Análise preditiva explicada

A análise preditiva é um componente essencial para a tomada de decisões informadas no mundo moderno. A análise preditiva envolve a aplicação de técnicas avançadas (como modelos estatísticos e aprendizagem automática) a dados históricos para antecipar a probabilidade de vários resultados futuros. Simplificando, a análise preditiva permite que as organizações passem de compreender o que aconteceu para prever o que provavelmente acontecerá a seguir.

Análise preditiva: definição

A análise preditiva é a utilização de dados históricos, modelação estatística e aprendizagem automática para prever resultados, tendências e comportamentos futuros.

Dadas as inúmeras perturbações dos últimos anos e a intensa pressão da concorrência, não é surpreendente que a análise preditiva se tenha tornado uma ferramenta indispensável nas organizações em todo o mundo. Como elemento fundamental na tomada de decisões, a análise preditiva é utilizada em vários setores e funções, incluindo finanças, marketing, saúde, previsão de vendas e estratégia empresarial. Então, como funciona exatamente o processo de análise preditiva?

Como funciona a análise preditiva

A análise preditiva examina dados passados, descobre padrões e relações, e utiliza-os como insights para prever o que provavelmente acontecerá a seguir. O processo de análise preditiva envolve normalmente os seguintes passos:

1. Recolha de dados: Recolha dados históricos relevantes de várias fontes; por exemplo, bases de dados de clientes, registos de pacientes, leituras de sensores, registos de transações ou redes sociais.
2. Preparação de dados: Limpe, pré-processe e normalize os dados brutos. Isto geralmente envolve remover erros e duplicados, tratar valores em falta e garantir que tudo está num formato consistente e utilizável.
3. Seleção e treino do modelo: Escolha técnicas de análise preditiva e algoritmos de aprendizagem automática, e aplique-os aos dados preparados para construir e treinar o modelo. Durante o treino, o modelo analisa dados históricos relacionados com resultados conhecidos; depois, identifica quais os fatores mais importantes e como estes influenciaram esses resultados.
4. Validação do modelo: Para testar a precisão do modelo, os analistas irão executá-lo em dados históricos que o modelo não tenha visto, com resultados conhecidos, e utilizarão vários indicadores para medir o seu desempenho. Quando estiver otimizado, o modelo está pronto para ser implementado.
5. Previsão: Os modelos treinados são então aplicados a novos dados, cujos resultados são desconhecidos, para prever quais serão, com base nos padrões identificados nos dados históricos.

Processo de análise preditiva para além da implementação

Depois de os modelos serem implementados e estarem em funcionamento, o trabalho raramente termina. Os modelos são continuamente monitorizados e aperfeiçoados à medida que surgem novos dados e as condições mudam — por vezes, podem até precisar de ser re-treinados para evitar a deriva do modelo. E as informações e previsões obtidas através da análise preditiva precisam de ser utilizadas: orientando decisões, informando a estratégia, otimizando operações, ajudando a antecipar oportunidades de negócio e sinalizando riscos que devem ser evitados ou mitigados. Agora que já explicámos como funciona a análise preditiva, vamos analisar alguns dos casos de utilização mais comuns.

Tipos de modelos de análise preditiva

As técnicas de análise preditiva englobam várias abordagens, incluindo regressão, classificação, agrupamento, árvores de decisão, redes neuronais, análise de séries temporais e deteção de anomalias. Muitas das mesmas técnicas são utilizadas para mineração de dados. A principal diferença entre mineração de dados e análise preditiva está no seu objetivo: enquanto a mineração de dados é tipicamente mais exploratória, a análise preditiva é orientada para objetivos e visa prever resultados específicos.

Os modelos de análise preditiva ajudam a responder a perguntas específicas sobre o futuro; em contraste, a mineração de dados pode descobrir respostas para perguntas que o analista nem sequer considerou ou revelar padrões que são completamente inesperados.

Análise preditiva vs. análise prescritiva

A principal diferença entre a análise preditiva e a análise prescritiva reside no seu âmbito e objetivo. Vamos analisar isto. Existem quatro tipos de análises avançadas: análise descritiva, análise de diagnóstico, análise preditiva e análise prescritiva.

