Por que a análise de dados prescritiva e a otimização de decisões são cruciais

A análise de dados prescritiva ajuda as empresas a identificar o melhor curso de ação para atingir as metas organizacionais, como redução de custos, satisfação do cliente, lucratividade etc. Embora saber o que você deve fazer seja crucial para qualquer empresa, o valor da análise de dados prescritiva geralmente passa despercebido. Ainda há uma tendência a seguir o instinto ao analisar uma série de cenários possíveis.

Continue lendo para entender o que é a análise de dados prescritiva, como ela se relaciona à análise preditiva de dados e por que elas são críticas para as empresas hoje.

Enquanto os tomadores de decisão de negócios lidam com a questão crítica de "que ação devemos tomar", eles muitas vezes estão lidando com milhões de variáveis de decisão, restrições e compensações. Soluções de análises de dados prescritiva, como IBM Decision Optimization, permitem a tomada de decisão precisa para problemas complexos, fornecendo ferramentas para criar e implementar modelos de otimização que são representações matemáticas de problemas de negócios. Poderosos solucionadores de otimização então resolvem esses modelos usando algoritmos sofisticados e fornecem recomendações aos tomadores de decisão.

O resultado? Você pode receber orientação sobre as ações que deve tomar para atingir os objetivos, como redução de custos, satisfação do cliente, lucratividade e eficiência operacional.

Antes de "o que devemos fazer?" muitas vezes há a pergunta "o que pode acontecer?" É aí que entra a análise preditiva de dados. A análise preditiva de dados usa algoritmos avançados e aprendizado de máquina para processar dados históricos, “aprendendo” o que aconteceu enquanto descobre padrões de dados, interações e relacionamentos invisíveis. Em seguida, cria modelos que mostram a probabilidade de cenários ou resultados.

Você pode pensar que uma empresa poderia sobreviver usando apenas a análise preditiva de dados e que a análise de dados prescritiva é um complemento agradável de se ter. No entanto, essa maneira de pensar está errada. Um relatório da Economist Intelligence Unit diz que 70% dos executivos de negócios classificam os projetos de ciência de dados e análise como muito importantes. Porém, apenas 2% afirmam que esses mesmos projetos cumpriram o prometido.

Por que? Os modelos preditivos fornecidos por aprendizado de máquina oferecem "insights praticáveis", mas não dizem quais ações você deve tomar com base nesses insights para obter os melhores resultados. Em muitos casos, um humano com viés vai com “o instinto”. Os resultados geralmente não são ideais na melhor das hipóteses e, na pior das hipóteses, decepcionantes. Para realmente ter benefício da análise preditiva de dados, é crítico investir em análises de dados prescritiva.

Aqui estão alguns exemplos que esclarecem o valor de adicionar análises de dados prescritiva aos recursos preditivos. Se você estiver no setor de manufatura, a análise preditiva de dados pode fornecer uma estimativa de quanto tempo os funcionários e ferramentas levarão para fazer a manutenção. Depois de usar a análise de dados prescritiva, você saberá o quanto de horas extras é necessário para poder gerar cronogramas detalhados.

No varejo, a análise preditiva de dados pode prever um aumento de demanda causado por circunstâncias externas. A análise de dados prescritiva pode ajudar a criar planos de reabastecimento para decidir qual armazém deve fornecer para cada loja de varejo para atender adequadamente à demanda.

Para as empresas do setor de energia e serviços públicos, a análise de dados prescritiva pode orientar as decisões sobre quais geradores de energia devem ser ligados ou desligados dependendo da demanda de eletricidade prevista.

E, por fim, se a sua empresa for uma companhia aérea ou um setor do setor de viagens e transportes, você pode receber previsões de demanda e usar análises de dados prescritiva para criar planos de frota e programações de tripulação ideais.

De acordo com um comunicado à imprensa da INFORMS, os finalistas do prêmio Edelman para Conquistas em Pesquisa de Operações e Ciência de Gerenciamento obtiveram benefícios amplos usando técnicas de otimização de decisão para fornecer recursos de análises de dados prescritiva. Os benefícios incluem milhões de dólares em economias diretas, melhor atendimento ao cliente e menor e inventário. A análise de dados prescritiva leva a tomada de decisões de negócios para o próximo nível. Você tem as ferramentas para prever cenários prováveis e integrar esses insights ao mecanismo prescritivo, para que as decisões sejam otimizadas dinamicamente com uma visão prospectiva.

A Fleetpride, cliente da IBM, é um exemplo da vida real de uma empresa que obtém valor da análise de dados prescritiva. A Fleetpride vende peças e presta serviços para caminhões pesados e reboques. Ela criou um modelo que utiliza dados históricos de envio para prever os pedidos de envio por armazém por dia, semana e mês. Ela aplica otimização de decisão ao modelo para determinar a ação ideal para lidar com a demanda do cliente em qualquer dia, incluindo pessoal e inventário.

Como a Fleetpride demonstra, as análises de dados prescritiva permitem que você transforme dados e soluções preditivas em cursos de ação reais, baseados em fatos e sem viés. Você não precisa mais confiar na intuição. Em vez disso, análise de dados avançada, modelagem estatística e um mecanismo de decisão podem resolver desafios complexos de planejamento de negócios, programação, preços e inventário, juntamente com uma série de outros problemas que estão além dos recursos das planilhas e da mente humana. Como resultado, sua empresa pode estar preparada para maior sucesso e vantagem competitiva.

Para saber como sua empresa pode se beneficiar das soluções de análises de dados prescritiva, visite a página da IBM Decision Optimization ou faça este tour interativo do produto para ver o Decision Optimization em ação.