A gestão direcionada para os dados — data driven — é cada vez mais comum. Com a adoção do Big Data e do Business Intelligence (BI) as organizações usam as ferramentas de coleta de dados para tomar decisões mais acertadas e que levam à melhoria dos resultados. Nesse contexto surge a análise preditiva em TI.
Você já deve ter ouvido falar nessa expressão. Essa técnica ajuda a antecipar tendências e encontrar soluções para o problema. No entanto, não se trata de um método baseado em adivinhação. Na verdade, abrange a análise de um contexto específico para chegar a possíveis cenários futuros.
Para explicar melhor o potencial dessa técnica, vamos mostrar como o setor de TI viabiliza esse tipo de estudo de dados e como pode ser aplicado em diferentes indústrias. Também apresentaremos os desafios encontrados e os passos para implementar o método.
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A análise preditiva em TI
A adoção dessa técnica fez com que ela se tornasse uma ferramenta de negócio, principalmente porque é alavancada pelas novas tecnologias. Essa situação é decorrente de um contexto diferenciado, no qual as organizações estão amplamente expostas ao imprevisível, mas, ao mesmo tempo, conseguem usar os recursos disponíveis para tomar decisões acertadas.
Nesse cenário, a análise preditiva conta com a mineração de dados e o Big Data para conferir segurança e consolidação aos padrões descobertos. Por meio dessa ferramenta é possível analisar a potencialidade de um evento acontecer e traçar um comportamento mercadológico futuro.
Tudo isso é possível com a ajuda do Big Data Analytics. Devido à alta capacidade de processamento e às soluções inteligentes, o histórico de dados pode ser transformado em insights relevantes para a organização. É a partir desse resultado e da ajuda da TI que se consegue determinar os próximos passos e melhorar a performance.
Um exemplo do uso da análise preditiva na TI é para se proteger das ameaças de ransomware. Com diversos ataques ao redor do mundo — e todos mais inteligentes, com a incorporação do código malicioso no iframe, por exemplo —, as empresas precisam atuar contra os hackers para evitar a perda de informações e o vazamento de dados sensíveis.
No caso da análise preditiva se consegue detectar alterações nos dados, situação que assinala um possível ataque de ransomware. A partir dessa identificação o gestor de TI vai ao último ponto de backup legítimo para assegurar a confiabilidade dos dados.
O uso da análise preditiva em diferentes indústrias
A proteção contra ataques virtuais maliciosos, especialmente de ransomware, é importante, mas essa ferramenta pode ser usada para outras situações. Na realidade, qualquer empreendimento pode adotar a análise preditiva com o objetivo de prever, por exemplo, uma possível crise econômica, que impactaria o seu negócio e o mercado em que ele está inserido. Nesse caso, seria preciso traçar um plano emergencial para se manter competitivo.
Outra utilização dessa ferramenta ocorreu em meio à Copa do Mundo de 2014, no Brasil. Com receio de que fossem realizadas manifestações nas principais cidades do país, o governo federal desenvolveu um trabalho junto à empresa de tecnologia Hekima para analisar a movimentação nas ruas e delinear o perfil de possíveis cenários violentos.
Já o Ministério da Justiça brasileiro usou a análise preditiva para identificar possíveis crimes financeiros, principalmente fraudes digitais e lavagem de dinheiro. Como isso ocorreu? Por meio da agregação dos dados e identificação dos padrões nas transações. Com esse recurso se conseguiu prever ações suspeitas para atuar de modo preventivo.
Os dados são tão positivos que um estudo da IDC apontou que o segmento de Big Data relativo à análise preditiva deve ter fechado 2017 com uma movimentação de 3 bilhões de dólares. Grandes companhias também adotam essa ferramenta. Algumas delas, por exemplo, que implementaram um sistema reduziram os desperdícios em 15%.
