainda levanta uma série de dúvidas em gestores e proprietários que desejam aplicar o método em suas empresas, mas não sabem como, ou não reconhecem toda a importância existente. 

Por isso, preparamos um texto que vai te explicar o que é, como funciona e qual a real importância da Análise Preditiva, a partir dos seguintes tópicos: 

  • Análise Preditiva: O que é e como funciona? 
  • Principais técnicas de modelagem preditiva 
  • A real importância da Análise Preditiva para o seu negócio 
  • Conclusão 

Análise Preditiva: O que é e como funciona? 

Como o próprio nome sugere, a análise preditiva é uma estratégia que tem como objetivo principal a previsão de cenários futuros a partir da avaliação minuciosa de dados anteriores. É bastante utilizada no meio empresarial, tendo em vista todos os benefícios existentes e a possibilidade de identificar riscos e oportunidades futuras. 

Para possibilitar a execução da análise é necessário contar com modelos e técnicas preditivas, ferramentas estas fundamentais para que as previsões sejam feitas da forma mais efetiva possível. 

Os modelos preditivos, por exemplo, utilizam resultados para treinar e prever valores para dados gerais, a partir de uma probabilidade de variável de destino. Tais modelos podem ser de dois tipos:

  • Modelos de classificação: a execução de previsões é feita a partir da associação de classes. Normalmente os resultados são dados com valor de 0 ou 1, sendo 1 o valor utilizado para representar as probabilidades que você está separando.
  • Modelos de regressão: os modelos de regressão, por sua vez, utilizam um número de predição propriamente dito, não sendo este definido por evento ou situação. 

Para que os modelos sejam aplicados de maneira efetiva, é necessário contar com técnicas de modelagem preditiva que irão possibilitar uma correta implementação da estratégia. 

Para atender as diferentes necessidades e características empresariais existentes, há uma série de técnicas de modelagem preditiva disponíveis para uso e implementação. Por isso, é importante conhecer cada uma delas antes de escolher qual utilizar. No tópico a seguir, detalharemos as principais delas. 

Principais técnicas de modelagem preditiva

  • Árvores de decisão 

As árvores de decisão possibilitam a implementação da análise preditiva a partir da divisão dos dados em subconjuntos. 

Para definir tais subconjuntos, há uma classificação prévia de acordo com as variáveis de entrada, facilitando o entendimento das possíveis decisões que serão feitas. 

Assim, a visualização gráfica da modelagem faz jus ao nome da técnica, sendo as folhas dos ramos da árvore os possíveis caminhos a serem seguidos, por exemplo. 

Dessa forma, a técnica possibilita a identificação de variáveis que seccionam os grupos de forma simplificada e visualmente compreensível. 

Por isso, são amplamente utilizadas por empresas que desejam uma modelagem preditiva de fácil visualização e compreensão, além da possibilidade de incluir valores e dados ausentes.  

  • Regressão 

A técnica de Regressão utiliza relações entre variáveis para possibilitar a previsão. Por isso, é idealmente utilizada para dados contínuos, determinando também o quanto cada fator é capaz de influenciar os parâmetros e o movimento de ativos. 

A técnica pode ser dividida ainda em:

  • Linear: quando uma variável independente é utilizada para prever o resultado.
  • Múltipla: quando duas ou mais variáveis independentes são utilizadas para prever o resultado. 
  • Redes neurais 

As redes neurais são técnicas que envolvem maior grau de complexidade, tanto referente a execução como as relações. Recebem esse nome, pois foram desenvolvidas com base na neurofisiologia do sistema nervoso humano. 

Sua ampla implementação está associada ao fato de serem flexíveis e se adequarem muito bem a diferentes tipos e cenários empresariais existentes, além de possibilitarem a implementação da técnica em relações não-lineares

Normalmente, são utilizadas em conjunto com outras técnicas para confirmar descobertas anteriores a partir da identificação de padrões capazes de definir os parâmetros gerais utilizados. 

É ideal para casos onde não há relação matemática entre entradas e saídas e excesso de dados de treinamento. 

Elas costumam ser usadas para confirmar descobertas de técnicas simples, como regressão e árvores de decisão. Logo, é um modelo mais afirmativo.  