De forma muito simples, a análise descritiva é utilizada para avaliar com precisão o estado atual das coisas ou compreender o que aconteceu: pense em relatórios mensais de vendas ou em dados demográficos de clientes. A análise de diagnóstico ajuda a compreender por que motivo algo aconteceu e quais fatores influenciaram o estado atual: por exemplo, porque é que as vendas diminuíram num determinado mês. A análise preditiva utiliza dados históricos, aprendizagem automática e IA para prever resultados futuros; um exemplo de análise preditiva seria prever como uma determinada decisão pode afetar as vendas. A análise prescritiva vai um passo além, sugerindo ações com base na previsão para alcançar os resultados desejados, como recomendar estratégias de marketing para reduzir os custos de aquisição de clientes.

Pense nisto como perguntas a serem respondidas pelos diferentes tipos:

• Análise descritiva: O que aconteceu?
• Análise de diagnóstico: Porque aconteceu?
• Análise preditiva: O que vai acontecer?
• Análise prescritiva: O que devemos fazer para que aconteça?

Aplicações de análise preditiva e casos de uso no mundo real

A utilização de análises preditivas nos negócios é muito extensa, com uma oferta quase infinita de possíveis aplicações — e é utilizada não só nos negócios. Antes de analisarmos alguns exemplos de análise preditiva mais específicos de cada setor, vejamos primeiro os casos de uso mais comuns que se encontram em vários setores.

Algumas das aplicações mais comuns de análise preditiva incluem:

Vendas

Os modelos de análise preditiva são amplamente utilizados na previsão de vendas e para antecipar o comportamento dos clientes ou mudanças na procura. As empresas utilizam a análise preditiva para identificar potenciais clientes de alto valor, orientar o planeamento orçamental e otimizar estratégias de vendas, modelando o impacto de possíveis alterações estratégicas antes de as implementarem.

Marketing

Certas técnicas de modelação preditiva podem ser inestimáveis para os profissionais de marketing que procuram aprofundar a sua compreensão das preferências dos clientes e personalizar a comunicação com os mesmos. A análise preditiva ajuda a melhorar a segmentação de anúncios, segmentar clientes e personalizar ofertas com base na fase da jornada do cliente e noutros fatores.

RH

A análise preditiva é uma excelente ferramenta para otimizar os níveis de pessoal, especialmente para funções onde pode ser necessário um rápido aumento de efetivos durante determinadas épocas ou devido a outras circunstâncias. Por exemplo, no setor da hotelaria, analisar dados de pessoal e de negócios de anos anteriores pode ajudar os gestores de recursos humanos a planear a força de trabalho de forma adequada, preparando pessoal suplente para épocas de maior movimento ou horas de maior afluência.

Gestão da cadeia logística

As aplicações de análise preditiva na gestão da cadeia de abastecimento são variadas e dependem do setor específico. Mas, em praticamente todos os setores, é essencial conseguir antecipar perturbações na cadeia de abastecimento e preparar-se para faltas, estrangulamentos e aumentos de preços. Por exemplo, os fabricantes podem analisar padrões históricos de procura, prazos de fornecimento e dados de transporte para prever as necessidades de materiais e ajustar proativamente os cronogramas de aquisição.

Desenvolvimento e estratégia empresarial

Ter previsões mais precisas do futuro, suportadas por dados, ajuda os líderes empresariais a tomar decisões informadas e a orientar as suas empresas na direção certa. Quer seja ao realizar uma análise de mercado antes de expandir para um novo setor, ou ao avaliar regulamentos regionais e o panorama competitivo antes de entrar num novo mercado, os decisores confiam na análise preditiva para a estratégia empresarial.

Operações

Independentemente do setor, ter uma melhor noção dos problemas que provavelmente irão surgir facilita a otimização do funcionamento do negócio. Desde prever falhas de equipamentos até otimizar a alocação de recursos e antecipar atrasos nas entregas, a análise preditiva ajuda as operações a decorrerem de forma eficiente e sem interrupções.

Apoio ao cliente

Os modelos de análise preditiva podem ajudar as organizações a prever as necessidades dos clientes e a resolver potenciais problemas antes que comecem a afetar a satisfação dos clientes. A transição de uma resolução reativa de problemas para um apoio proativo não só melhoraria a experiência do cliente, como também pouparia recursos de apoio a longo prazo.

