Você já se imaginou com o poder de prever o futuro? Seria incrível, não é mesmo? Você poderia mudar o rumo das suas atitudes, modificar suas decisões ou até mesmo deixar de fazer alguma coisa que poderia prejudicá-lo. Obviamente, sabemos que isso não é possível, mas algo bem parecido a isso já surgiu no ambiente corporativo e na indústria: a análise preditiva.
A análise preditiva é uma maneira de utilizar o presente para prever o futuro por meio de uma análise e processamento de grandes volumes de dados dados que gera um cálculo bastante preciso sobre as probabilidades em diversos cenários da empresa.
A análise preditiva teve início na década de 1980 e, com o avanço de novas tecnologias e demandas, foi se transformando para que pudesse se adaptar ao novo mundo. Já o conceito surgiu antes, na década de 1940, momento em que os governos passaram a fazer uso dos primeiros computadores.
Atualmente, para cumprir sua função, essa tecnologia preditiva se utiliza de outras tecnologias complexas como machine learning e inteligência artificial (IA) para analisar grande volume de dados (Big Data) e encontrar padrões através dos mesmos.

Por que usar?

Com a análise preditiva, as empresas conseguem antecipar ações, eventos, comportamentos dos seus clientes, prever alterações nos sistemas, entre outras mudanças com base nos dados atuais e históricos da própria empresa.
No mundo corporativo, prever cenários e tendências futuras é uma estratégia muito inteligente para manter-se competitivo e sempre à frente no mercado. Por meio dos dados coletados e analisados, a empresa pode escolher rotas mais seguras e lucrativas para os negócios e traçar planos mais assertivos. Ou seja, tudo é melhor pensado quando se tem noções de padrões possíveis para o futuro.
Com o inúmero volume de dados gerados segundo a segundo em todo o mundo, ficou ainda mais difícil para as empresas interpretá-los. Com a análise preditiva isso se torna possível, haja vista que softwares de análise permitem que todas as estatísticas e dados armazenados sejam agrupados, fornecendo insights e indicando padrões e tendências comportamentais.
Diversos setores utilizam dessa ferramenta para suas estratégias, uma vez que prever tendências é necessário para qualquer empresa. Para o marketing, atendimento ao cliente, vendas, logística, estoque, entre outros setores podem ser beneficiados.
No setor de atendimento ao cliente, por exemplo, o uso da análise preditiva é relevante para a criação do forecast, que seria a previsão da demanda de atendimento, ou uma empresa de vendas que utilize o conceito omnichannel, que precisa dimensionar o volume de chamadas entrantes, a demanda por todos os meios de compra etc.

Análise preditiva X estatística

Anteriormente, muito se usava de estatísticas para conseguir prever possíveis tendências e padrões de comportamento, a fim de tomar decisões mais assertivas. Com base em dados presentes e quantitativos, as empresas analisavam uma modesta quantidade de dados para promover insights, muitas vezes equivocados, aos gestores.
Com o aumento no volume de dados e sistemas que os fazem circular a todo o instante, o big data e os softwares de análise permitiram unir todos os dados armazenados para serem traduzidos, podendo analisar também dados qualitativos transformados em padrões numéricos passíveis de serem analisados. Com isso, as tomadas de decisões passaram a ser baseadas em dados mais amplos e assertivos, sem se basear apenas em insights e deduções.

O Big Data e BI

O Big Data é a fonte de pesquisa para a construção dos modelos preditivo, em que é feita a coleta e escolha dos dados ao identificar quais registros e estatísticas podem construir as melhores informações estratégicas.
Para tornar esses dados informações realmente úteis para as estratégias das empresas, surge o Business Intelligence (BI), cuja função é transformar ou apurar os mesmos para transformá-los em informação que pode ser usada para diferentes finalidades dentro e fora da empresa.
Apesar de a análise preditiva ser muito praticada no mundo corporativo atualmente, muitas empresas ainda precisam melhorar a sua aplicabilidade para gerar resultados mais assertivos. Por isso, separamos algumas dicas de como realizar a melhor análise preditiva em sua empresa.

Defina os seus objetivos e metas

Saber qual é o propósito da sua análise preditiva é essencial para começar a traçar um modelo preditivo. Você que a sua empresa precisa descobrir e para que? Seria para compreender o comportamento dos consumidores? Antecipar padrões de comportamento em determinado período? Prever volume de vendas? Produtos com mais potencial? Prever volume de estoque?
Após responder esses questionamentos, é hora de decidir quais são as metas, ou seja, traduzir os seus objetivos em metas de análise na prática. É preciso definir qual análise preditiva será a ideal para identificar os dados necessários.
Se a sua empresa ou um setor especifico precisa compreender melhor os hábitos do seu consumidor e prever suas ações num futuro próximo, deverá criar um modelo preditivo de análise de perfil, de segmentação, ativação ou análise de risco, por exemplo.

Colete os dados

Após ter em mente qual análise preditiva será usada, está no momento de ir atrás dos dados. Tome muito cuidado com essa etapa, pois a qualidade dos dados é o que garantirá uma previsão assertiva e realista.
Por isso, é essencial escolher as melhores fontes para coletar os dados. Tais fontes podem ser: bases de dados internas, redes sociais, pesquisas, dados secundários (como pesquisas de institutos, dados do governo etc.), entre outros tipos. Também é essencial usar uma boa e funcional ferramenta de coleta, definindo exatamente quais tipos de dados são relevantes para a sua análise.

Organize esses dados

Ao ter os dados em mãos, está na hora de organizá-los para que o BI consiga traduzir e tornar esses dados em informações úteis para a análise preditiva. Comece limpando as informações desnecessárias e classifique os dados. Assim, fica mais fácil buscar e analisar os dados de acordo com a sua separação.
Por exemplo: você coletou dados para identificar os produtos mais promissores. É possível separar os que produtos de acordo com a porcentagem dos menos para os mais promissores. Você pode usar o próprio Excel para fazer essa segmentação.

Analise os dados

Após estruturar os dados, você começar o processo de análise. É importante saber sobre estatística para compreender os gráficos e sua linha de tendência. O setor de BI de uma empresa pode contar com softwares de BI para fazer as análises em pouco tempo. Após isso, você poderá criar um modelo preditivo com esses dados.
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