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Você já parou para pensar como seriam os grandes acontecimentos históricos se as pessoas que os vivenciaram tivessem acesso ao volume de dados que a tecnologia nos proporciona hoje em dia? Das Grandes Navegações ao Titanic, o rumo da história poderia ser outro com a ajuda da análise preditiva — ferramenta que permite a previsão de eventos por meio do estudo estratégico e preciso de dados.
Com informações mais seguras em mãos, é possível tomar decisões mais embasadas e que tragam melhores resultados. Graças à coleta e tratamento de dados, você consegue ter mais controle não só sobre eventos grandiosos, mas também sobre a rotina operacional do setor de TI, o que é crucial para evitar que ‘’icebergs’’ peguem a sua equipe despreparada.
Quer saber como isso funciona na prática? No post de hoje, vamos explicar tudo o que você precisa saber sobre análise preditiva. Confira!
O que é análise preditiva?
A análise preditiva pode ser definida como o processo que antecipa eventos ou tendências que podem estar relacionados ao ambiente interno da empresa ou ao mercado. Para isso, são utilizados algoritmos, técnicas de machine learning e tecnologia de big data que, juntos, reúnem uma grande quantidade de dados que é transformada em informações, dando origem a estatísticas valiosas e que apontam o futuro do negócio.
O conceito surgiu pela primeira vez na década de 1940, período em que os governos começaram a se modernizar e implementaram os primeiros computadores. Porém, o modelo preditivo ganhou relevância nas últimas décadas, sendo impulsionado pelas novas tecnologias equipadas com processadores de última geração, além do aprimoramento das técnicas matemáticas e comportamentais, que tornam os estudos e previsões mais precisos.
A partir dessa ferramenta, você tem acesso a informações confiáveis sobre os mais variados aspectos da empresa, o que facilita a tomada de decisão. Afinal, a prática possibilita ir muito além dos achismos ou intuição dos líderes e gestores, já que traz estatísticas reais e que orientam os seus processos e metas.
Como implementá-la no setor de TI?
Em um mundo cada vez mais tecnológico, o departamento de TI é visto como um dos pilares das companhias. Logo, estar um passo à frente do que pode acontecer nesse setor é fundamental para se precaver contra ameaças à sua performance e manter um planejamento consistente. Veja, a seguir, as melhores práticas para a implementação da análise preditiva em TI!
Defina os objetivos do setor
O ponto de partida consiste em saber onde você quer chegar. Por isso, defina quais são os objetivos do setor de TI, ou seja, quais são os problemas que deseja resolver em suas operações, como identificar e neutralizar possíveis ataques de hackers e ameaças de ransomware.
Nessa fase, o ideal é estudar quais são os problemas enfrentados pelo departamento com mais frequência e o tipo de informação que você pretende obter a partir da análise. Desse modo, é mais fácil construir um planejamento adequado, além de selecionar as ferramentas condizentes com os seus objetivos.
Trace metas de análise
Uma vez que tem em mente quais questões precisam ser solucionadas, é o momento de entender quais dados devem ser coletados e processados. Com base nisso, pode-se determinar quais serão as etapas, fluxos e metas de análise.
Entre os exemplos mais comuns de metas de análise preditiva estão as de redução de riscos, aumento da performance da equipe e dos sistemas e otimização dos processos. É importante que as metas estejam de acordo com a realidade do cenário da empresa e que tragam melhorias para as atividades do negócio.
Faça a coleta de dados
Esta etapa é considerada a mais delicada, pois é a qualidade dos dados coletados que dita o nível de confiabilidade dos resultados da análise preditiva. Portanto, é preciso selecionar as melhores fontes de dados da TI, como banco de dados, dispositivos IoT e sistemas que fazem parte da rotina operacional da área.
A ferramenta usada para a coleta de dados deve garantir um alto nível de precisão, apontar o custo e estabilidade dos dados. Aqui, existe a possibilidade de aderir a técnicas de refinamentos interativos, que se destacam por aprimorarem a coleta conforme vai ela avançando. Porém, é imprescindível assegurar que as informações estarão sempre disponíveis e de que forma poderão ser acessadas.
