Análise Prescritiva: Ciência de dados trabalhando para o futuro da sua empresa

Análise de dados não é algo novo, no passado conhecido apenas como Business Intelligence ou análises descritivas tinha o objetivo de responder à pergunta: “O que aconteceu dentro da nossa organização?”.

Com a concorrência em alta e clientes cada vez mais difíceis de fidelizar, é preciso criar competitividade e crescer de forma sustentável através de respostas que vão além da análise descritiva que explicamos neste post. É preciso que as empresas obtenham previsões para ações futuras onde a aplicação de Big Data e Machine Learning tem se tornado indispensável nos últimos anos.

Análise Prescritiva

Análises prescritivas tem sido aclamada como a última peça do quebra-cabeça do Big Data. O processo todo começa com a análise descritiva – descrevendo o que aconteceu e por quê, junto com a análise preditiva – previsão do que pode acontecer.

O objetivo da análise prescritiva não é somente prever resultados, mas oferecer uma visão sobre quais ações tomar de acordo com eles, sugerindo o melhor curso de ação entre as opções disponíveis. Isso pode mudar completamente um cenário atual de uma empresa, podendo ter mudanças físicas, de marketing ou de gestão por exemplo.

A análise prescritiva promete ser extremamente poderosa utilizando de dados históricos, algoritmos de regras de negócios, técnicas de modelagem computacional, restrições e variáveis, e algoritmos de machine learning, onde estes são combinados para obter as melhores previsões e tomadas de decisões.

Um dos exemplos mais conhecidos de uso de análise prescritiva é o carro do Google, aquele que dirige sozinho. Durante cada viagem que faz, ele toma várias decisões sobre o que fazer com base em previsões de resultados futuros, por exemplo: quando se aproxima de um cruzamento o carro precisa parar e determinar se vai para a esquerda ou para a direita, e com base em diversas possibilidades futuras toma uma decisão. Então, o carro precisa antecipar o que pode vir em termos de tráfego, obstáculos, pedestres, etc., enfim, qual será o resultado daquela decisão antes de realmente tomar essa decisão.

Outro exemplo que podemos ver é na indústria de petróleo e gás, a análise prescritiva permite analisar uma variedade de conjuntos de dados estruturados e não estruturados (incluindo vídeo, imagem e dados de som) para prever a abertura ou não de novos poços de petróleo.

Em outros tipos de negócios mais convencionais, exemplos típicos de aplicações da análise prescritiva incluem: gerenciamento de estoque, planejamento de produção, alocação de recursos operacionais, otimização da cadeia de suprimentos, gestão de utilidade, transporte e planejamento de distribuição, otimização de mix de marketing – vendas, preços e planejamento financeiro.

Enfim, ela pode ser utilizada em qualquer segmento.

Onde ela pode ser aplicada?

Ela se aplica em situações onde as decisões precisam ser baseadas em muitas coletas de dados e variáveis, onde a mente humana é incapaz de avaliar tudo sem o uso da tecnologia.

São ideais para situações em que a experimentação em operações de negócios seria excessivamente arriscado, caro ou demorado. Modelos analíticos e simulações são realizadas usando variáveis ​​complexas, randomizadas para descobrir e optimizar a gama de resultados potenciais.

A análise prescritiva também pode identificar opções de decisão que tiram proveito de oportunidades futuras, ou limitar os riscos futuros ilustrando as implicações de cada decisão.

Como ela funciona?

Resumidamente podemos dizer que nesta análise os algoritmos são programados de tal maneira que eles possam assumir e adaptar-se com base em informações e mudanças de parâmetros estabelecidos pelos analistas de dados ou cientistas de dados.

Sinergicamente ela combina dados, regras de negócios e modelos matemáticos. As entradas de dados podem vir de várias fontes, interna (dentro da organização) e externas (mídia social, website, pesquisas e etc). Os dados também podem ser estruturados onde incluem dados numéricos e categóricos, e também não estruturados, como: textos, imagens, vídeo e etc.

A maior parte das análises prescritivas está preocupada com a otimização de recursos dado um conjunto de regras de negócio (restrições) e previsões relativas à demanda, exemplo: o comportamento do cliente, o sucesso de uma campanha de marketing e assim por diante. Ela pode coletar continuamente novos dados para rever previsões e prescrições automaticamente, melhorando assim a precisão das previsões, e prescrição de opções de decisão continuamente mais perspicazes e impactantes.

Importante lembrar que ela não funciona sozinha, ela precisa de uma estreita ligação entre o analista de dados e a gestão do negócio, e dos dados coletados para uma integração total.

Quer receber mais conteúdos como esse gratuitamente?

Cadastre-se para receber os nossos conteúdos por e-mail.

Email registrado com sucesso
Opa! E-mail inválido, verifique se o e-mail está correto.
Ops! Captcha inválido, por favor verifique se o captcha está correto.

Fale o que você pensa

O seu endereço de e-mail não será publicado.