  • Gradiente boosting

O Gradiente boosting é uma técnica que utiliza a média ponderada do conjunto de dados para gerar os seus resultados. 

Assim como o modelo anterior, é uma técnica de modelagem interessante para ser utilizada de forma conjunta a abordagens mais simples, melhorando ajustes e confirmando descobertas feitas anteriormente sem gerar sobrecarga de dados, evitando que o modelo se torne muito complexo e de difícil visualização/compreensão. 

  • Análise Bayesiana

A análise bayesiana é definida a partir de graus de crença, sendo estes referentes ao quanto você acredita na probabilidade de um evento acontecer. 

Para isso, primeiro é necessário definir o seu grau de crença referente a um parâmetro até então desconhecido. Após entendimento completo dos dados, será possível analisar melhor a probabilidade de ocorrência e definir um novo grau de crença. 

É um modelo de fácil compreensão, além de apresentar boa flexibilidade por permitir alterações após entendimento e conhecimento da variável, tornando o processo mais assertivo e condizente com os dados existentes. 

  • Quadrados mínimos parciais

Por último, mas não menos importante, esta técnica apresenta bastante flexibilidade, pois pode ser aplicada a qualquer tipo de dado, independente do formato do mesmo. 

Assim, as relações entre entrada e saída são modeladas e relacionadas com o intuito principal de identificar os fatores que justificam as variações existentes para o possível cenário futuro. 

Logo, é ideal para empresas que lidam com diferentes tipos de dados e variáveis, além da necessidade de flexibilidade de decisões. 

A real importância da Análise Preditiva para o seu negócio 

A importância da Análise Preditiva pode ser entendida pelo seu objetivo central: Possibilitar a previsão assertiva de cenários futuros, incluindo oportunidades e riscos inerentes às atividades empresariais a partir de dados anteriormente documentados. 

Ter essa previsibilidade é fundamental para que a empresa saiba onde, quando e como melhorar, além de direcionar as tomadas decisivas e as ações estratégicas de crescimento e evolução empresarial. 

Além disso, possibilita a resolução de problemas prévios ao seu acontecimento, evitando assim que a corporação passe por dificuldades de gestão, utilização de recursos e execução de processos.  

Podemos citar ainda alguns benefícios que justificam ainda mais a real importância da análise preditiva, tais como:

  • Otimização das ações de publicidade e marketing: A partir da previsão assertiva de cenários futuros, é possível definir as reações dos clientes sobre determinados serviços e/ou produtos, otimizando significativamente o trabalho voltado para as ações de marketing e publicidade e facilitando o processo de conquista e fidelização de público. 
  • Identificação de fraudes: por mais segura que as atividades e os funcionários de uma empresa sejam, é importante considerar a possibilidade de fraudes. A implementação e a tecnologia das modelagens utilizadas para a análise preditiva possibilitam a identificação de anormalidades que indicam possíveis fraudes e crimes cometidos, possibilitando a descoberta e penalização dos responsáveis. 
  • Redução de riscos futuros: como dito anteriormente, a análise preditiva possibilita a previsão de riscos futuros. Ao identificar tais riscos, torna-se possível evitá-los e reduzir a incidência dos mesmos de forma significativa. 
  • Melhorias contínuas: as melhorias também se tornam parte do processo, tendo em vista a criação de ações voltadas exclusivamente para o crescimento empresarial. 
  • Evolução empresarial efetiva: com o crescimento corporativo, há uma evolução crescente e efetiva, elevando a empresa a patamares cada vez mais altos e até então não alcançados. 
  • Preparo empresarial: A partir da previsão assertiva a empresa pode se preparar previamente para lidar com as questões e situações futuras, tornando tais fatores contornáveis. 

Conclusão 

Por fim, esperamos que após a leitura completa do nosso conteúdo você tenha entendido e reconhecido a real importância da análise preditiva para a evolução e o crescimento empresarial. 

Ademais, salientamos aqui a importância de contar com atuação profissional para a execução da análise preditiva, tendo em vista a necessidade do conhecimento técnico e da experiência para ela ser feita de forma funcional e assertiva. 

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