Análise preditiva

O que é análise preditiva?

A análise preditiva utiliza a capacidade combinada de algoritmos, dados estatísticos e machine learning para acessar necessidades e resultados futuros com modelos analíticos otimizados, ajudando as empresas a usarem melhor recursos e insights.

Os dados históricos conduzem o futuro

Abrangendo assuntos como Big Data e mineração de dados, a análise preditiva permite que empresas e outras organizações entendam melhor comportamentos futuros e identifiquem oportunidades. Como fazer isso? Ao utilizar dados históricos em combinação com uma variedade de outros métodos, como deep ou machine learning e modelagem de dados, os modelos e técnicas de análise preditiva tornam-se inestimáveis, permitindo que cientistas de dados descubram correlações que, por sua vez, podem criar processos internos mais fortes e automatizar a infraestrutura de TI com maior precisão.

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Interpretar e prever em qualquer setor

Os algoritmos de análise preditiva são usados por setores de todos os tipos, desde entretenimento e saúde até cibersegurança e meteorologia. Por exemplo, no varejo, a análise preditiva pode ajudar a interpretar e prever o comportamento dos compradores, ajudando as lojas e gerenciarem melhor o estoque ou criarem recomendações personalizadas para o comprador. Em áreas como a manufatura, as empresas podem monitorar proativamente equipamentos e padrões de manutenção para reduzir o tempo de paralisação. E até mesmo nos esportes, os modelos de análise preditiva podem prever melhor o valor dos jogadores ao longo do tempo usando estatísticas e outros dados.

Resolver qualquer tipo de problema

Em quase todos os setores, a análise preditiva, o machine learning associado e outras entradas de dados podem oferecer um tremendo valor quando se trata de resolver problemas novos e pré-existentes. Os cientistas de dados e as empresas ou organizações para as quais eles trabalham conseguem entender pessoas, processos, lucros e perdas e inúmeras tendências futuras.

A história da análise preditiva

A análise preditiva tem sido usada há décadas, mas foi somente com o surgimento de computadores mais baratos, rápidos e poderosos que o verdadeiro potencial dela pôde ser atualizado.

No início dos anos 1940, os progenitores da computação moderna e outras conquistas, como a programação linear e a modelagem computacional, ajudaram a acelerar o interesse governamental no potencial da análise preditiva. O famoso projeto Manhattan, que desenvolveu a tecnologia atômica que ajudou a dar fim à Segunda Guerra Mundial, utilizou uma análise chamada “simulação de Monte Carlo” para prever como os átomos se comportam durante uma reação nuclear.

Na década de 1950, o desenvolvimento dos computadores prosseguiu com a programação não linear e a heurística baseada em computador, além da invenção das unidades de disco rígido (HDDs), que estabeleceu o alicerce para outras inovações, como disquetes e sistemas de gerenciamento de bancos de dados (DBMS).

Nas décadas de 1970 e 1980, a análise preditiva estava sendo usada para prever preços de ações, enquanto cientistas como E.F. Codd estabeleciam o fundamento teórico para bancos de dados relacionais e sistemas de gerenciamento de bancos de dados relacionais, que incluem interface de programação de aplicativos (API) e linguagem de consulta estruturada (SQL).

Durante os anos de 1990 e 2000, vastos bancos de dados de informações estavam sendo utilizados para personalizar e otimizar as experiências digitais e de marketing, graças ao surgimento do machine learning e da tecnologia de computação em nuvem.

Quais são os tipos de análise preditiva? Como eles funcionam?

A análise preditiva não é uma técnica independente. Ela pode ser dividida em diversos modelos, cada um com seu propósito, função e benefício para inúmeros casos de uso. Em geral, os dados encontrados podem ser usados para aprofundar a compreensão de pontos de dados históricos, identificar instâncias anômalas em vários conjuntos de dados e prever tendências futuras.

 

Modelos de classificação

Ao obter dados históricos, esse modelo reúne e classifica os dados em categorias. Empresas de diversos setores usam esse modelo para resolver problemas complexos e descobrir novas oportunidades. As amplas aplicações o tornam um modelo comum para determinar aprovações de aplicações, determinar a probabilidade de inadimplência, identificar transações fraudulentas e muito mais.

 

Modelos de agrupamento

Essa versão da análise preditiva separa dados em grupos selecionados com base em critérios compartilhados. Esses dados podem ser classificados em clusters rígidos ou suaves. O agrupamento rígido é uma categorização direta, e o agrupamento suave atribui probabilidade de dados quando agrupados. Em geral, os modelos de agrupamento costumam ser implementados em marketing, ajudando profissionais da área a planejar estratégias para públicos-alvo específicos.

 

Modelos de previsão

Os modelos de previsão estimam o valor futuro quantificável de um objeto com base nos dados numéricos históricos. Um dos principais motivos pelo qual a modelagem de previsão é amplamente utilizada é porque ela permite diversos parâmetros de entrada, como eventos climáticos e locais, e, portanto, oferece mais versatilidade em vários setores. Por exemplo, lojas de varejo podem extrapolar quantos clientes ou vendas é possível esperar em determinada semana com base no tráfego passado e programa a cobertura adequadamente.