Exemplos reais de análise preditiva

Agora que tem uma ideia geral sobre a utilização da análise preditiva nos negócios, vejamos alguns exemplos do mundo real de vários setores.

Finanças e banca

As aplicações de análise preditiva no setor financeiro são variadas. Por um lado, os modelos de análise preditiva são amplamente utilizados na previsão do mercado de ações, na avaliação de crédito e na avaliação de risco. Por exemplo, calcular a probabilidade de uma ação subir antes de investir. Mas também são um componente fundamental na deteção e prevenção de fraude, apoio à cibersegurança e identificação de vulnerabilidades.

Saúde

As técnicas de modelação preditiva podem ajudar as organizações de saúde a antecipar surtos e a propagação de doenças. Os prestadores de cuidados de saúde utilizam-nos para identificar pacientes em risco de determinadas condições e sugerir medidas preventivas ou rastreios atempados. Por exemplo, ao analisar quais fatores de estilo de vida estão correlacionados com o diagnóstico de um determinado problema de saúde em populações específicas de pacientes, os profissionais de saúde podem identificar quais outros pacientes devem ser rastreados para esse problema ou receber intervenções relacionadas ao estilo de vida.

Fabrico

Os fabricantes utilizam a análise preditiva para ajudar a prevenir falhas de equipamentos e otimizar a manutenção, proteger as cadeias de abastecimento de interrupções e antecipar alterações de preços em matérias-primas e energia. Por exemplo, ao analisar dados históricos de manutenção, podem descobrir que o equipamento avariava com mais frequência quando as inspeções manuais eram demasiado espaçadas; ao mesmo tempo, o aumento da vida útil do equipamento diminui para além do dobro do número de verificações. Em comparação com o método de tentativa e erro, as técnicas de modelação preditiva são uma forma mais eficiente de encontrar o ponto ideal para reduzir as falhas de equipamento sem desperdiçar recursos de manutenção desnecessariamente.

Retalho e comércio eletrónico

As empresas de retalho dependem fortemente da análise preditiva para a previsão da procura, gestão de inventário, definição dinâmica de preços, marketing personalizado e outros fins. Por exemplo, podem segmentar os clientes com base nos padrões de gastos e no histórico de compras. Depois, irão verificar quais clientes ainda não encomendaram produtos adquiridos por outros clientes nesse segmento com padrões de compra semelhantes e direcioná-los com ofertas personalizadas. Por exemplo, se a maioria dos clientes que compra regularmente brinquedos para cães também costuma abastecer-se de guloseimas para cães nesse retalhista, aqueles que compraram um mas não o outro têm maior probabilidade de usar um código de desconto personalizado ou aproveitar uma oferta por tempo limitado. A nível pessoal, mantém as recomendações mais relevantes, melhorando a experiência do cliente e, em grande escala, contribui para melhores resultados de vendas.

Telecomunicações

Os fornecedores de telecomunicações utilizam modelos de análise preditiva para reduzir a rotatividade de clientes e aumentar a retenção de clientes e a renovação de serviços (entre outras coisas). As técnicas de análise preditiva ajudam a identificar clientes que provavelmente irão cancelar o serviço ou que são pouco propensos a renovar, permitindo assim que a empresa personalize ofertas de marketing ou, em alguns casos, esforços de formação do cliente para os incentivar a permanecer. Isto é especialmente importante se os custos de aquisição de clientes forem elevados: intervir proativamente antes que os clientes existentes mudem de fornecedor é fundamental para a rentabilidade.

Principais benefícios da análise preditiva

A vasta gama de aplicações que discutimos demonstra a importância da análise preditiva. Em todos os setores e casos de utilização, o ponto comum é que oferece às empresas uma vantagem tremenda. Os principais benefícios da análise preditiva incluem:

Redução de risco: Desde combater a fraude ou evitar investimentos com poucas perspetivas até reduzir a probabilidade de interrupções na cadeia de abastecimento— a análise preditiva ajuda as empresas a mitigar riscos.

Eficiência: A análise preditiva ajuda as empresas a maximizar o desempenho com alterações mínimas. Além disso, modelar possíveis resultados antes de fazer qualquer alteração é uma boa forma de evitar perturbações e desperdício de recursos.

