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Automação

O que são análises preditivas?

A análise preditiva é um método utilizado para examinar dados atuais e históricos e fazer previsões sobre eventos futuros. Nas análises preditivas, são usadas técnicas como machine learning, modelagem estatística e mineração de dados para ajudar as organizações a identificar tendências, comportamentos, resultados futuros e oportunidades de negócios.

Por que usar análises preditivas?

Com a Internet das Coisas (IoT), as organizações acessam e coletam uma quantidade muito maior de dados. As análises preditivas são uma ferramenta útil para interpretar e usar big data para extrair insights de negócios e tomar decisões mais embasadas.

Não basta analisar enormes volumes de dados para identificar padrões e tendências; também é preciso reunir informações suficientes para tomar decisões bem informadas. Por isso, o big data é um fator crucial para as análises preditivas.

Há muitas ferramentas e softwares diferentes disponíveis para a realização de análises preditivas. Isso possibilita a usuários e analistas de negócios criar modelos para obter insights. Escolher o melhor software para análises preditivas depende dos objetivos e casos de uso específicos da sua organização.

Técnicas de análise preditiva

Para realizar análises preditivas, é necessário treinar um modelo para que ele faça a previsão de valores a partir de dados novos, com base em um conjunto de variáveis de entrada. O modelo identifica as relações e os padrões entre as variáveis e fornece uma pontuação preditiva com base no treinamento recebido.

Essa pontuação pode ser usada como business intelligence para avaliar os riscos ou possíveis benefícios de um conjunto de condições. Ela também determina a probabilidade de um resultado acontecer.

É possível aplicar análises preditivas a dados estruturados e não estruturados. A mineração é um processo capaz de descobrir padrões, tendências e comportamentos em grandes conjuntos de informações, o que facilita a preparação de dados provenientes de inúmeras fontes, como um data warehouse ou um data lake, para análise.

Depois de preparar os dados para análise, é realizada a modelagem preditiva, que é o processo de criar e testar um modelo de análises preditivas. Depois que o modelo é treinado e avaliado, é possível reutilizá-lo para responder perguntas novas sobre dados semelhantes.

Algumas técnicas comuns de modelagem preditiva são a regressão, o aprendizado de máquina, as árvores de decisão e as redes neurais. No entanto, as opções são inúmeras.

Modelos de regressão

Nos modelos de regressão, são usadas equações matemáticas para determinar as relações entre variáveis.

Os modelos de regressão linear geram resultados contínuos com possibilidades infinitas, como possíveis valores de imóveis com base em dados conhecidos de custo por metro quadrado. Já os modelos de regressão logística geram um número limitado de possibilidades, como o valor de venda de uma casa acima ou abaixo de um determinado preço.

Os modelos de regressão são muito usados em bancos e outras instituições financeiras para determinar riscos de crédito, detectar fraudes em cartões, prever tendências de mercado e estimar o impacto de novas normas regulatórias de serviços financeiros.

Árvores de decisão

As árvores de decisão são uma outra técnica de análise preditiva popular. Elas identificam como uma decisão leva à próxima. É possível aplicar a abordagem de árvore de decisão a modelos de aprendizado de máquina que determinam uma série de condições do tipo "se algo ocorrer, isso ocorrerá em seguida". Elas são baseadas em uma lista de perguntas sequenciais e hierárquicas que levam a um resultado fundamentado nos dados de entrada.

Por ter um formato ramificado, esse modelo pode revelar todas as possíveis consequências de uma determinada decisão, ao demonstrar como cada uma delas leva a resultados específicos.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é a continuação da análise preditiva. Esse tipo de análise muitas vezes depende de modelos criados por analistas ou cientistas de dados. No entanto, os algoritmos de aprendizado de máquina são assimilados por conta própria e usados em software de inteligência artificial e aprendizado profundo como o Watson da IBM. Eles melhoram e evoluem à medida que processam os dados, sem a necessidade de reprogramações constantes.

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Redes neurais

As redes neurais são técnicas de análise avançadas para determinar a precisão das informações obtidas com modelos de regressão e árvores de decisão. Elas identificam semelhanças não lineares entre dados diferentes e são muito úteis quando conhecer o escopo das possibilidades é mais importante do que entender por que elas ocorrem.

Melhore o desempenho da TI com análises preditivas

As análises preditivas melhoram o desempenho da TI porque identificam riscos e fornecem informações sobre possíveis problemas na infraestrutura da TI. Em vez de esperar pelos relatórios de erros (por exemplo, que informem uma falha no equipamento), as equipes de operações podem usar as análises preditivas para, de maneira proativa, detectar e corrigir problemas antes que eles afetem o ambiente, economizando tempo e dinheiro.

Ao examinar todas as ações em tempo real à procura de anormalidades na rede e potenciais vulnerabilidades, as análises preditivas também podem criar avaliações de riscos, prevenir problemas de segurança e evitar o tempo de inatividade não planejado.

Além disso, você pode usar as análises preditivas com as ferramentas de automação para corrigir problemas identificados ou implementar alterações com base nos resultados previstos.

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