Análise Preditiva e Prescritiva

A evolução do mundo de Analytics

O mundo de Analytics é um dos que mais tem evoluído nos últimos anos. Esta progressão não é somente tecnológica, mas manifesta-se em outras áreas, como o aumento dos setores profissionais que retiram valor da sua informação ou até mesmo nas expressões linguísticas que usamos para comunicar.

As expressões “Análise Preditiva” e “Análise Prescritiva” são exemplos interessantes destas tendências. Elas nascem da constatação de que ter bons recursos ao nível das infraestruturas de hardware, soluções de armazenamento de dados, acesso à informação e capacidade para transformar e extrair informação não garante, desde logo, um diferencial competitivo no mercado.

Prever para evitar perdas e gerar valor

Cada vez mais, as empresas e instituições públicas sentem a necessidade de prever acontecimentos futuros com base no seu histórico e procurar evitar a ocorrência desses mesmos problemas antes de eles acontecerem. Se uma fábrica souber, com um nível de confiança razoável, que uma determinada produção resultará numa não conformidade, a empresa poderá poupar milhões por perdas que não sucederão.

É claro que os modelos estatísticos permitem projetar o futuro mediante um valor de probabilidade. Mesmo não sendo determinísticos, quando bem construídos, são uma excelente ferramenta de apoio à decisão, que complementa o conhecimento dos profissionais, ou podem até desempenhar tarefas nas quais é necessária uma decisão muito rápida baseada nos dados dos processos.

Da análise histórica à ação preventiva

Todos somos capazes de fazer previsões a posteriori. É comum encontrar artigos e crônicas de jornal falando sobre como teria sido fácil profetizar eventos já ocorridos, como subidas súbitas de valores de ações de uma determinada empresa.

Ainda que a análise histórica seja útil, ter a capacidade de agir preventivamente frente a variáveis críticas para os seus processos, ciclos de produto e operações padrão do dia a dia oferece uma vantagem competitiva considerável e tem um valor inestimável para as empresas.

Analytics como metodologia estruturada

Quais são os maiores desafios que se colocam perante os profissionais que querem incorporar estes conceitos e estas metodologias analíticas de trabalho nas suas empresas? A resposta está no seguimento de uma metodologia bem definida e sistemática que cubra todas as etapas de um projeto de Analytics.

Estas vão desde o entendimento dos problemas, passando pela captura, transformação e entendimento dos dados. Continuam, depois, pelos procedimentos analíticos e de validação até ao oferecimento de plataformas que permitam aos gestores e responsáveis de departamento usar as previsões como uma real ferramenta de negócio e tomada de decisão prescritiva.

Curiosamente, a expressão “Ecossistema” aparece aplicada a estes entornos para descrever não somente todos os seus componentes, mas também a forma como eles estão conectados e se relacionam, fazendo a devida analogia com o uso clássico deste mesmo vocábulo na área da Ecologia.

Big Data e a nova complexidade da informação

Para uma solução de mercado poder cumprir, com êxito, todas estas etapas acima descritas, ela precisa ter um nível de integração muito elevado, junto com as mais modernas tecnologias de armazenamento, processamento, análise de dados e apresentação interativa dos resultados e previsões.

Estas competências necessitam acompanhar a rápida evolução dos volumes e da natureza da informação que é atualmente coletada. Não é por acaso que expressões como “Big Data” e “Dados não estruturados” são cada vez mais comuns no léxico de quem trabalha no mundo de Analytics.

Elas refletem não somente o aumento exponencial da quantidade de informação que é armazenada, como também o tipo de dados. Os paradigmas de dados quantitativos ou qualitativos armazenados em planilhas ou cubos de informação estão sendo substituídos por novas realidades, bem mais complexas, que incluem também muitos dados não estruturados oriundos da mídia social, de imagens, de vídeos, de sensores, entre outros.