Autor: Luiz Henrique Gomes
A análise preditiva é utilizada para analisar dados atuais e históricos a fim de realizar previsões sobre eventos futuros. Com volumes de dados cada vez maiores, é possível realizar análises mais profundas e extrair informações importantes, permitindo previsões mais precisas para a tomada de decisões estratégicas. São utilizadas técnicas como machine learning, modelagem estatística e mineração de dados para auxiliar na identificação de tendências, comportamentos, resultados futuros e oportunidades de negócios.
Com o crescimento da complexidade dos sistemas e da quantidade de dados gerados, surgem desafios relacionados à gestão eficiente de recursos e à manutenção da performance de aplicações. Nesse contexto, a previsão de demanda e a identificação de picos de uso tornam-se problemas críticos, uma vez que variações inesperadas podem causar sobrecarga, degradação de desempenho e indisponibilidade de serviços.
Modelos de Análise Preditiva
A análise preditiva se baseia em diferentes tipos de modelos para identificar padrões e tendências e, com base nisso, prever comportamentos ou resultados futuros. Podem ser utilizadas abordagens de modelos estáticos com fórmulas matemáticas fixas para realizar previsões ou modelos de machine learning capazes de aprender a partir dos dados e aprimorar seus resultados ao longo do tempo.
Modelos de Classificação: São projetados para categorizar dados com base em exemplos anteriores, identificando relações dentro de um conjunto de dados conhecido. São utilizados, por exemplo, na segmentação de consumidores com base em seu comportamento de compra. Além disso, são eficazes em situações de respostas binárias, ou seja, respostas de “sim ou não” ou “verdadeiro ou falso”, sendo amplamente aplicados na análise de risco de crédito.
Modelos de Agrupamento (clusterização): São projetados para organizar dados em grupos com características semelhantes, ou seja, agrupando-os em clusters. São utilizados, por exemplo, para agrupar clientes com hábitos de consumo semelhantes.
Modelos de Séries temporais: São utilizados para analisar dados coletados em intervalos, como diariamente, semanalmente ou mensalmente. Esse tipo de abordagem auxilia na identificação de padrões sazonais, tendências de longo prazo e comportamentos cíclicos. Podem ser aplicados, por exemplo, na previsão do volume de chamadas em diferentes horários do dia, auxiliando na alocação de recursos e na otimização do atendimento.
Entre os métodos mais utilizados nessa categoria, destacam-se: autorregressivos (AR), de média móvel (MA), ARMA e ARIMA.
Árvore de decisão: A técnica de árvore de decisão tem como objetivo analisar como uma decisão leva a outra. Pode ser utilizada em modelos de machine learning, por meio de condições do tipo “se isto, então aquilo”, baseadas em perguntas sequenciais e hierárquicas que geram resultados de acordo com os dados inseridos.
A ramificação das respostas nesse modelo demonstra diferentes caminhos de decisão e como eles geram efeitos específicos, podendo ser utilizada na previsão de comportamentos e identificação de padrões em sistemas.
Machine Learning: A análise preditiva depende de cientistas de dados e analistas para o desenvolvimento e ajuste dos modelos. Em contrapartida, algoritmos de machine learning possuem capacidade de autoaprendizagem, permitindo que evoluam conforme processam novos dados, reduzindo a necessidade de intervenções e reprogramações constantes.
Redes neurais: As redes neurais são técnicas avançadas de análise utilizadas para avaliar a precisão das informações obtidas por meio de modelos de regressão e árvores de decisão. Além de identificar relações não lineares entre diferentes conjuntos de dados, essas redes são especialmente úteis em situações em que a previsão de possíveis resultados é mais relevante do que a explicação dos fatores que os originam.
Ferramentas para Análise Preditiva
Ferramentas como Python, R e Power BI são amplamente utilizadas em análises preditivas. Essas linguagens e plataformas oferecem diversas funcionalidades que auxiliam na manipulação de dados, na construção de modelos e na visualização dos resultados.
O Power BI, por exemplo, permite a integração de diferentes fontes de dados e a criação de dashboards interativos, possibilitando o monitoramento de indicadores em tempo real, como métricas de desempenho e desempenho operacional.
Como a análise preditiva auxilia
Onde decisões baseadas em dados são cada vez mais essenciais e assertivas, a análise preditiva é uma ferramenta importante para auxiliar na tomada de decisões e se mostra relevante em cenários como antecipação de demanda, otimização de recursos e prevenção de riscos.
Antecipação de demanda: Possibilita estimar a demanda futura a partir da análise de dados históricos e de variáveis contextuais, como sazonalidade, comportamento do consumidor, tendências de mercado e fatores externos, como clima, feriados e interrupções logísticas.
Otimização de recursos: Possibilita identificar quais áreas, produtos, canais ou segmentos de clientes apresentam maior potencial de retorno sobre investimento (ROI), com base em padrões históricos e previsões de comportamento futuro.
Prevenção de riscos: Contribui para a melhoria do desempenho em ambientes de tecnologia da informação, permitindo a identificação antecipada de riscos e possíveis falhas na infraestrutura. Em vez de depender apenas de relatórios de erro após a ocorrência de problemas, as equipes podem utilizar modelos preditivos para detectar padrões e agir de forma proativa, evitando impactos no sistema. Dessa forma, é possível reduzir o tempo de inatividade, otimizar o uso de recursos e diminuir custos operacionais.
Impactos e Benefícios da Análise Preditiva
A análise preditiva tem se mostrado uma abordagem essencial para a tomada de decisões baseadas em dados, permitindo a identificação de padrões, tendências e comportamentos futuros com maior precisão. Por meio de diferentes modelos, é possível transformar grandes volumes de dados em informações estratégicas.
Sua aplicação em diferentes contextos, como previsão de demanda, otimização de recursos e prevenção de riscos. Dessa forma, a análise preditiva contribui para a melhoria da eficiência operacional, redução de custos e aumento da confiabilidade dos sistemas.
Por fim, com o crescimento contínuo da geração de dados, a tendência é que o uso de técnicas preditivas se torne cada vez mais indispensável para organizações que buscam competitividade e melhores resultados.
Referências
RED HAT. O que é análise preditiva?. Disponível em: https://www.redhat.com/pt-br/topics/automation/how-predictive-analytics-improve-it-performance.
VEXPENSES. Análise preditiva: o que é, modelos e como fazer. Disponível em: https://vexpenses.com.br/blog/analise-preditiva/.
SALESFORCE. Análise Preditiva: Como a IA ajuda com a previsão de resultados. Disponível em: https://www.salesforce.com/br/blog/analise-preditiva/