Como utilizar a análise preditiva no setor de TI?

Conheça os benefícios da análise preditiva para o setor de TI. Entenda como insights e previsões baseadas em modelos matemáticos e machine learning podem ser utilizados.

Luzia MendesLuzia Mendes
Análise Preditiva no setor de TI

análise preditiva no setor de TI é de fundamental importância para a previsão de resultados organizacionais. Dessa forma, fica mais fácil implantar ações corretivas a tempo de evitar prejuízos ao negócio.

No post de hoje, vamos dar dicas sobre como utilizar a análise preditiva na área de TI de uma empresa. Continue a leitura e acompanhe!

O que é Análise Preditiva?

A análise preditiva é um tipo de Big Data Analytics. Por meio dela, são utilizados algoritmos estatísticos e tecnologias de Machine Learning, com o objetivo de prever resultados — e, assim, determinar previsões baseadas em probabilidades.

A partir desse tipo de tecnologia, é possível obter insights e preparar estratégias baseadas em dados reais, que tragam bons resultados a médio e longo prazo nas empresas.

 

Em quais áreas podemos utilizar a Análise Preditiva?

Podemos utilizar a análise preditiva em quase qualquer área, desde que tenhamos dados suficientes. É mais comum iniciar por áreas em que a empresa já possui dados suficientes, uma vez que o trabalho sera menor para implementar essa prática.

Abaixo listamos três exemplos de áreas em que esse tipo de análise pode ser utilizada:

 

1. Marketing

Ajudando a identificar tendências de mercado e a entender perfis de compra de clientes, a análise preditiva pode ser uma poderosa aliada na criação de campanhas eficientes de marketing. E, além disso, potencializa tanto a atração de novos clientes quanto a retenção dos antigos, por meio de campanhas assertivas guiadas por dados.

Ela também ajuda companhias na promoção de vendas cruzadas, com a utilização de algoritmos de recomendação, por exemplo. Esse tipo de algoritmo já é bastante utilizado por empresas como Amazon e Netflix. Exemplo → pessoas que compraram tal produto também compraram outro produto.

 

2. Operações

A análise preditiva pode melhorar o desempenho operacional e gerencial de um negócio, otimizando tanto processos de aumento de infraestrutura para atender aumento de demanda quanto questões de gestão. Isso gera economia de recursos e facilita a tomada de decisões estratégicas.

Empresas orientadas a dados utilizam esse recurso também no gerenciamento de estoque e de recursos, prevendo volumes de produção e evitando desperdícios materiais. Além disso, emprega-se a análise preditiva na regulação de preços de produtos e serviços, de acordo com a variabilidade das demandas.

 

3. Detecção de fraudes na segurança de redes

Por meio da análise preditiva de dados, é possível detectar diversas irregularidades em sistemas. Assim, ameaças virtuais são descartadas antes que se manifestem e comprometam seu sistema.

Isso é possível graças à análise comportamental de ações em rede. Dessa forma, com um monitoramento em tempo real, é possível detectar anormalidades e prever padrões que deem abertura para potenciais fraudes. A detecção de fraudes de forma automatizada é muito comum para deteção de SPAMs e identificação de Malwares distribuídos por e-mails.

 

Como aplicar a Análise Preditiva no setor de TI?

 

Hipóteses a serem levantadas

Para começar a pensar a implantação de um modelo preditivo, é preciso, antes, levantar hipóteses: quais serão os problemas que a análise preditiva poderá resolver em suas operações? Tendo isso em mente, organize seus dados para a análise.

Em um processo de análise de dados, dois profissionais são necessários. O engenheiro de dados é reponsável por criar e administrar bancos de dados e datawarehouses. Esses dados serão consumidos pelo cientista de dados, ou analista de dados, que desenvolverá modelos estatísticos para obter os insights que melhorarão a tomada de decisões da sua empresa.

 

Construção de um modelo preditivo

Com o auxílio de especialistas, será possível desenvolver modelos analíticos adequados para suas operações. Sendo os modelos adotados de natureza preditiva, entende-se que haja a necessidade de desvendar tendências futuras.

No entanto, é preciso atentar à complexidade do modelo criado, tendo em vista a quantidade de variáveis que ele abarcará em sua análise. Além disso, muitas vezes o modelo mais eficiente matematicamente não é o melhor modelo a ser implementado, pois o custo computacional também deve ser considerado, assim como o tempo para implementação.

 

Revisão dos resultados

Por fim, é preciso refinar tais modelos, revisando constantemente seus resultados. Antes de tomar um dado como definitivo, deve-se verificar se há algo de errado com as fontes ou as variáveis utilizadas. Um problema comum na análise de dados está relacionado ao viés sistemático.

No contexto atual, temos que lidar com a constante transformação de conceitos e informações — por isso, a revisão é uma etapa muito importante. Repasse sempre seus resultados preditivos: nenhuma estratégia deve ser considerada definitiva.

 
Big Data, Bancos de Dados e Business Intelligence

 
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