Nesse sentido, as 3 categorias em que a análise preditiva é melhor utilizada são:
Pontuação preditiva
O objetivo é identificar e interagir com usuários ou contas a fim de detectar sua probabilidade de atuação. É o caso, por exemplo, do varejista que constata quais são os clientes em potencial e otimiza o atendimento para aqueles usuários que têm maior chance de conversão.
Modelos de identificação
Os modelos de comportamento são o foco, que ajudam a conquistar mais clientes para a sua empresa. Por meio dessa ferramenta você consegue saber se o usuário precisa de uma atualização nos produtos, se já fez uma compra similar ou se está receptivo às vendas, por exemplo.
Automação e segmentação
A análise preditiva contribui para uma segmentação complexa, que suporta as vendas a partir de mensagens relevantes e conteúdos específicos. Dessa maneira fica mais fácil tomar uma decisão e fechar um negócio, por exemplo.
No entanto, é preciso destacar que há muitos outros usos. Essa ferramenta também pode ser utilizada na saúde. É o caso do Dartmouth-Hitchcock Health System, dos Estados Unidos, que usa o Microsoft Dynamics e a Cortana Analytics Suite para trabalhar a prevenção e o atendimento humanizado visando à redução de custos.
Essa medida é implementada a partir de dados coletados de wearables e sensores domésticos, que mensuram informações relativas à saúde e informam os médicos sobre alterações. O paciente também recebe notificações para fazer medições, tomar remédio ou praticar exercícios, por exemplo.
Os desafios encontrados
Apesar de todos os benefícios, é comum esbarrar em obstáculos na hora de implementar a análise preditiva na TI. Os problemas mais evidentes costumam residir na falta de recursos financeiros para a TI e na ausência de especialistas para entregar os dados prontos para análise.
Essa situação gera uma grande perda de tempo com a obtenção de informações, o que pode ocasionar a perda de oportunidades de negócio. Para remover esse obstáculo é preciso delegar poderes para tirar a sobrecarga da TI, preparar os dados e contar com ferramentas corretas e adequadas às habilidades dos colaboradores.
Os 4 passos para implementar a análise preditiva em TI
A adoção dessa ferramenta para o negócio depende de algumas etapas. Veja as principais:
Compreenda as métricas importantes para o negócio
Os dados que serão mensurados devem ser definidos a partir dos objetivos comerciais da empresa. Caso contrário, a análise preditiva será irrelevante. Perceba que o ideal é que os resultados influenciem mudanças nos processos e interfiram no desempenho pela criação de métricas. Essas devem ser utilizadas para quantificar as melhorias obtidas depois da implantação da ferramenta.
Saiba como obter e operacionalizar os dados
A implementação da análise preditiva deve ser bem planejada para evitar imprevistos. É possível acelerar o processo de criação por meio de técnicas com refinamentos interativos, que aprimoram o modelo conforme ele é instaurado. No entanto, lembre-se de garantir que os dados estão disponíveis e de que forma pode acessá-los.
Uma dica é elaborar um inventário com conjuntos de dados e um catálogo com metadados técnicos a fim de que os aplicativos específicos para a ferramenta acessem as informações corretas.
Encontre os fornecedores e ferramentas certas
Os sistemas instalados na sua empresa devem ser condizentes com as expectativas do negócio. Da mesma forma os fornecedores precisam ser especializados. É somente assim que se garantirá os melhores resultados possíveis. Desse modo, os dados também podem ser usados no planejamento corporativo.
Tenha uma boa política de governança de dados
O ambiente empresarial muda constantemente e novos dados são diariamente coletados, sejam provenientes de fontes internas, sejam de origem externa. As políticas de governança colaboram para a definição e garantia de qualidade e consistência dos dados. Essa medida também permite implementar recomendações de uso para evitar interpretações errôneas e que geram resultados negativos.
Como você pôde perceber, a análise preditiva em TI tem um grande potencial. Devido à tecnologia, essa ferramenta ajuda as empresas a melhorarem seus resultados em diferentes segmentos, além de contribuir para a superação de obstáculos.
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