Saiba Mais Sobre Software de Análise Preditiva
O que são ferramentas e softwares de análise preditiva?
O software de análise preditiva é voltado para tornar os resultados de negócios previsíveis. Cientistas de dados e analistas de dados podem fazer isso usando mineração de dados e modelagem preditiva para analisar dados históricos. Ao entender melhor o passado, as empresas podem obter insights sobre o futuro. Análise preditiva é um passo além da inteligência de negócios geral, que as empresas usam para extrair insights acionáveis de seus conjuntos de dados. Em vez disso, os usuários podem desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina e modelos preditivos para ajudar a prever e alcançar números críticos para os negócios.
A razão pela qual as empresas podem atingir esses números críticos e se tornarem mais preditivas é devido ao boom dos big data. As empresas podem aproveitar seus dados como nunca antes. Ao registrar e possuir cada vez mais dados históricos e em tempo real, os cientistas de dados têm amostras maiores para trabalhar, o que significa que podem ser muito mais precisos. Além disso, empresas que investem em análise preditiva sem garantir que seus dados sejam precisos, limpos e acessíveis estarão, em última análise, perdendo tempo. No entanto, aqueles que conseguem gerenciar seus dados adequadamente criarão uma vantagem competitiva significativa e terão uma vantagem no mercado.
Benefícios do uso de ferramentas de análise preditiva
- Prever e projetar com precisão números de receita com base em uma ampla gama de variáveis
- Entender e contabilizar a rotatividade e retenção de clientes
- Prever a rotatividade de funcionários com base em fatores históricos de turnover
- Tomar decisões mais precisas e orientadas por dados em todos os departamentos com base nos dados disponíveis
- Determinar tanto riscos quanto oportunidades que estavam ocultos nos dados da empresa
Por que usar soluções de análise preditiva?
Existem várias aplicações para software de análise preditiva e razões pelas quais as empresas devem adotá-los, mas todas se resumem a entender o que aconteceu no passado, o que pode acontecer no futuro e o que deve ser feito para garantir resultados positivos nos negócios. Estes são considerados análises descritivas, preditivas e prescritivas.
Análise Descritiva (entendendo o passado) — A análise descritiva lida com o entendimento do que aconteceu no passado e como isso influenciou onde uma empresa está no presente. Isso significa realizar mineração de dados nos dados históricos de uma empresa. Esse tipo de análise pode ser obtido usando ferramentas de inteligência de negócios, análises de big data ou dados de séries temporais. Independentemente de como é obtida, fornecer análise descritiva é uma base fundamental da análise preditiva e da criação de processos de tomada de decisão orientados por dados. Requer preparação minuciosa dos dados e organização dos dados para fácil análise descritiva.
Análise Preditiva (sabendo o que é possível) — A análise preditiva permite que usuários e empresas saibam e antecipem resultados potenciais. Construir modelos preditivos com base na análise descritiva pode garantir que as empresas não cometam o mesmo erro duas vezes. Também pode fornecer previsões e planejamentos mais precisos, o que ajuda a otimizar a eficiência. Em última análise, essa análise torna o desconhecido conhecido.
Análise Prescritiva (e agora?) — A etapa final e o motivo principal para usar ferramentas de análise preditiva é tomar ações claras com base nas sugestões e recomendações dos modelos preditivos. É aqui que a funcionalidade de aprendizado de máquina e aprendizado profundo entra em jogo. Algumas soluções de análise preditiva podem fornecer insights acionáveis sem intervenção humana. Por exemplo, pode fornecer uma lista curta de contas de vendas que devem ser fechadas rapidamente com base em várias variáveis. Tornar-se prescritivo leva a análise um passo adiante e é o motivo principal para adotar análises preditivas avançadas.
Quem usa plataformas de análise preditiva?
Para aproveitar totalmente as plataformas de análise preditiva, as empresas precisam contratar cientistas de dados altamente qualificados com conhecimento em desenvolvimento de aprendizado de máquina e modelagem preditiva. Esses trabalhadores qualificados não são abundantes, então geralmente são bem pagos. Dedicar recursos financeiros a essas posições pode não ser uma opção para todas as empresas, mas aquelas que podem pagar por cientistas de dados têm uma vantagem sobre a concorrência.
Embora cientistas de dados ou analistas de dados sejam os funcionários encarregados de usar o software de análise preditiva, há muitas indústrias e departamentos que podem ser impactados pelo uso de análise preditiva:
Manufatura e Cadeia de Suprimentos—Uma área que pode ser muito aprimorada pelo uso de análise preditiva é o planejamento de demanda para empresas de manufatura. Com previsões mais precisas, as empresas podem evitar riscos como escassez e excedentes. Além disso, as empresas podem se tornar preditivas sobre gestão de qualidade e problemas de produção. Ao analisar o que causou falhas de produção no passado, as empresas podem antecipar e evitar falhas de produção no futuro.
A distribuição é outro aspecto importante da cadeia de suprimentos que pode ser ainda mais otimizado com modelagem preditiva. Ao estimar melhor onde os produtos precisarão ser entregues e os riscos que podem atrasar os modos de distribuição, as empresas podem fornecer um serviço melhor e entregar seus produtos aos clientes de forma mais eficiente. Levando em consideração dados históricos, como clima, tráfego e registros de acidentes, o transporte pode se tornar uma ciência mais precisa.
