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Como fazer as análises preditivas de Big Data trabalharem para a sua empresa?

Publicado em 9/dez/2016 5:00:00

Um dos pontos centrais é que as ferramentas de análise de Big Data estão mais acessíveis, mais eficientes e mais fáceis de usar.

Como fazer as análises preditivas de Big Data trabalharem para a sua empresa?

Com o mundo dos negócios imerso em uma montanha de dados vindos de clientes, do mercado, de produtos e tecnologias, a ferramenta da análise preditiva se apresenta como uma maneira eficaz de aproveitar o oceano de dados e informações gerado de forma tangível e aplicá-lo de maneira a proporcionar diferencial competitivo para as empresas.

De acordo com um estudo da IDC, que analisa o mercado de Big Data, somente o segmento ligado à análise preditiva deve atingir a impressionante cifra de US$ 3 bilhões em 2017. Mas antes de mergulhar em alguns benefícios da análise preditiva, conceito que será cada vez mais comentado entre as estratégias de apoio gerencial na era do Big Data, é preciso fazer uma breve explicação do que se trata essa nova ferramenta.

Em linhas gerais, a Análise Preditiva é um conjunto de tecnologias para análises de dados que utilizam técnicas estatísticas que preveem, entre múltiplos dados e variáveis, padrões em cenários, podendo indicar probabilidades ou tendências no mercado.

É um tipo de trabalho que lida com volumes gigantescos de dados, exigindo o uso de ferramentas de análise de Big Data para ser executado. A análise preditiva é, portanto, uma dessas ferramentas, voltada para os negócios e que vem ganhando destaque pela vantagem competitiva que oferece para quem faz uso dela.  

Um exemplo: como sua empresa agiria se pudesse saber com antecedência que uma crise econômica pode impactar de maneira significativa o seu mercado? Seria possível traçar planos emergenciais para manter-se competitivo ou sobreviver a esse período difícil, por exemplo, usando a análise preditiva para atuar de forma a minimizar esse impacto previsto.

Importante lembrar - e especialistas da área reforçam isso a todo momento - que a análise preditiva trabalha com padrões, com probabilidades e não com resultados “absolutos”, concretos e totalmente corretos, diferentes das análises tradicionais, baseadas em relatórios, dashboards ou em modelos descritivos, os quais colaboram no sentido de compreender o que aconteceu, ou dos modelos de diagnóstico, que ajudam a entender as principais relações e a determinar por que algo aconteceu. Essa análise vai determinar quais dados estão relacionados ao futuro e ao resultado que você deseja prever.

 

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Entre as técnicas utilizadas estão a análise regressiva, método matemático de modelar e estabelecer múltiplas relações entre as variáveis, e também a mineração de dados, que é justamente a possibilidade de examinar grandes conjuntos de dados para identificar padrões e descobrir novas informações. Nesses casos, são utilizadas inovações, como redes neurais e algoritmos de aprendizagem profunda, para o processamento de dados não estruturados. Quanto mais o algoritmo aprende, mais ele melhora. Entre as ferramentas do tipo encontradas no mercado estão o IBM Watson e kits de ferramentas open-source, como Google e a oferta da Microsoft CNTK TensorFlow.

Um dos pontos centrais, portanto, é que as ferramentas de análise de Big Data (Big data analytics) estão mais acessíveis, mais eficientes e mais fáceis de usar por usuários comuns e não mais um ramo apenas de matemáticos, cientistas ou estatísticos. E isso está realmente mudando o mundo dos negócios.

Um trabalho desenvolvido pela empresa de tecnologia Hekima para o Governo Federal Brasileiro à época da Copa do Mundo foi capaz, por meio da combinação de algoritmos, de analisar a movimentação nas ruas e nas redes sociais com o objetivo de prever manifestações e buscar traçar um perfil de potenciais contextos violentos.

Em outro exemplo da administração pública do Brasil, o Ministério da Justiça possuía mais de um bilhão de registros, o que estava dificultando a consulta de movimentações financeiras, por exemplo. A solução foi iniciar estudos com análise preditiva para agregar dados e identificar padrões em transações, prever ações suspeitas e atuar preventivamente em crimes financeiros, sobretudo a lavagem de dinheiro.

A área industrial é uma grande entusiasta e usuária da técnica. Nas indústrias, o uso da Inteligência artificial já é largamente utilizado, e a análise preditiva já figura entre os diferenciais no ramo. A Lenovo, por exemplo, implementou  um sistema de análise preditiva responsável pela diminuição de desperdícios na empresa na ordem de  15%.

Sobretudo na área de marketing B2B, especialistas apontam três categorias em que o marketing preditivo ajudam a ganhar, manter e servir os clientes melhor do que aqueles que não o fazem.

 

Confira:

 

1) Pontuação preditiva

São priorizadas a identificação e interação com contas ou usuários com base na sua probabilidade de agir, ou seja, a análise preditiva ajuda o comerciante a identificar potenciais clientes e otimizar o atendimento em usuários com maior probabilidade de conversão.

2) Modelos de identificação

Com base em modelos de comportamento, é possível identificar e buscar a aquisição de clientes potenciais. Por exemplo, saber se aquele usuário fez uma compra semelhante, se precisa de uma atualização em produtos ou serviços adquiridos anteriormente, enfim, identificar as contas de clientes mais receptivos à vendas e a abordagem de marketing.

3) Automação e segmentação

Tradicionalmente, o marketing B2B era capaz de segmentar atributos genéricos, dificultando a personalização no atendimento ou oferta. Com os algoritmos da análise preditiva, a automação é tamanha que é possível uma segmentação complexa, permitindo o apoio à vendas com mensagens relevantes e conteúdos mais específicos para usuário que o ajudem a tomar decisão e efetivar uma compra.

A lista de potenciais aplicações de negócios é contínua e enorme. Instituições financeiras, área da saúde, startups, seguros, entre outras já se beneficiam do seu uso e seu avanço só está começando num cenário que desponta com possibilidades infinitas.

Fontes:
http://it.toolbox.com/blogs/pcmag/predictive-analytics-big-data-and-how-to-make-them-work-for-you-73998
http://www.bigdatabusiness.com.br/o-que-e-analise-preditiva/
https://www.linkedin.com/pulse/o-uso-da-an%C3%A1lise-preditiva-na-gest%C3%A3o-de-empresas-msc-mba
http://www.vert.com.br/blog-vert/analise-preditiva-como-utilizar-essa-estrategia-em-sua-empresa/
http://www.sas.com/pt_br/insights/analytics/analise-preditiva.html#
http://www.pcmag.com/encyclopedia/term/50361/regression-analysis
http://convergenciadigital.uol.com.br/cgi/cgilua.exe/sys/start.htm?UserActiveTemplate=site&infoid=39219&sid=83#.WB42vfkrLIW

Categorias: Big Data, Análise de Dados, Análise Preditiva