 

Modelos atípicos

Como o nome sugere, um modelo atípico identifica dados que estão fora na norma dentro de um único ou diversos conjuntos de dados e ajuda a tirar conclusões desses pontos de dados anômalos. Assim como outros modelos, diversos fatores podem ser considerados, variando de preço e locais até históricos de pagamento. E, por esses motivos, os modelos atípicos são particularmente úteis nos setores financeiros e de manufatura, onde podem ajudar a identificar possíveis atividades fraudulentas ou indicar defeitos e ineficiência de equipamentos.

 

Modelos de série de tempo

Diferentemente de outros modelos, os modelos de série de tempo usam dados anômalos em vez de dados históricos, em que o tempo é usado como principal entrada para ganhar insights sobre períodos futuros de tempo. A maior vantagem é que eles podem determinar como métricas específicas mudarão ao longo de um tempo específico com base em determinadas variáveis, como clima ou vendas anteriores, geralmente em conjunto com múltiplas previsões, ajudando as empresas a mapearem o crescimento ou criarem melhores estratégias para os próximos passos.

Como as empresas usam a análise preditiva?

A análise preditiva moderna evoluiu para além das regressões lineares e logísticas, com PMEs e grandes empresas buscando soluções baseadas em dados para ganhar vantagem competitiva. A análise preditiva atual ajuda as empresas a organizarem montanhas digitais de dados, utilizarem machine e deep learning e esclarecerem insights recém-descobertos: analisando o comportamento do cliente e prevendo variações de mercado e onde acontecerá a próxima grande revolução. Além disso, a análise preditiva permite que cientistas de dados de todos os tipos colaborem em tempo real mais do que nunca, usando novos aplicativos de fluxo de dados e infraestruturas híbridas multicloud para facilitar a análise de dados.

E, embora muitos setores usem dados e infraestrutura inteligente para diferentes fins, os benefícios definitivos permanecem amplamente os mesmos.

No varejo, a análise preditiva agrega dados de clientes para identificar tendências de vendas e oferece marketing mais personalizado, como campanhas de cross-selling, up-selling e remarketing. Dados desse tipo podem ser usados até mesmo em gerenciamento de inventário e desenvolvimento de futuros produtos.

De forma semelhante, além de ajudar a gerenciar e conectar grandes sistemas de fábricas e outros ativos, o setor energético usa dados para prever e planejar a demanda e a produção de serviços públicos devido a climas adversos ou sazonais e até mesmo prever interrupções antes que elas ocorram.

Os fabricantes usam a análise preditiva para supervisionar seus ativos também. Contudo, nesses casos, para fins de manutenção e monitoramento de desempenho. Os fabricantes conseguem identificar quedas em eficiência e prever quando falhas em potencial ocorrerão para reduzir reparos e paralisações dispendiosos.

No setor de seguros, a análise preditiva pode atuar como uma medida extra de segurança detectando possíveis sinistros fraudulentos através de comparação com dados históricos. A inteligência artificial também é usada para personalizar cotações de seguros e prêmios levando em conta os riscos relevantes para cada solicitante e oferecendo aprovação ou rejeição com base nesses critérios.

Até mesmo agências governamentais podem utilizar o poder dos dados para fundamentar novas políticas e iniciativas públicas que podem transformar o dia a dia de maneiras significativas.

HPE e análise preditiva

A HPE faz parceria com organizações, PMEs e grandes empresas da mesma forma para entregar soluções de análise preditiva, oferecendo a infraestrutura inteligente e o conhecimento necessários para atender à demanda. Com a ajuda de ofertas como HPE InfoSightHPE GreenLakeHPE Nimble Storage e HPE PointNext, a HPE trabalha em estreita colaboração com parceiros para atender às necessidades exclusivas de diversos setores.

No caso da Basefarm, um provedor de serviços de TI norueguês, a HPE ajudou a gerenciar as necessidades de armazenamento para a base de clientes maciçamente em expansão e a manter a continuidade de negócios. Ao adicionar uma infraestrutura e um conjunto de recursos personalizados, a Basefarm acelerou a resolução de problemas de máquinas virtuais (VM) em 80% e sustentou uma largura de banda média de 22 TB por segundo.

Já com o Centro de Agronomia para Pesquisa e Educação (ACRE) da Universidade

de Purdue, a HPE ajudou a revigorar projetos agrícolas digitais. Juntos, eles revolucionaram a pesquisa agrícola com tecnologia e automação de dados de campo em tempo real, como a Internet das Coisas (IoT), para avaliar, analisar e ajustar os níveis de umidade das plantas.

Também com a Purdue, a HPE está auxiliando pesquisadores do Centro de Paisagens Sonoras Globais no registro e na análise de dados biológicos para acelerar insights ecológicos em todo o mundo usando uma combinação de computação de borda e análise de dados. Como resultado, os pesquisadores estão ganhando conhecimento mais profundo sobre como comunidades de vida selvagem estão sendo afetadas por determinados fatores ambientais