Você tem desenvolvido a capacidade preditiva na empresa?
Esse processo de análise de dados se mostra bastante eficiente, pois é utilizado para prever oportunidades e tendências de mercado. Além do mais, sua equipe consegue se antecipar através de decisões estratégicas e fundamentadas.
Com a transformação digital, soluções como o uso de inteligência artificial tem dado bons recursos para uma análise preditiva eficiente.
Confira no conteúdo a seguir como funciona a análise preditiva, quais setores se beneficiam desse método e como otimizar essa análise para melhorar os processos. Boa leitura!
O que é a análise preditiva e qual a sua importância
A análise preditiva é um processo de interpretação de dados que é usado para prever tendências de mercado e melhorar processos na empresa.
Essa forma de interpretar os dados se apoia no Big data, machine learning, inteligência artificial, dentre outras soluções que foram surgindo de acordo com a necessidade do mercado diante da transformação digital.
Como funciona a análise preditiva
Essa análise funciona com base em um cálculo estatístico considerado um modelo preditivo. Dessa forma, a análise preditiva nada mais é que uma função matemática.
Um exemplo é a identificação de demanda futura para um setor, por exemplo. A partir da interpretação dos resultados do cálculo, a empresa é capaz de prever um aumento ou diminuição da demanda. Isso faz com que nem falte o produto e nem fique guardado em estoque, gerando prejuízos para o negócio.
Porém, não é tão simples como apenas jogar as informações no cálculo e interpretá-las. É preciso fazer análises adequadas.
A análise preditiva se baseia em 3 V’s, são eles:
- Variedade: boa variedade de fontes e formatos de dados para garantir uma análise mais profunda;
- Veracidade: garantir que a fonte de dados seja confiável e segura;
- Velocidade: investir em plataformas ágeis no processamento de dados.
Uma das formas de aproveitar ao máximo a capacidade preditiva é aliar ao machine learning. Confira a seguir como otimizar a análise preditiva na empresa e se beneficiar desse método com mais eficiência.
Como otimizar a análise preditiva com o machine learning
Aproveitar as técnicas de previsibilidade, como Machine Learning por exemplo, são extremamente úteis para criar cenários ou possibilidades futuras com base em dados e comportamentos anteriores, contribuindo em diversas áreas de negócio.
Mas, conhecer o motivo, e não somente a tendência ou o comportamento, faz total diferença. Principalmente quando estamos tratando de segmentos altamente regulamentados, como seguros ou bancos por exemplo. Até mesmo quando você afeta diretamente a vida das pessoas ou a experiência de seus clientes.
O gráfico abaixo demonstra como na maior parte dos casos, ferramentas com maior capacidade preditiva apresentam menor capacidade interpretativa comparados aos motores de regras e cálculos e árvores de decisão, normalmente utilizados pelas ferramentas de BRMS:
A boa notícia é que essas tecnologias podem ser combinadas dentro de seu processo de transformação digital e entregar os benefícios que elas oferecem.
Quer um exemplo?
Vamos imaginar que você tenha um sistema de pontuação de risco que determina a possibilidade de conceder crédito ou liberar um empréstimo para seus clientes.
Com base em históricos, bases de dados, algoritmos, e utilizando o aprendizado da máquina, este modelo cria uma pontuação para cada caso. E com base nesta pontuação, o próprio modelo toma a decisão de conceder crédito ou liberar um empréstimo.
Você consegue rastrear e interpretar quantos negócios deixam de ser feitos em função deste modelo de pontuação? Assim como quais outras questões poderiam ser avaliadas para melhorar esta decisão?
Ou seja, a capacidade interpretativa!
Agora imagine, além de utilizarmos apenas o aprendizado da máquina, combinarmos com uma ferramenta de BRMS (Business Rules Management System)
Dessa forma, poderíamos somar as possibilidades de inteligência artificial para gerar esta pontuação. Ela será utilizada como mais uma informação a ser considerada na decisão da ferramenta de BRMS, podendo assim interpretar a efetividade de muitos inputs gerados por IA.
E ainda com a possibilidade de ter o BRMS integrado com todos seus sistemas legados como mostra a figura abaixo:
De certo modo, a ferramenta de BRMS acompanha o aprendizado da máquina. Isso permite rastrear sua efetividade para tomar decisões diferentes com as informações geradas em suas ferramentas de inteligência artificial.
Percebe que você consegue ter a sua disposição os resultados das análises preditivas e complementar isso com uma ferramenta de BRMS, para automatizar suas decisões?
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