O uso da análise prescritiva de dados para a tomada de decisões

A partir da tecnologia de Big Data e Machine Learning é possível entender dados e pensar em estratégias mais definidas

Foto: Shutterstock

O uso de dados para a tomada de uma decisão dentro de uma empresa não é algo novo, mas novas tecnologias vieram para tornar esse processo cada vez mais rápido e eficaz. É o caso da análise prescritiva de dados, que utiliza Big Data e Machine Learning para entender dados e facilitar a tomada de decisão.

A partir do método, é possível reunir uma quantidade muito maior de informações conseguindo uma análise mais certeira em suas previsões, algo cada vez mais buscado dentro das organizações.

Análise prescritiva na prática

A análise prescritiva é um método que utiliza dados para entender e construir padrões de informações, contribuindo, assim, com a tomada de decisões. Com a ascensão de tecnologias como Big Data e Machine Learning, essa análise tornou-se ainda mais completa, já que consegue utilizar dados em larga escala, além de trabalhar com muitas variáveis.

“Soluções de análise prescritivas fazem uso de dados estruturados e não estruturados utilizando-se de técnicas e tecnologias como otimizações, Machine Learning e Advanced Analytics. Trata-se de uma solução de auto aprendizado baseado em algoritmos que identificarão padrões e otimizarão a decisão, sugerindo ‘como podemos fazer as oportunidades diagnosticadas acontecer’”, explica Eduardo Guerreiro, diretor de digital business na Cognizant.

Dessa forma, a análise prescritiva de dados é capaz de entender dados de forma mais assertiva, podendo, ainda, compilar dados que mostram “caminhos” a serem seguidos dentro das informações analisadas.

Para Eduardo Guerreiro, o uso da análise prescritiva permite também que dados além da própria empresa sejam utilizados. “Em uma abordagem tradicional a decisão sempre foi tomada baseada nos dados e informações históricas da empresa, levando a um processo estruturado para definição de estratégias. Entretanto, por conta da transformação digital há muita informação relevante sendo gerada a cada instante, não apenas no contexto das empresas, mas em mídias sociais, blogs, máquinas, entre outros”, explica.

Essa maior quantidade de dados é resultado da transformação digital que, segundo Guerreiro, não pode ser ignorada na análise de dados, pois é uma realidade para todos. “A transformação digital é uma realidade e está presente na vida de todos agregando novas perspectivas que incluem facilidade, agilidade, confiabilidade, controle e acessibilidade. Nesse caso, não apenas podemos como devemos agregar novas variáveis ao processo de tomada de decisão”, afirma.

Por que usar a análise prescritiva para a tomada de decisões

Segundo Eduardo Guerreiro, o objetivo principal das empresas que utilizam a análise prescritiva é otimizar o processo de decisão tornando-o mais rápido e mais assertivo. “Tudo isso é possível pelo aprendizado acumulado de outras experiências analíticas bem sucedidas”, diz.

Ou seja, sistemas e soluções que utilizam dados ainda têm mais um potencial: quanto mais analisam dados, mais eficazes se tornam, uma vez que conseguem comparar padrões anteriores para analisar os novos. “Com isso, é possível que as empresas identifiquem tendências e sugestões para decisões”, explica o profissional.

Dessa forma, ao se depararem com esse tipo de análise, as decisões tendem a ser tomadas com embasamento, de maneira mais rápida e estratégica, o que aumenta a chance de bons resultados.

A análise prescritiva também abre portas para que as empresas passem a valorizar a tomada de decisão a partir de dados, aplicando a solução para outros setores. Entretanto, para o profissional de dados, “o mais importante é a mudança de mindset no processo decisório”. Isso porque antes as empresas estavam acostumadas a pensar em soluções baseadas “no que aconteceu e porque”.