Varejo — O varejo é outra indústria que está pronta para otimização com a ajuda da análise preditiva. A análise preditiva no varejo pode fornecer às empresas insights sobre tudo, desde a otimização de preços até o entendimento de como os compradores navegam em lojas físicas para uma melhor organização de mercadorias. Empresas de comércio eletrônico podem rastrear esses fatores de maneira muito mais eficiente. Todas as interações de comércio eletrônico podem ser registradas em um banco de dados e influenciadas por modelos preditivos. Esta é uma das principais razões pelas quais a Amazon tem sido tão bem-sucedida e disruptiva para os varejistas físicos. Cada decisão pode ser tornada preditiva com a ajuda de dados.
Marketing e Vendas — Ser capaz de prever as ações de clientes e prospects é um serviço inestimável para qualquer empresa. As equipes de marketing podem aproveitar o software de análise preditiva para projetar como as campanhas de marketing podem se sair, qual segmento de prospects direcionar com anúncios e as taxas de conversão potenciais de cada campanha. Entender como esses esforços impactam o resultado final é crítico para o sucesso das equipes de marketing e se traduz em uma equipe de vendas muito mais eficiente e produtiva. Ao mesmo tempo, as equipes de vendas podem aproveitar a modelagem preditiva em áreas como pontuação de leads, determinando quais contas direcionar primeiro porque têm uma chance maior de fechamento. Garantir que os representantes de vendas estejam trabalhando de forma mais inteligente em vez de mais difícil significa mais receita. Algumas soluções de CRM e automação de marketing oferecem algum nível de funcionalidade preditiva, mas os cientistas de dados podem canalizar esses dados separadamente em ferramentas de análise preditiva dedicadas para encontrar correlações entre departamentos.
Serviços Financeiros—A indústria bancária há muito tempo está pronta para disrupção, mas as administrações financeiras estão usando soluções de análise preditiva para prever melhor o risco. Dados históricos podem alimentar o software de análise preditiva para prever transações fraudulentas e determinar riscos de crédito, entre outras funções.
Tipos de software de análise preditiva
A modelagem preditiva é uma ciência complexa que requer anos de treinamento para ser compreendida. Há uma razão pela qual os cientistas de dados estão em alta demanda: poucas pessoas têm um entendimento completo de como construir modelos preditivos. Existem dois principais tipos de modelos preditivos: modelos de classificação e de regressão.
Modelos de Classificação—Simplificando, a classificação coloca um pedaço de dados em um balde ou uma classe e o rotula como tal. Os modelos de classificação essencialmente rotulam dados com base no que um algoritmo já aprendeu. O objetivo final dos modelos de classificação é categorizar com precisão novos pontos de dados nas classes adequadas para que os dados possam se tornar preditivos e prescritivos.
Modelos de Regressão—Os modelos de regressão analisam a relação entre dois pontos de dados separados e ajudam a prever o que acontece quando são colocados lado a lado. Por exemplo, no beisebol, as equipes podem realizar uma análise de regressão sobre a relação entre o número de bolas rápidas lançadas e o número de home runs atingidos.
Árvores de Decisão — Um tipo comum de modelo de classificação é uma árvore de decisão. Esses modelos preveem vários resultados possíveis com base em uma variedade de entradas. Por exemplo, se uma equipe de vendas construir $1 milhão em um pipeline, eles podem fechar $100.000 em receita, mas se criarem $10 milhões em um pipeline, devem ser capazes de fechar $1 milhão em receita.
Redes Neurais—Redes neurais, conhecidas no mundo da IA como redes neurais artificiais, são modelos preditivos extremamente complexos. Esses modelos podem prever e analisar relações não estruturadas e não lineares entre pontos de dados. Essas soluções fornecem reconhecimento de padrões e podem ajudar a rastrear anomalias. Redes neurais artificiais foram originalmente criadas e construídas para imitar as sinapses e aspectos neurais do cérebro humano. Elas são um dos fatores que contribuem para o crescimento acelerado da inteligência artificial e do aprendizado profundo.
Outros tipos de modelagem preditiva incluem análise bayesiana, raciocínio baseado em memória, k-vizinhos mais próximos, máquinas de vetor de suporte e mineração de dados de séries temporais.
Softwares e serviços relacionados a ferramentas de análise preditiva
O software de análise preditiva está relacionado a muitas outras categorias de software de análise e inteligência artificial.
Software de Aprendizado de Máquina—Os algoritmos de aprendizado de máquina são um componente chave para construir modelos preditivos eficazes. Muitos algoritmos de aprendizado de máquina são construídos para fornecer recomendações ou sugestões, que também é o objetivo final do software de análise preditiva. Os desenvolvedores usam essas ferramentas para incorporar aprendizado de máquina dentro de aplicativos, muitas vezes para fornecer análise preditiva e prescritiva.
Plataformas de Inteligência de Negócios — Essas ferramentas são as soluções de análise tradicionais usadas para entender os dados de uma empresa. Analistas de dados usam plataformas de BI para visualizar e entender como ações específicas impactam iniciativas críticas para os negócios. Algumas dessas plataformas oferecem recursos preditivos, mas seu propósito principal não é a modelagem preditiva.
Análise de Big Data—O software de análise de big data, como as plataformas de inteligência de negócios, muitas vezes fornece funcionalidade de modelagem preditiva. No entanto, essas soluções são usadas mais para rastrear dados em tempo real do que para entender dados históricos. O software de análise de big data se conecta ao Hadoop ou distribuições Hadoop proprietárias para entender melhor dados estruturados e não estruturados. Essas mesmas fontes de dados podem ser importantes para cientistas de dados que são encarregados de construir modelos preditivos.
