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O que são funções analíticas preditivas?    

As funções analíticas preditivas ajudam empresas a analisar o futuro e ver o que pode acontecer com certo grau de precisão. Essa capacidade sempre foi importante, mas nunca tanto quanto hoje. As empresas tiveram que navegar pelas principais disrupções do comércio e da cadeia de suprimentos, por picos (ou quedas) repentinas de demanda, novos riscos e desafios e situações desconhecidas em geral. Por isso, as funções analíticas preditivas chegaram ao topo das prioridades de todas as organizações do mundo.

Definição de funções analíticas preditivas

A análise preditiva é um ramo das funções analíticas avançadas que faz previsões sobre eventos, comportamentos e resultados futuros, que usa técnicas estatísticas, como algoritmos de Machine Learning e modelagem preditiva sofisticada, para analisar dados atuais e históricos e avaliar a probabilidade de algo ocorrer, mesmo que esteja fora do alcance do radar. 

A análise preditiva é relevante para a maioria dos setores e tem inúmeros usos, como:

  • Reduzir a rotatividade de colaboradores e clientes
  • Identificar clientes com mais probabilidade de inadimplência
  • Dar suporte à previsão de vendas baseada em dados
  • Definir o preço ideal
  • Rastrear máquinas que precisarão de manutenção ou substituição

Previsões práticas e precisas são essenciais para ajudar os tomadores de decisão a navegar em um mundo onde as mudanças rápidas e a volatilidade do mercado são constantes. Embora fosse assim antes da COVID-19, a capacidade de articulação, previsão e planejamento de vários cenários tornou-se mais importante na pandemia.

As funções analíticas preditivas também são usadas na luta contra a COVID-19. Hospitais e sistemas de saúde usam modelos preditivos para avaliar riscos, prever resultados de doenças e gerenciar cadeias de suprimentos de equipamentos médicos e EPI. Por sua vez, pesquisadores usam modelos para mapear a propagação do vírus, prever o número de casos e gerenciar o rastreamento dos contatos, tudo isso com o objetivo de reduzir o número de infecções e mortes. 

A análise preditiva, como mostrado acima, ajuda as empresas a prever fluxo de caixa.

Funções analíticas preditivas e prescritivas

Após a criação e implementação de modelos preditivos que geram previsões precisas e pontuais, qual é o próximo passo? Muitas empresas veem a análise prescritiva como o próximo passo lógico.

 

As funções analíticas preditivas ajudam a determinar o que provavelmente acontecerá; as funções analíticas prescritivas dizem o que fazer – ou como obter um resultado melhor se você fizer X, Y ou Z. Esse tipo de análise avançada se baseia em funções analíticas preditivas e leva em conta inúmeros fatores para recomendar o melhor rumo ou decisão possível.

 

Em geral, as funções analíticas prescritivas são descritas como a "última fase da análise do negócio". Também são muito complexas e relativamente novas; atualmente, estão no pico do Hype Cycle for Analytics and Business Intelligence 2020 do Gartner.

Funções analíticas preditivas hoje

De acordo com um estudo da Allied Market Research, o mercado global de funções analíticas preditivas deve chegar a US$ 35,45 bilhões até 2027, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 21,9%. As funções analíticas preditivas amadureceram. Atualmente, com a geração de grandes volumes de dados, os computadores têm poder de processamento exponencialmente mais veloz e o software ficou mais interativo e fácil de usar.

 

Além de reunir um enorme volume de dados, as empresas coletam dados de muitos tipos diferentes – desde os estruturados tradicionais aos não estruturados, como Internet das Coisas (IoT), textos, vídeos e dados obscuros. A capacidade das funções analíticas preditivas de combinar e analisar Big Data de diversas fontes produz previsões mais precisas e insights mais profundos e poderosos. A nuvem é fundamental para conectar todas essas fontes de dados. Além disso, armazenar dados em data warehouses e data lakes na nuvem é mais econômico e escalável do que armazená-los on-premise.

 

As funções analíticas preditivas atuais também são "aumentadas" com a tecnologia da Inteligência Artificial (IA), como Machine Learning, aprendizagem profunda e redes neurais. Essas funções analíticas aumentadas podem processar rapidamente um grande volume de dados, revelar insights que as pessoas não veem e tornar mais detalhada e precisa a previsão de eventos futuros. Elas também automatizam etapas complicadas do processo de análise preditiva, como a criação e o teste de modelos preditivos. O processamento de linguagem natural (NLP), um tipo de IA que permite aos usuários fazer perguntas e obter respostas em linguagem coloquial, facilita, mais do que nunca, a interpretação e a compreensão dessas respostas.

Historicamente, as ferramentas e técnicas por trás das funções analíticas preditivas eram tão sofisticadas e complicadas que só mesmo cientistas de dados e analistas profissionais conseguiam usá-las com eficiência. Mas, com as funções analíticas aumentadas, os usuários de negócios conseguem, com treinamento mínimo, gerar previsões precisas e tomar decisões inteligentes e voltadas para o futuro sem a ajuda da TI – vantagem que não pode ser ignorada em um mercado altamente competitivo. 

Exemplos de funções analíticas preditivas

As funções analíticas preditivas são aplicáveis e valiosas para quase todos os setores, dos serviços financeiros ao aeroespacial. Os modelos preditivos são usados para prever estoque, gerenciar recursos, definir preços de ingressos, gerenciar manutenção de equipamentos, desenvolver modelos de risco de crédito e muito mais. Eles ajudam empresas a reduzir riscos, otimizar operações e aumentar receita.

