• Roberto Thomazette

O presente para as empresas já é passado: use dados para despertar insights e gerar resultados




A necessidade da análise preditiva nas organizações está cada vez mais evidente, por oferecer uma análise mais inteligente para uma melhor tomada decisão, aumentar a competitividade de mercado, apresentar um caminho direto para obter vantagens de mercado com as oportunidades e ameaças, reduzir a incerteza e gerenciar os riscos, oferecer uma abordagem para planejar e agir, descobrir padrões significativos e os meios para antecipar e reagir a tendências emergentes. 


 A análise quantitativa avançada tem demonstrado benefícios em vários setores e segmentos de atividades. Muitos tipos de problemas podem ser solucionados com a análise preditiva. Veja alguns:


  • Previsão de vendas: saber o que é possível esperar, considerando suas taxas históricas de conversão;

  • Detecção de fraudes: encontrar aplicações de crédito imprecisas e transações fraudulentas, feitas online e off-line;

  • Otimização de campanhas de varejo: permitir que as equipes de marketing modelem resultados de campanhas, baseados em análise avançada dos comportamentos, preferências e perfis dos consumidores; 

  • Análise de dados de marketing e de consumidor: capturar dados de marketing digital, mídias sociais, call centers, aplicativos móveis, etc. e usar essa informação sobre o que os consumidores fizeram no passado para avaliar o que eles podem fazer no futuro; 

  • Análise de dados de RH: permitir as organizações analisar o passado e detectar tendências em fatores-chave relacionados com a demissão voluntária, ausências, engajamento e outros indicadores de risco, assim como identificar competências necessárias comparadas com as disponíveis; 

  • Gerenciamento de riscos: prever o melhor portfolio para maximizar os resultados do modelo de precificação e da avaliação probabilística do risco, para  produzir previsões precisas.



Softwares de análise preditiva


Existe uma oferta muito grande de ferramentas de análise preditiva, mas nem todas oferecem os mesmos resultados. Softwares diferem muito em termos de capacidade e usabilidade, isto é, nem todas as soluções podem resolver todos os tipos de necessidades analíticas avançadas.


Também existem vários tipos de usuários. Alguns precisam construir modelos estatísticos, outros só precisam usá-los. Para o usuário avançado, a importância da escolha de uma ferramenta está na habilidade de colocar modelos proprietários nas mãos dos usuários de negócios (tomadores de decisão na linha de frente), para que possam tomar ações competitivas baseados na analítica preditiva, sem saber de detalhes da complexidade desses modelos proprietários.


Os usuários de negócio devem dominar o conhecimento necessário para entender na análise preditiva as respostas que estão buscando, mas ao mesmo tempo eles não precisam, não querem e não podem desenvolver modelos por eles mesmos.



A melhor ferramenta de business intelligence


A ferramenta ideal deve oferecer um método fácil de colocar o conhecimento dos cientistas de dados nas mãos dos tomadores de decisão da linha de frente, muitas vezes na forma de uma aplicação analítica guiada, com o modelo preditivo encapsulado. Isso se alinha com as melhores práticas no uso da analítica avançada (neste caso evitando o risco de que o pessoal de negócios tente desenvolver seus próprios modelos) e permite uma ampla implantação corporativa da analítica avançada.


Quando escolher a ferramenta mais adequada para sua organização, assegure-se de definir uma solução que tenha funcionalidades avançadas e abrangentes, tanto para a solução de problemas fáceis às quanto para apoiar os cientistas de dados desenvolvimento de modelos estatísticos avançados que serão incorporados nos dashboards dos usuários de negócios, para o uso no dia a dia.


Finalmente, adote uma solução que atenda as necessidades específicas e respeite as habilidades dos vários tipos de usuários, dos principiantes aos analistas experientes.



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