Prepare os dados
Para uma análise eficiente, os dados devem estar no formato certo, facilitando a sua leitura. Tudo começa com a mineração dos dados para a eliminação das informações desnecessárias. Depois, é recomendado determinar variáveis e classificar os dados para, posteriormente, separá-los em conjuntos específicos.
Analise os dados
Agora é chegada a hora de analisar os dados, o que exige amplo conhecimento estatístico para a avaliação dos gráficos obtidos na etapa anterior e, assim, identificar as suas linhas de tendência, como onde e quando os seus sistemas ficam vulneráveis ou apresentam uma redução de desempenho.
A sua análise pode ser feita de três formas diferentes:
- univariada — em que cada variável é estudada de maneira separada ante de ser cruzada com as demais;
- bivariada — cria uma relação entre duas variáveis;
- multivariada — relaciona duas ou mais variáveis.
Estabeleça a modelagem
O modelo preditivo é o padrão de técnicas matemáticas e estatísticas que vai ser aplicado aos dados coletados a partir das relações previamente definidas para, assim, gerar respostas mais rápidas e fáceis de visualizar e interpretar. Diante disso, é viável ter previsões precisas e insights preciosos nas próximas análises.
Para fazer a melhor escolha de modelo preditivo será preciso repetir o mesmo conjunto de dados, mas com abordagens diferentes para ter uma margem de erro e informações seguras — quesitos que são determinados por meio dos testes e treinos de cada modelo.
Realize o monitoramento
A última etapa é o monitoramento dos resultados para que continuem sendo confiáveis e servindo de base para a tomada de decisão e direcionamento das atividades de TI. Geralmente, o desempenho do modelo preditivo é revisto uma vez por mês, trimestralmente ou ainda semestralmente. Caso haja alguma mudança nos dados, a análise não vai ser afetada, nem a sua eficácia.
Quais são os benefícios da análise preditiva na TI?
A aplicação da análise preditiva é capaz de alavancar os resultados da área de TI e da empresa como um todo. Isso porque a coleta de mineração de dados junto ao apontamento de estatísticas e uso da inteligência artificial contribuem para a otimização das atividades em diferentes aspectos. Saiba quais são os principais benefícios!
Segurança de dados
A execução adequada da análise preditiva permite à empresa identificar antecipadamente eventuais ações fraudulentas e ameaças internas e externas que possam colocar as suas informações em risco, podendo agir rapidamente para contê-las e aumentar a segurança de dados.
Vantagem competitiva
Prever tendências de comportamento do consumidor é essencial para aumentar a vantagem competitiva do negócio. E é exatamente isso que o estudo dos dados proporciona, pois esse conhecimento favorece o desenvolvimento de soluções e estratégias que melhoram o atendimento e satisfação das necessidades do cliente.
Proteção do setor financeiro
Quando a empresa identifica e elimina riscos que possam comprometer o seu desempenho também está protegendo o seu setor financeiro, tendo em vista que reduz as chances de prejuízos com fraudes e demais situações com impactos negativos.
Quais são os riscos e oportunidades trazidos pela ferramenta?
Muitas pessoas olham para a análise preditiva como uma solução mágica, mas ela só é realmente eficiente quando a empresa sabe onde quer chegar. Sem falar que algumas organizações começam a aplicar a ferramenta pelo topo para que sejam convencidas da sua eficácia, porém, ela traz melhores resultados quando é aplicada em decisões repetidamente.
Outra questão relevante é a construção de modelos limitados, que não abraçam as suas necessidades, logo, não trazem o retorno desejado. Assim, é necessário manter o foco em decisões para que seja possível criar modelos que possam ser escalados ao longo do tempo.
Por outro lado, a análise preditiva abre diversas oportunidades para o negócio, trazendo insights que possibilitam o desenvolvimento de melhorias não só em TI, mas que também garantem soluções inovadoras, aperfeiçoam o atendimento e contribuem para impulsionar as vendas, a sua lucratividade e os resultados.
A prevenção de erros é determinante para que qualquer projeto decole. Veja como os gêmeos digitais ajudam nessa missão!