 

Funções analíticas preditivas no RH

 

O RH é um campo que, naturalmente, rastreia uma grande quantidade de dados pessoais. Com as funções analíticas preditivas, esses dados podem ser usados para determinar se um possível colaborador se encaixará na cultura, quais correm o risco de sair da organização (como mostrado abaixo), se a empresa precisa capacitar ou contratar alguém para preencher lacunas de competência e se os colaboradores contribuem produtivamente para os resultados do negócio. Essas habilidades permitem que o RH contribua para o resultado geral dos negócios em vez de agir como função isolada.

As funções analíticas preditivas no RH podem ser usadas para prever a rotatividade de colaboradores.

Funções analíticas preditivas na área da saúde

 

No mundo atual, os hospitais e as organizações de saúde sofrem imensa pressão para maximizar o uso dos recursos, e as funções analíticas preditivas possibilitam isso. Com as funções analíticas preditivas, os gestores dos serviços de saúde melhoram as decisões financeiras e operacionais, otimizam o estoque e o pessoal, gerenciam a cadeia de suprimentos com mais eficiência e preveem a necessidade de manutenção dos equipamentos médicos. As funções analíticas preditivas também permitem melhorar resultados clínicos pois revelam sinais precoces de deterioração do paciente, identificam pacientes em risco de reinternação e melhoram a precisão do diagnóstico e do tratamento do paciente. 

 

Funções analíticas preditivas no varejo

 

Os varejistas reúnem grande quantidade de informações sobre o cliente, tanto online, como no rastreamento das atividades na internet por meio de cookies, quanto no mundo real, como no monitoramento da movimentação dos clientes na loja. Outras informações monitoradas são os detalhes de contato dos clientes no ponto de venda, a atividade nas mídias sociais, o que compraram e a frequência com que consomem determinados itens ou visitam uma loja. Com as funções analíticas preditivas, os varejistas têm muitos usos para esses dados, como na otimização do estoque, na previsão de receita, na análise de comportamentos, no direcionamento de compradores e na detecção de fraudes.

 

Funções analíticas preditivas no marketing

 

Os modelos gerados pelas funções analíticas preditivas são valiosíssimos para os profissionais de marketing tornarem suas campanhas mais eficazes e direcionadas em um mundo em que os clientes pedem online o que querem, quando querem e em quase todos os lugares. No marketing, as funções analíticas preditivas promovem a segmentação de clientes e públicos baseada em dados, a aquisição de novos clientes, a pontuação de leads, as recomendações de anúncios e conteúdo e a hiperpersonalização. Os profissionais de marketing podem usar os dados do cliente para enviar a ele no momento certo promoções, campanhas publicitárias e sugestões de outros produtos que possam agradá-lo e desse modo melhorar a experiência e a retenção do cliente. 

 

Funções analíticas preditivas na cadeia de suprimentos

 

As funções analíticas preditivas se tornaram essenciais para gerenciar a cadeia de suprimentos ágil e resiliente e evitar disrupções. Elas analisam um grande conjunto de dados originários de várias fontes e criam previsões precisas de oferta e demanda, determinam o nível ideal de estoque, melhoram a logística e as entregas no prazo, preveem problemas de manutenção de equipamentos, detectam e se adaptam a condições inesperadas e muito mais.

Etapas básicas do processo das funções analíticas preditivas

O processo de análise preditiva envolve definição do objetivo, coleta e limpeza de grandes volumes de dados e criação de modelos preditivos com algoritmos e técnicas preditivas sofisticados. Esse processo tradicionalmente complexo está ficando mais automatizado e acessível à média dos usuários de negócios graças à nova tecnologia de IA, mas as empresas ainda precisam da TI para ajudar em certas etapas ou criar determinados modelos.

 

Em termos muito simples, as etapas do processo de análise preditiva são as seguintes:

Etapas do processo de análise preditiva.

Diagrama descreve as etapas do processo de funções analíticas preditivas
  1. Definir os objetivos do projeto. Qual é o resultado desejado? Que problema você tenta resolver? A primeira etapa é definir os objetivos, os resultados, o escopo e os dados necessários do projeto.
  2. Coletar os dados. Reúna todos os dados necessários em um só local. Inclua tipos diferentes de dados atuais e históricos de várias fontes, de sensores e sistemas transacionais até logs de call center, para obter resultados mais detalhados. 
  3. Limpar e preparar os dados. Limpe, prepare e integre os dados para prepará-los para a análise. Remova as anomalias e identifique as informações que faltam para melhorar a qualidade do conjunto de dados preditivos.
  4. Criar e testar o modelo. Crie seu modelo de previsão, treine o modelo no conjunto de dados e teste-o para garantir a precisão. Podem ser necessárias várias iterações para gerar um modelo sem erros.
  5. Implementar o modelo. Implemente seu modelo de previsão e coloque-o para trabalhar em novos dados. Obtenha resultados e relatórios e automatize a tomada de decisões com base nos resultados.
  6. Monitorar e refinar o modelo. Monitore regularmente seu modelo para examinar o desempenho e garantir que ele disponibiliza os resultados esperados. Refine e otimize o modelo quando necessário.

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