Todo negócio ou empresa, não importa em qual segmento atua nem quanto lucro obtém, precisa estar sempre em busca de formas eficientes para reduzir seus custos. Afinal, essa é a maneira mais adequada de manter a saúde financeira de um empreendimento em dia.
Pensando nisso, você consegue imaginar o poder de uma ferramenta que consiga identificar oportunidades, riscos, tendências e probabilidades futuras?
É isso que a análise preditiva pode fazer por diferentes tipos de negócios, através da leitura dos dados históricos de uma empresa.
Neste artigo, você vai saber o que é análise preditiva e como ela pode te ajudar a reduzir custos.
Acompanhe!
A análise preditiva é uma técnica analítica avançada, que se utiliza da mineração de dados históricos, algoritmos estatísticos, Inteligência Artificial (IA) e Big Data para ajudar empresas e organizações a processar e interpretar dados.
Esse processo é realizado com o objetivo de prever e antecipar cenários futuros com maior precisão, além de descobrir tendências, se planejar para eventos inesperados e fazer projeções de atividades futuras.
Com os avanços tecnológicos e de Big Data, juntamente com o uso cada vez maior da ciência de dados aplicada aos negócios, atualmente é possível processar um grande volume de dados.
Assim, as ferramentas disponíveis para esse tipo de análise permitem utilizar o histórico de uma empresa para organizar informações e mapear padrões, a fim de apontar possíveis caminhos a seguir.
Saiba mais: Análise preditiva: o que é e qual sua importância
Saiba mais: Manutenção preditiva: o que é e como funciona
Com sua enorme capacidade de permitir que empresas aprendam com as experiências do passado para obter melhores resultados no futuro, a análise preditiva é uma grande aliada para a redução de custos em negócios de todos os segmentos.
Entre as possibilidades que a análise preditiva oferece para reduzir os custos de uma operação, podemos incluir:
Ajuste de rota: ao antecipar cenários, a análise preditiva pode identificar possíveis riscos e possibilitar um ajuste na rota do negócio, evitando assim o desperdício de tempo, de mão-de-obra e de material.
Gerenciamento de recursos: aumenta a capacidade de gerenciar recursos de maneira mais eficiente e precisa, gerando maior produtividade.
Previsibilidade na tomada de decisões: uma vez que o negócio tem uma grande gama de dados para serem analisados, é possível tomar certas decisões – como a reposição de estoque, por exemplo – de maneira mais assertiva e sem desperdícios.
Menor risco de interrupção da produção: a análise preditiva permite antecipar um futuro problema no maquinário, por exemplo, permitindo assim que a manutenção preditiva seja feita antes que um problema maior ocorra.
Para implementar a análise preditiva em sua empresa, é fundamental seguir as seguintes etapas:
Antes de iniciar esse processo de análise, é importante que o negócio tenha clareza de suas necessidades e do que pretende melhorar em seus processos, a partir da análise preditiva.
Com os objetivos definidos, é preciso transformá-los em metas de análise, ou seja, definir como os dados obtidos serão trabalhados, para que tecnologias, cálculos e modelos sejam analisados adequadamente.
Nesta etapa, os dados para análise começam a ser coletados (Big Data). Porém, é preciso se atentar à qualidade dos dados, estabelecendo fontes confiáveis – como a base de dados interna, pesquisa, etc – para aumentar o grau de confiabilidade da análise.
Neste momento, são definidos os dados mais relevantes para cumprir o objetivo proposto.
Agora que os dados foram coletados, é preciso organizar as informações obtidas para oferecer uma análise eficiente. Isso inclui formatá-las e estruturá-las de forma adequada para que possam ser lidas por uma ferramenta de análise.
Finalmente, nesta etapa os dados que foram coletados e preparados são analisados. Este é um passo importante, que deve ser realizado com cuidado para se alcançar os melhores resultados.
Aqui, é necessário contar com profissionais qualificados, com conhecimentos estatísticos, que possam interpretar os gráficos apresentados.
A análise pode ser feita de três formas diferentes:
Univariada: onde cada variável é tratada de forma isolada.
Bivariada: quando o resultado de duas variáveis são cruzadas.
Multivariada: quando há relações entre duas ou mais variáveis.
Nesta etapa é criado o modelo preditivo com os dados coletados. Isto acontece seguindo técnicas matemáticas e estatísticas baseadas nas informações obtidas no passo anterior. Além disso, a inteligência artificial pode ser inserida para automatizar, predizer e correlacionar as relações entre os dados.
Com o modelo, a análise preditiva poderá oferecer insights, esclarecimentos e probabilidades futuras, de acordo com o objetivo definido.
Para que o modelo criado continue válido, é preciso monitorar e revisar regularmente sua eficiência. Assim, é possível garantir que os resultados continuem confiáveis, e até mesmo fazer ajustes quando necessário. O sensoriamento e IoT (Internet das coisas) garantem uma boa inspeção nesta etapa.
Para que a análise preditiva seja eficaz e ajude negócios de diferentes segmentos a reduzir seus custos, é fundamental utilizar ferramentas adequadas e confiáveis de coleta, processamento e análise dos dados. Afinal, fazer a coleta e o preparo dos dados sem ter ferramentas que consigam organizá-los, processá-los e simplificar sua utilização, não trará os resultados desejados.
Nesse sentido, o MATLAB e o Simulink são ferramentas eficientes e de uso simplificado, permitindo maior agilidade na manipulação e processamento de grandes volumes de dados, além de poderem ser utilizadas nos mais diferentes cenários.
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