O que é análise preditiva?

A análise preditiva descreve o processo utilizado para examinar dados atuais e históricos com o objetivo de fazer previsões sobre eventos futuros. Na análise preditiva, são usadas técnicas como machine learning, modelagem estatística e mineração de dados para ajudar as organizações a identificarem tendências, comportamentos, resultados futuros e oportunidades de negócios.

Na análise preditiva, um modelo é treinado para prever valores para novos dados, com base em um conjunto de variáveis de entrada Depois, o modelo identifica as relações e os padrões entre as variáveis e determina uma pontuação de acordo com o que ele foi treinado para analisar.

Essa pontuação pode ser usada como business intelligence para avaliar os riscos ou os possíveis benefícios de um conjunto de condições. A pontuação é utilizada para determinar a probabilidade de algo acontecer.

É possível aplicar a análise preditiva a dados estruturados e não estruturados. A mineração de dados é um processo para descobrir padrões, tendências e comportamentos em grandes conjuntos de dados. Ela ajuda a preparar para análise os dados de várias fontes, como data warehouses e data lakes.

Depois que os dados ficam prontos, começa o processo de criar e testar um modelo de análise preditiva, conhecido como modelagem preditiva. Uma vez treinado e a avaliado, o modelo pode ser reutilizado no futuro para responder a novas perguntas sobre dados semelhantes.

Algumas das técnicas de modelagem preditiva mais utilizadas são regressão, machine learning, árvores de decisão, redes neurais, entre outras.

Modelos de regressão

Os modelos de regressão utilizam equações matemáticas para determinar a relação entre as variáveis.

Os modelos de regressão linear retornam resultados contínuos com possibilidades infinitas (por exemplo, valores de imóveis reais que são calculados de acordo com um custo por metros quadrados). Já os modelos de regressão logística retornam uma quantidade limitada de possibilidades (por exemplo, se uma casa específica nesse bairro será vendida acima ou abaixo de um determinado preço).

Os modelos de regressão costumam ser usados por bancos e outras instituições financeiras para determinar o risco de crédito, detectar fraudes em cartões de crédito, além de prever as tendências do mercado e o impacto de novas regulamentações de serviço financeiro.

Árvores de decisão

As árvores de decisão são a técnica de análise preditiva que identifica como uma decisão leva à outra. É possível aplicar essa abordagem a modelos de machine learning, que determinam uma série de condições “se isto, então aquilo” com base em uma lista de perguntas sequenciais e hierárquicas que geram um resultado de acordo com os dados inseridos.

O formato de ramificação desse modelo também mostra todos os possíveis resultados das decisões, representando como cada uma delas gera efeitos específicos.

Machine learning

O machine learning é uma continuação da análise preditiva. Muitas vezes, a análise preditiva depende dos cientistas de dados e dos analistas, que ficam responsáveis por criar os modelos. No entanto, os algoritmos de machine learning (usados na inteligência artificial e em softwares de deep learning como o Watson da IBM) têm aprendizagem autônoma. 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 avançadas de análise utilizadas para determinar a precisão das informações coletadas por meio dos modelos de regressão e árvores de decisão. Além de identificar semelhanças não lineares entre dados diferentes, a rede neural é muito útil quando saber o escopo do que pode acontecer é mais importante do que entender o motivo por trás dessas possibilidades.

A análise preditiva melhora o desempenho da TI porque identifica riscos e traz informações sobre possíveis problemas na infraestrutura . Em vez de esperar por um relatório de erro que talvez mencione uma falha de equipamento, as equipes de operações podem fazer análises preditivas proativamente para encontrar e solucionar problemas antes que eles impactem o ambiente, o que promove a economia tempo e dinheiro.

Além disso, também é possível utilizar a análise preditiva para priorizar determinadas áreas, filtrando o ruído e se concentrando no que mais precisa da sua atenção. Crie avaliações de risco, elimine os problemas de segurança, evite o downtime não planejado monitorando o que há de incomum em uma rede e identifique possíveis vulnerabilidades ao examinar todas as ações em tempo real.

Use ferramentas de automação como um complemento à análise preditiva para corrigir os problemas identificados e implementar mudanças com base nos resultados gerados.

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