Melhor tomada de decisões: Uma das principais vantagens da análise preditiva é que fornece informações específicas, baseadas em dados, para orientar as decisões. Mesmo os maiores especialistas na sua área podem tomar melhores decisões se a sua experiência e intuição profissional forem apoiadas por dados concretos. Além disso, informar a tomada de decisões estratégicas com base em dados facilita a obtenção de apoio interno.

Experiência do cliente melhorada: Muitas das aplicações da análise preditiva que discutimos beneficiam não só a empresa, mas também os clientes. Recomendações e ofertas personalizadas, apoio proativo, comunicação personalizada—todos estes benefícios da análise preditiva melhoram a experiência dos clientes. E a experiência do cliente muitas vezes afeta a retenção de clientes, a confiança, os padrões de consumo, o valor do tempo de vida do cliente e, por vezes, até o custo de aquisição de clientes.

Vantagem competitiva: A análise preditiva oferece às organizações a capacidade de prever situações, evitando erros dispendiosos, reduzindo interrupções, antecipando tendências de mercado, aproveitando oportunidades de negócio e respondendo mais rapidamente às mudanças. Por outras palavras, ajuda-os a manter-se à frente da concorrência.

Dadas as vantagens da análise preditiva, pode-se questionar por que razão não é utilizada por todas as empresas do mundo. Na verdade, embora cada vez mais empresas reconheçam a importância da análise preditiva, existem alguns desafios e limitações que podem estar a impedir algumas organizações de avançar.

Desafios da análise preditiva e melhores práticas para os ultrapassar

Os desafios da análise preditiva podem ser agrupados de forma geral em três categorias, com base nos principais componentes do processo de análise preditiva: dados, pessoas e modelo. As limitações relacionadas com os dados na análise preditiva prendem-se com a qualidade dos dados, a governação e a disponibilidade. Os “desafios das pessoas” normalmente envolvem erros humanos e preconceitos introduzidos em várias etapas do processo de análise preditiva, bem como resistência à adoção de tecnologia. E, por fim, os modelos de análise preditiva também podem apresentar certos desafios, como o desvio do modelo. Vamos analisar alguns dos desafios mais comuns da análise preditiva — e as soluções para os ultrapassar.

Disponibilidade limitada de dados

Desafio: A análise preditiva depende de dados. Se houver poucas fontes de dados disponíveis, é difícil garantir que a análise preditiva forneça resultados precisos. Na verdade, até mesmo treinar modelos de análise preditiva seria difícil sem um fornecimento vasto e variado de dados.

Abordagem de melhores práticas: Procure utilizar hardware e software de IoT que gerem dados de alta qualidade em formatos utilizáveis. Dependendo do setor e da área de atividade, isto pode envolver investir num CDP fiável, instalar monitores e rastreadores de equipamentos ou modificar procedimentos específicos da empresa. Por vezes, pensar fora da caixa também pode ajudar: existem fontes de dados externas que podem ser relevantes—desde que sejam publicamente acessíveis e que a legislação aplicável permita a sua utilização para fins comerciais.

Má qualidade dos dados

Desafio: A análise preditiva necessita de dados limpos, completos e relevantes para fornecer resultados precisos. Dados em falta, inconsistentes ou desatualizados podem levar a previsões imprecisas.

Abordagem de melhores práticas: Assegure uma governação de dados robusta e processos de limpeza eficazes. Uma forma de o fazer é utilizar ecossistemas de software que funcionam bem em conjunto e que normalizam os dados por defeito. A alternativa é investir mais tempo ou alocar recursos adicionais de analistas para a limpeza e pré-processamento de dados. Este passo faz parte do processo de análise preditiva de qualquer forma, mas um bom e unificado panorama de TI pode torná-lo mais fácil e rápido.

Tendência

Desafio: Os conhecimentos derivados de dados e gerados por IA são especialmente valorizados como contributos objetivos e imparciais; a ideia é que, como são gerados por modelos e não por humanos, não há razão para existir qualquer tipo de enviesamento. Na realidade, os modelos e a IA podem, de facto, ser tendenciosos. Com os modelos, é a seleção e preparação dos dados de treino que pode introduzir viés.

Abordagem de melhores práticas: Uma intervenção eficaz para evitar o enviesamento do modelo pode ocorrer em duas fases do processo de análise preditiva. Durante a preparação e seleção de dados, assegure-se de que os seus conjuntos de dados são diversificados e não refletem desigualdades históricas. E, uma vez que os modelos estejam treinados, valide-os regularmente para monitorizar possíveis enviesamentos, subajuste e sobreajuste.

