A análise prescritiva está revolucionando como as empresas tomam decisões transformando dados em informações acionáveis. Em um mundo que transborda de informações, as organizações não estão mais apenas perguntando: “O que aconteceu?” ou “O que pode acontecer?” Em vez disso, eles estão focados em “O que devemos fazer a seguir?” Essa mudança é fundamental para permanecer competitivo e efetivamente navegar por paisagens operacionais complexas.
O que é análise prescritiva?
A análise prescritiva é um ramo da análise de dados que se concentra em aconselhar em ações futuras ideais com base na análise de dados. Ele transcende apenas descrevendo eventos passados e prevendo ocorrências futuras, fornecendo recomendações acionáveis que orientam os processos de tomada de decisão nas organizações.
A relação entre análise prescritiva e outros tipos de análise
A análise prescritiva complementa vários outros tipos de análise, formando um kit de ferramentas abrangente para organizações que visam otimizar sua tomada de decisão.
Análise descritiva
Esse tipo de análise explica o que ocorreu no passado, oferecendo contexto e insights que podem informar uma análise adicional.
Análise de diagnóstico
A análise de diagnóstico vai um passo adiante, descobrindo as causas por trás dos eventos passados, preparando o cenário para uma tomada de decisão mais perspicaz.
Análise preditiva
A análise preditiva prevê eventos futuros em potencial, ajudando as organizações a entender as tendências e tomar decisões informadas com base em padrões de dados históricos.
Como a análise prescritiva pode ser operacionalizada
Para maximizar seus benefícios, a análise prescritiva é geralmente aplicada através de ferramentas projetadas para automatizar os processos de tomada de decisão nas organizações. Essas ferramentas aproveitam os algoritmos complexos e os recursos de processamento de dados para melhorar a eficiência operacional.
Aplicações comuns
- Motores de recomendação: Sugerir produtos ou serviços com base no comportamento do usuário.
- Modelos de preços dinâmicos: Ajuste os preços em tempo real de acordo com a demanda e os preços dos concorrentes.
- Processos de aprovação de empréstimos: Avaliações de otimização usando avaliações de dados automatizados.
- Programação de reparo de máquinas: Otimize as atividades de manutenção com base em insights preditivos de dados.
Funcionalidade da análise prescritiva
A análise prescritiva abrange uma ampla gama de recursos de tomada de decisão, desde consultas simples sim/não até cenários complexos de planejamento estratégico. Sua funcionalidade visa apoiar as organizações em atender às suas necessidades operacionais específicas.
Capacidades de tomada de decisão
Ao oferecer recomendações orientadas a dados, a análise prescritiva pode melhorar significativamente os processos de tomada de decisão em vários níveis de uma organização.
Automação no processamento de dados
O foco no processamento contínuo e automático de dados ajuda a melhorar a precisão e a eficiência das previsões e recomendações.
Processo de desenvolvimento de análise prescritiva
A criação de soluções eficazes de análise prescritiva envolve várias etapas importantes que garantem precisão e usabilidade.
Etapas -chave
- Especificando requisitos para a análise.
- Identificando fontes de dados apropriadas.
- Organizar e limpar dados.
- Desenvolvimento e teste de modelos analíticos.
- Implantando soluções em ambientes de produção.
Tipos de dados usados na análise prescritiva
A análise prescritiva depende de uma variedade de tipos de dados, garantindo que as idéias sejam robustas e acionáveis. Ele incorpora dados estruturados, não estruturados e mistos para aprimorar os recursos de tomada de decisão.
Exemplo de uso de uso
A utilização de um banco de dados de gráficos em um mecanismo de recomendação de produto permite que as organizações analisem as transações de clientes de maneira eficaz, reconhecendo padrões que geram sugestões personalizadas.
Benefícios da análise prescritiva
As organizações que aproveitam a análise prescritiva podem desbloquear inúmeros benefícios, que aumentam a eficiência e a vantagem competitiva.
- Automação da tomada de decisão: Reduz a carga de trabalho manual em equipes.
- Processos de aprovação acelerados: Acelera tarefas avaliativas complexas.
- Adaptação de mercado responsiva: Melhora a agilidade em ambientes de ritmo acelerado.
- Resiliência aprimorada: Suporta a estabilidade em meio a interrupções operacionais.
- Operacionalização de insights preditivos: Gera valor dos estágios anteriores de análise.
Desafios da análise prescritiva
Apesar de suas vantagens, a implementação da análise prescritiva vem com certos desafios que as organizações devem navegar para maximizar a eficácia.
- Risco de ampliação de erros: Decisões ruins podem levar a consequências significativas.
- Engenharia de dados complexos: Dificuldades na arquitetura de dados podem prejudicar a viabilidade.
- Potencial de viés: Vieses não intencionais ou intencionais podem distorcer os resultados.
- Requisitos de explicação: Riscos de conformidade associados a regulamentos como o GDPR.
- Necessidade de monitoramento contínuo: A vigilância é necessária para lidar com os resultados não intencionais.
Exemplos de casos de uso de análise prescritiva
A análise prescritiva está sendo aplicada com sucesso em vários setores, atendendo às necessidades operacionais exclusivas:
- Preço de onda: Os modelos de compartilhamento de viagens otimizam a disponibilidade do motorista usando preços dinâmicos.
- Programação de manutenção: Os reparos são cronometrados com eficiência de acordo com as idéias analíticas.
- Recomendações de produtos: Sugestões personalizadas são baseadas no comportamento de compra.
- Aprovações de empréstimos automatizados: Avaliações orientadas a dados otimizam as avaliações de pontuação de crédito.
- Gerenciamento de fraudes: A avaliação da legitimidade da transação em tempo real adiciona uma camada extra de segurança.
- Aplicativos de segurança da IA: Os modelos prescritivos aprimoram efetivamente os protocolos de segurança.
Ferramentas para implementar análises prescritivas
Várias ferramentas e tecnologias estão disponíveis para organizações que desejam implementar efetivamente análises prescritivas. Essas ferramentas fornecem a infraestrutura e os algoritmos necessários para uma análise robusta.
Tipos de ferramentas analíticas
- Algoritmos matemáticos: Usado para otimização e simulação.
- Plataformas de ciência de dados: Automatize a criação e análise de modelos.
- Ferramentas de processamento de fluxo: Facilitar uma análise de dados em tempo real eficaz.
- Ferramentas de processo de negócios: Integrar informações sobre fluxos de trabalho e processos operacionais.
Considerações futuras para análise prescritiva
À medida que as técnicas de big data e modelagem evoluem, o futuro da análise prescritiva apresenta desafios e oportunidades para as organizações que desejam ficar à frente.
- O aumento do escrutínio regulatório sobre a privacidade moldará as práticas de análise.
- O gerenciamento de viés nos modelos será crucial para saídas justas e precisas.
- Dados alternativos podem aprimorar as avaliações de crédito e a tomada de decisão.
- As considerações de sustentabilidade estão se tornando mais críticas nas estratégias de negócios.
- Gêmeos digitais e outras técnicas avançadas estão sendo exploradas para obter recursos aprimorados de tomada de decisão.