Entre os tipos de análises prescritivas que podem ser feitas, Eduardo Guerreiro cita:

  • Previsão de demanda de vendas visando um melhor atendimento aos consumidores;
  • Prevenção e ações em relação a inadimplência objetivando reduzir perdas financeiras;
  • Identificar o churn (perda de assinantes de algum serviço) propondo campanhas e ações para manutenção dos clientes;
  • Para a área de Tecnologia, podemos prever riscos de falhas através de análises históricas das operações, implantando ações que garantam a disponibilidade dos ambientes tecnológicos.

O que é preciso para aplicar o método

Por promover a análise de uma grande quantidade de dados e contar com o aprendizado do próprio sistema, esse método conta com a ajuda de inúmeras tecnologias envolvendo o uso de dados. Por isso, empresas que querem contar com o estudo de dados para tomarem decisões precisam investir em soluções tecnológicas voltadas a isso.

Outro ponto também é colocado como importante: a qualidade dos dados analisados. Segundo o profissional em Transformação Digital, qualquer processo de análise necessita de informações consistentes e confiáveis e isso não seria diferente no caso da análise prescritiva.

“Os dados a serem utilizados são os pontos mais relevantes para o sucesso da decisão a ser tomada pois, quando são íntegros, com alta qualidade e confiáveis, levarão a decisões mais assertivas. O mesmo ocorre num processo automatizado de análise prescritiva, é preciso garantir que a matéria prima mais importante para esse processo tenha esses predicados”, afirma.

Para isso, ele indica investir nisso a partir de plataformas de armazenamento de qualidade, escolha do banco de dados correta e tratamento das informações coletadas, além da governança de dados (processo que será utilizado dentro da empresa para a tomada de decisão).

Dessa forma, também é preciso que as pessoas dentro da empresa estejam preparadas para entender essas análises de dados e contribuir, de fato, com a tomada de decisão. Saber ler esse tipo de informação é algo que vem se tornando cada vez mais importante dentro das empresas é considerado, inclusive, uma habilidade do futuro, chamada Data Literacy.

Tecnologias necessárias para a análise prescritiva

Quando se trata de uso de dados, as principais tecnologias são aquelas que conseguem realizar a leitura desses e a criação de padrões a partir delas, construindo informações relevantes para máquinas e seres humanos. Assim, entre as tecnologias é possível citar Big Data Analytics, Machine Learning e Inteligência Artificial como as principais.

Entretanto, “uma solução completa e eficaz de análise prescritiva deve levar em conta não apenas o algoritmo prescritivo e as ferramentas que suportarão seu desenvolvimento, mas também todo o ciclo que para pela obtenção do dado, sua transformação em informações, o modelo prescritivo, sua utilização e sua governança”, explica Eduardo Guerreiro.

O profissional cita também outras tecnologias que estão envolvidas nesse processo e que permitem que a análise prescritiva funcione da melhor maneira:

  • Tecnologias para captura e ingestão de dados;
  • Tecnologias para tratamento e transformações dos dados (ETL / ELT);
  • Bancos de Dados Relacionais e Não Relacionais;
  • Tecnologias para catalogação dos dados (visando o entendimento do significado de cada dado disponível);
  • Tecnologias para Governança de Dados visando garantir a confiabilidade dos dados;
  • Ferramentas de desenvolvimento adequadas a criação de modelos prescritivos (Python ou R, inclusive contando com bibliotecas voltadas para esse fim);
  • Ferramentas para visualização dos dados através de dashboards, relatórios ou storytelling.

 

As decisões ainda estão relacionadas com o conhecimento e experiência do executivo responsável por isso, mas as tecnologias envolvidas na análise prescritiva proporcionam um modelo decisório baseado em busca de tendências, geração de insights e sugestão de ações. “Isso proporcionará a possibilidade de um número maior de acertos no processo de tomada de decisão, e consequentemente, uma performance cada vez melhor das áreas de negócios e da empresa”, conclui Eduardo Guerreiro.


+ Notícias 

Questões éticas giram em torno do uso da Inteligência Artificial 

Os caminhos para garantir a experiência do cliente na era da interação 






Acesse a edição:

MAIS LIDAS

VEJA MAIS

ÚLTIMAS

VEJA MAIS