Análise preditiva é uma forma de "prever o futuro" com base na leitura de dados históricos de uma empresa. Ou seja, por meio do passado, tenta-se identificar e mapear probabilidades futuras.
Essas previsões não acontecem de forma aleatória. É uma técnica avançada que faz cálculos precisos a partir da análise e processamento de um grande volume de dados. Ela só é possível por meio de tecnologias como mineração de dados, machine learning e inteligência artificial.
Com esse modelo de análise, você consegue identificar as oportunidades, riscos e tendências para a sua empresa, sendo capaz de se preparar para o futuro.
Ficou interessado em saber mais sobre esta forma de análise? Confira alguns tópicos abordados no artigo a seguir:
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O que é a análise preditiva
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Porque aplicar na sua empresa
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4 Vantagens para quem realiza análise preditiva
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Como implementar a análise preditiva
Boa leitura!
O que é a análise preditiva
A análise preditiva é uma técnica analítica avançada que processa e interpreta dados com o objetivo de antecipar diferentes cenários futuros, tendências e fazer projeções.
Graças aos avanços tecnológicos e ao Big Data, hoje é possível processar um grande volume de dados, mapeando padrões e estudando possibilidades futuras por meio dos históricos de uma empresa.
Assim, as ferramentas utilizadas nesse tipo de análise têm a capacidade de organizar informações importantes na massa de dados, procurar padrões entre eles e ainda apontar possíveis caminhos a seguir.
Todo o processo acontece por meio da mineração de dados, machine learning, inteligência artificial e estatística. Essas ferramentas vão coletar, processar, interpretar e traduzir dados.
Porque aplicar na sua empresa
Com o mercado cada vez mais competitivo, as empresas precisam estar aptas à evoluções tecnológicas. A análise preditiva serve como um diferencial frente aos concorrentes.
Afinal, com a possibilidade de antecipar tendências, o empresário consegue prever oportunidades, aproveitando-as, e se preparar para os riscos e ameaças que o mercado reserva.
Análise preditiva em indústrias
Em manufaturas, tal análise se torna crucial para prever possíveis riscos no processo produtivo. Os engenheiros conseguem através da análise, antecipar pontos que podem causar redução da produtividade, qualidade e até falhas de produção.
Com a ferramenta certa em mãos, essa análise oferece cálculos precisos e reduz a chance de erros, sendo uma forma econômica de prever problemas, evitando os riscos de produção parada e custos maiores com manutenções corretivas.
4 Vantagens para quem realiza análise preditiva
1. Reduzir custos e mitigar prejuízos
Ao prever os cenários futuros, a análise preditiva é uma ferramenta poderosa para identificar riscos. Com tudo isso, a empresa pode se planejar e reduzir custos, destinando os recursos adequadamente e evitando desperdícios, tanto de mão de obra quanto de material.
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2. Melhorar as operação e aumentar a eficiência
É possível prever e gerenciar os recursos de forma mais eficiente e precisa. Desta forma, ocorre uma melhoria nas operações, aumento nas produtividade e, consequentemente, nos resultados.
3. Gerenciamento de oferta e demanda
Antecipar tendências e saber prever a busca do público por determinado produto é uma forma estratégica para aumentar os lucros da empresa. Assim, é possível preparar seu estoque de forma mais precisa, evitar escassez e encalhe de produtos.
4. Identificar fraudes
A análise precisa dos padrões dos dados potencializa a identificação de práticas fraudulentas, reconhecendo eventuais problemas. As fraudes são indicadas por comportamentos de risco.
Há diversas outras vantagens além das citadas, como:
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Previsão de movimentações futuras no segmento da empresa;
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Proteção da equipe, evitando acidentes;
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Planejamento preciso ao longo do ano
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Prevenção de falhas na segurança.
6 passos para implementar a análise preditiva na sua empresa
1. Definição de objetivos
O primeiro passo, e o mais básico para criar um plano de análise preditiva, é estabelecer objetivos de negócio claros e específicos. São esses objetivos que vão nortear a análise.
2. Definição das metas de análise
A seguir, é preciso fazer com que os objetivos definidos sejam transformados em metas de análise, ou seja, definir como os dados selecionados serão trabalhados. Esse passo é importante para que os dados sejam analisados adequadamente.
3. Coleta de dados
Nessa etapa, é necessário definir as fontes em que os dados serão coletados por sensores do próprio chão da fábrica em casos de produção e maquinários. Estabelecer as fontes é essencial para que a empresa determine as mais adequadas aos seus objetivos e assim alcance resultados confiáveis.
4. Preparo de dados
Uma vez que os dados foram coletados é preciso organizar as informações para possibilitar análises eficientes. Também é preciso deixá-las no formato adequado para serem lidas pela ferramenta de análise.
5. Análise de dados
Chegou a etapa de analisar os dados. Esse passo deve ser realizado com cuidado para alcançar os melhores resultados. É necessário ter uma pessoa capacitada para interpretar estatísticas e elucidar os gráficos e as tendências que eles mostram.
Existem três formas de análise:
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Univariada: cada variável é tratada isoladamente antes do cruzamento com outras.
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Bivariada: em que acontece o estabelecimento de relação entre duas variáveis.
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Multivariada: em que se estabelece relações entre duas ou mais variáveis.
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Modelagem
Nesse momento, você está pronto para criar um modelo preditivo com os dados coletados. Ele seguirá padrões de técnicas matemáticas e estatísticas que processam as informações extraídas do passo anterior. Assim, a análise oferecerá insights e probabilidades futuras.
6. Monitoramento
Por último, é necessário monitorar regularmente a eficiência do modelo criado para garantir que os resultados continuem confiáveis e fazer ajustes quando necessário.
Por onde começar as análises preditivas?
O primeito passo é ter os dados coletados de sensores e outros equipamentos. A partir daí, técnicas de Machine Learning possibilitarão a predição de resultados e a construção de sistemas em tempo real utilizando modelos preditivos. Tudo isso se torna mais simples se você utilizar um workflow dentro do MATLAB.
Dependendo de seu conhecimento, você pode testar o MATLAB por 30 dias e fazer todo o projeto sozinho. Mas se precisar de suporte, entre em contato com nossa equipe e designaremos um engenheiro de aplicação para te auxiliar.
