Análise preditiva: o que é análise preditiva e como usá-la?
Publicado em: 3 de outubro de 2019 •%t minutos (tempo de leitura)
A análise preditiva é um método utilizado para examinar dados atuais e históricos e fazer previsões sobre eventos futuros. Nas análises preditivas, são usadas técnicas como machine learning, modelagem estatística e mineração de dados para ajudar as organizações a identificar tendências, comportamentos, resultados futuros e oportunidades de negócios.
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Para realizar análises preditivas, é necessário treinar um modelo para que ele faça a previsão de valores a partir de dados novos, com base em um conjunto de variáveis de entrada. O modelo identifica as relações e os padrões entre as variáveis e mostra uma pontuação preditiva com base no treinamento recebido.
Essa pontuação pode ser usada como business intelligence para avaliar os riscos ou possíveis benefícios de um conjunto de condições. Ela também determina a probabilidade de um resultado acontecer.
É possível aplicar análises preditivas a dados estruturados e não estruturados. A mineração é um processo capaz de descobrir padrões, tendências e comportamentos em grandes conjuntos de informações, o que facilita a preparação de dados provenientes de inúmeras fontes, como um data warehouse ou um data lake, para análise.
Depois de preparar os dados para análise, é realizada a modelagem preditiva, que é o processo de criar e testar um modelo de análises preditivas. Uma vez que o modelo é treinado e avaliado, é possível reutilizá-lo para responder perguntas novas sobre dados semelhantes.
Algumas técnicas comuns de modelagem preditiva são a regressão, o machine learning, as árvores de decisão e as redes neurais. No entanto, as opções são inúmeras.
Nos modelos de regressão, são usadas equações matemáticas para determinar as relações entre variáveis.
Os modelos de regressão linear geram resultados contínuos com possibilidades infinitas, como possíveis valores de imóveis com base em dados conhecidos de custo por metro quadrado. Já os modelos de regressão logística geram um número limitado de possibilidades, como o valor de venda de uma casa acima ou abaixo de um determinado preço.
Os modelos de regressão são muito usados em bancos e outras instituições financeiras para determinar riscos de crédito, detectar fraudes em cartões, prever tendências de mercado e estimar o impacto de novas normas regulatórias de serviços financeiros.
As árvores de decisão são uma outra técnica de análise preditiva popular. Elas identificam como uma decisão leva à próxima. É possível aplicar a abordagem de árvore de decisão a modelos de machine learning que determinam uma série de condições do tipo "se algo ocorrer, isso ocorrerá em seguida". Essas condições são baseadas em uma lista de perguntas sequenciais e hierárquicas que levam a um resultado fundamentado nos dados de entrada.
O machine learning é a continuação da análise preditiva. Esse tipo de análise muitas vezes depende de modelos criados por analistas ou cientistas de dados. No entanto, os algoritmos de machine learning são assimilados por conta própria e usados em software de inteligência artificial e deep learning como o Watson da IBM. Eles melhoram e evoluem à medida que processam os dados, sem a necessidade de reprogramações constantes.
As redes neurais são técnicas de análise avançadas para determinar a precisão das informações obtidas com modelos de regressão e árvores de decisão. Elas identificam semelhanças não lineares entre dados diferentes e são muito úteis quando conhecer o escopo das possibilidades é mais importante do que entender por que elas ocorrem.
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As análises preditivas melhoram o desempenho da TI porque identificam riscos e trazem informações sobre possíveis problemas na infraestrutura de TI. Em vez de esperar pelos relatórios de erros (por exemplo, que informem uma falha no equipamento), as equipes de operações podem usar as análises preditivas para, de maneira proativa, detectar e corrigir problemas antes que eles afetem o ambiente, economizando tempo e dinheiro.
Ao examinar todas as ações em tempo real à procura de anormalidades na rede e potenciais vulnerabilidades, as análises preditivas também podem criar avaliações de riscos, prevenir problemas de segurança e evitar o downtime não planejado.
Além disso, você pode usar as análises preditivas com as ferramentas de automação para corrigir problemas identificados ou implementar alterações com base nos resultados previstos.
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