Desvio do modelo

Desafio: As condições do mundo real evoluem, por vezes muito rapidamente. Um modelo treinado com dados desatualizados, mesmo que fosse preciso inicialmente, pode tornar-se menos eficaz com o tempo. A deteção de fraude é um bom exemplo, porque os métodos de fraude mudam de forma muito dinâmica, por isso um modelo treinado com os dados do ano passado pode não identificar novos padrões de fraude que surgem este ano.

Abordagem de melhores práticas: É aqui que a manutenção se torna muito importante. Aqui também, a validação regular e o acompanhamento contínuo do desempenho do modelo são cruciais. Por vezes, os modelos precisam até de ser re-treinados com dados atualizados.

Dificuldades na adoção por parte dos colaboradores

Desafio: É desanimador ver excelentes ferramentas de análise preditiva, nas quais investiu esforço e recursos, permanecerem subutilizadas. E embora a mudança raramente seja fácil, tecnologia tão sofisticada pode ser particularmente difícil de adotar.

Abordagem de melhores práticas: Tente perceber porque é que as suas pessoas estão a resistir à adoção. Será a falta de especialização que faz com que as ferramentas de análise preditiva pareçam demasiado difíceis de utilizar? Existe uma desconfiança subjacente em relação à automação em geral? Quando as questões principais estiverem claras, concentre-se em resolvê-las: demonstre valor, forneça formação ou contrate talento especializado para ajudar a reduzir a distância entre a tecnologia e os principais intervenientes não técnicos.

Melhores práticas: Lista de verificação de análise preditiva

• Dê prioridade à utilização de dados limpos, relevantes e de alta qualidade, em conformidade com todos os regulamentos aplicáveis (como o RGPD), leis de privacidade e normas de segurança de dados.
• Assegure-se de que os seus conjuntos de dados são diversificados e não refletem preconceitos pessoais, desigualdades históricas ou conceitos ultrapassados.
• Monitorize continuamente o desempenho do modelo de análise preditiva, valide regularmente a precisão e volte a treinar com novos dados conforme necessário para evitar a degradação do modelo.
• Apoie a adoção por parte dos colaboradores, demonstrando valor, fornecendo formação e integrando análises preditivas nos fluxos de trabalho empresariais.
• Opte por software de análise fácil de usar que suporte análises preditivas, de preferência com uma governação de dados robusta integrada, e que utilize inovações relevantes, como IA generativa, para facilitar a adoção e utilização.

Análise preditiva moderna: IA, aprendizagem automática e automação

Várias tecnologias modernas avançaram significativamente a análise preditiva: aprendizagem automática, avanços em IA, computação em nuvem e automação, entre outras. Graças a estas tecnologias, as organizações podem analisar grandes volumes de dados em tempo real, revelar padrões subjacentes e fazer previsões precisas sobre resultados futuros. Tornam muito mais fácil antecipar com precisão mudanças no comportamento dos clientes, identificar tendências emergentes do mercado e compreender as necessidades operacionais. As ferramentas de IA de análise preditiva capacitam os decisores empresariais a passarem de uma abordagem reativa, centrada em aproveitar oportunidades e mitigar desafios, para estratégias proativas baseadas em dados.

Um dos maiores impulsionadores desta transformação é o surgimento das plataformas de cloud potenciadas por IA. Estas plataformas permitem que empresas de todas as dimensões utilizem os seus dados para aceder a análises preditivas avançadas, capacidades de aprendizagem automática e planeamento empresarial sofisticado. A IA suporta análises em tempo real alimentadas por uma cloud de dados empresariais e torna tudo mais fácil e intuitivo para os utilizadores. E automatizar tarefas repetitivas, como a elaboração de relatórios, permite que as equipas se concentrem em responder a alterações nas previsões, perturbações antecipadas e novas oportunidades.

A análise preditiva nos negócios é uma parte vital do ecossistema mais amplo da ciência de dados, ligando dados empresariais, modelação estatística e IA para fornecer inteligência acionável. À medida que o uso da análise preditiva se torna mais generalizado, permite que mais organizações se mantenham ágeis e competitivas.

Perguntas frequentes