A tomada de decisão sempre foi a atividade mais crítica no dia a dia empresarial. E não é para menos, afinal, estamos falando aqui da solução de problemas inéditos com rapidez absoluta na deliberação! Até o surgimento de tecnologias como Big Data, o processo de escolha de caminhos era feito com base apenas em experiências anteriores ou até mesmo na intuição dos gestores, o que evidentemente resultava tanto em acertos como em erros, em um fluxo quase aleatório.
A questão é que cada desafio empresarial é fruto de uma diversidade de variáveis que se combinam de forma singular. Organizar todos esses dados e entender as consequências dessa conjunção com excelência é uma tarefa praticamente impossível a olho nu — ainda mais com a celeridade que o mercado exige! Pois é aqui que entra a análise preditiva.
No post de hoje, você vai entender como chegamos a uma era em que a gestão de dados é o principal divisor de águas entre as organizações de sucesso e as estagnadas. Vai entender também como uma gestão de informação baseada em sistemas inteligentes torna uma companhia capaz de prever o futuro dos negócios e, assim, ganhar vantagem competitiva sobre a concorrência. Leia e tire sua empresa da rota do achismo!
O que é análise preditiva?
Em primeiro lugar, é importante deixar claro que termos como data mining, Analytics e análise preditiva não se referem a uma mera sugestão instintiva. Não se trata de adivinhação, mas sim de ciência de dados. Tais conceitos, que deram origem a tecnologias, são fruto do crescimento exponencial dos dados existentes no mundo dos negócios — com o planeta produzindo diariamente mais de 2,5 quintilhões de bytes.
De fato, o universo corporativo vem ficando cada vez mais complexo, tanto que passou a ser preciso contar com a ajuda da inteligência artificial para prever comportamentos e tendências. Sem ela, as empresas provavelmente se afogariam nesse oceano de dados que as inunda todo dia.
A análise preditiva consiste, portanto, no uso de dados, algoritmos estatísticos e técnicas avançadas de machine learning (aprendizado de máquina) para diagnosticar a probabilidade de ocorrência de eventos futuros, tudo com base em dados históricos. Esse método tecnológico de auxílio à tomada de decisão é consequência de 3 fatores:
- aumento exponencial no volume de dados;
- desenvolvimento de computadores, sistemas e processadores com imensa capacidade de agregar, processar e transformar dados brutos em informações gerenciais;
- elevação voraz na competitividade entre empresas de diversos segmentos.
Perceba que essa análise vai muito além da simples informação descritiva, da mera coleta de dados para explicar por que algo aconteceu ou deixou de acontecer. Trata-se, na verdade, de antever situações iminentes e tentar obter respostas sobre fatos que possivelmente acontecerão no mercado.
Para chegar a um grau máximo de precisão, a análise preditiva usa praticamente tudo o que está disponível, como:
- dados contábeis/financeiros ao longo do tempo;
- informações de redes sociais;
- registros em ERPs ou CRMs;
- divulgações de decisões macroeconômicas, como taxa de juros, inflação e aumento do desemprego;
- dados de vendas;
- avaliações de estoque em períodos extensos;
- performance da concorrência.
O que faz um projeto de data mining ter resultado positivo e outro nem tanto é a boa gestão de dados aliada a um sistema de BI. Todavia, é importante frisar que, além de TI, essa gestão de informação de alto nível exige mudanças nos processos da empresa, tornando-os mais ágeis e eficientes — confira nosso post sobre lean office para entender melhor.
Como a análise preditiva vem sendo usada?
Desenvolvimento de produto
Imagine que sua empresa e seus concorrentes trabalhem com uma linha de acessórios para carros, sendo que o principal produto de vocês é uma câmera de ré cuja tela de visualização é instalada na parte central do painel. Entretanto, com base no processamento de informações extraídas da manifestação dos consumidores em sites de reclamação, redes sociais e CRM, seu sistema indica que o público parece desejar um equipamento mais moderno, com alerta de voz automático e que seja instalado próximo ao odômetro.
Veja, portanto, que se sua empresa capturar esse princípio de mudança de comportamento de consumo primeiro, pode levar uma vantagem imensurável ao produzir exatamente em linha com as novas necessidades dos seus clientes. Temos aqui um exemplo claro de análise preditiva na área de produto!
Suporte para o marketing
Com a análise preditiva, é possível diagnosticar em quais regiões estão concentrados seus potenciais clientes, qual é a melhor forma de se comunicar com eles e até mesmo como tornar seu produto ou serviço mais atraente para o target. Vale ressaltar, no entanto, que, para ter soluções efetivas como essa, é necessário atualizar a infraestrutura de TI da empresa, preparando-a para a inovação.
Análise de risco
Muitos bancos já usam soluções de Big Data e análise preditiva para processar o histórico financeiro dos correntistas, no intuito de dar mais precisão ao processo de liberação de crédito. O mesmo processo é realizado nas seguradoras, mas, nesse caso, com a intenção de identificar os perfis que oferecem maior probabilidade de sinistro. Essa consciência em relação aos negócios permite definir prêmios personalizados e mais justos.
Detecção de fraude e segurança
Já faz bastante tempo que as ferramentas de mineração de dados são usadas também para identificar fraudes e vulnerabilidades à segurança das empresas. E isso acontece em todos os âmbitos.
Um exemplo é o uso da ciência de dados para cruzar dados de fluxos de caixas, demonstrativos de resultados, balanços patrimoniais e balancetes, a fim de fazer quase uma auditoria eletrônica na contabilidade da organização. Nesse cenário, qualquer mínima possibilidade de fraude contábil chega ao conhecimento da diretora, que pode designar profissionais para confirmar a ocorrência. Isso é uma gestão de riscos de excelência.
Na perspectiva de segurança da informação, a análise preditiva também é extremamente útil. O sistema é programado para enxergar padrões de acessos e comportamentos dos usuários, com base em autorizações, validações de entrada e hierarquia de permissões, disparando alertas e bloqueando acessos ao menor sinal de intrusão.
A combinação e o processamento de dados sobre relatórios de vulnerabilidade e comportamento de hackers também resultam na antecipação de alertas sobre possíveis ataques aos sistemas corporativos, com a adoção das respectivas medidas protetivas. Essa solução ainda pode ser aplicada à previsão de estoques, à alavancagem de vendas, à personalização de serviços e até ao combate à sonegação na administração pública.
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