A análise preditiva em TI vem se destacando entre as empresas que buscam sair na frente dos concorrentes. 

Afinal, prever situações e poder se antecipar a elas é um diferencial para estar um passo à frente da concorrência. 

Porém, não adianta acumular dados aleatórios sem antes traçar um objetivo claro e preciso.  

Para que a análise possa alcançar o resultado esperado pela empresa é fundamental seguir uma série de passos. 

A seguir, detalhamos como fazer isso e de que maneira sua empresa se beneficiará dessa tecnologia.  

O que são análises preditivas? 

A análise preditiva é um método onde dados atuais e históricos são examinados e previsões sobre eventos futuros são feitos.  

Nas análises preditivas são usadas técnicas como machine learning, modelagem estatística e mineração de dados para ajudar as organizações a identificar comportamentos, tendências, comportamentos, oportunidades de negócios e resultados futuros.  

Por que usar análises preditivas? 

As análises preditivas são uma ferramenta útil para interpretar e usar big data para extrair insights de negócios e tomar decisões mais embasadas. 

Além de analisar enormes volumes de dados para identificar padrões e tendências, é preciso reunir informações suficientes para tomar decisões bem informadas.  

Por isso, o big data é um fator crucial para as análises preditivas. 

Para a realização de análises preditivas, há diversas ferramentas e softwares disponíveis.  

A escolha deverá levar em conta os objetivos e casos de uso específicos da sua organização. 

Técnicas de análise preditiva 

Para realizar análises preditivas, é necessário treinar um modelo para que ele identifique as relações e os padrões entre as variáveis e forneça uma pontuação preditiva com base no treinamento recebido. 

Essa pontuação pode ser usada como business intelligence para avaliar os riscos ou possíveis benefícios de um conjunto de condições, além de determinar a probabilidade de um resultado acontecer. 

Depois de preparar os dados para análise, é realizada a modelagem preditiva, onde se cria e testa um modelo de análises preditivas.  

Após essa etapa, é possível reutilizá-lo para responder perguntas novas sobre dados semelhantes. 

Técnicas comuns de modelagem preditiva  

Regressão 

São usadas equações matemáticas para determinar as relações entre variáveis. 

Os modelos de regressão são muito usados em instituições financeiras para determinar riscos de crédito, detectar fraudes em cartões e prever tendências de mercado. 

Machine learning 

Também conhecido como “aprendizado de máquina”, é a continuação da análise preditiva.  

Seus algoritmos são assimilados por conta própria e usados em software de inteligência artificial (IA) e aprendizado profundo (Deep Learning) como o Watson da IBM.  

Eles melhoram e evoluem à medida que processam os dados, sem a necessidade de reprogramações constantes. 

Árvores de decisão 

Elas identificam como uma decisão leva à próxima, baseadas em uma lista de perguntas hierárquicas e sequenciais. 

É possível aplicar a abordagem de árvore de decisão a modelos de machine learning que determinam uma série de condições do tipo “se algo ocorrer, isso ocorrerá em seguida”.  

Por ter um formato ramificado, esse modelo pode revelar todas as possíveis consequências de uma determinada decisão, ao demonstrar como cada uma delas leva a resultados específicos. 

Redes neurais 

São técnicas de análise avançadas para determinar a precisão das informações obtidas com modelos de regressão e árvores de decisão.  

Elas identificam semelhanças não lineares entre dados diferentes e são muito úteis quando conhecer o escopo das possibilidades é mais importante do que entender por que elas ocorrem. 

Como a SManager pode lhe ajudar 

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