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O que é análise de dados prescritiva?
Publicado em: 2 de maio de 2024
Colaborador: Cole Stryker
A análise prescritiva é a prática de analisar dados para identificar padrões, que podem ser usados para fazer previsões e determinar cursos de ação ideais.
A análise de dados prescritiva é uma subdisciplina dentro da análise de dados, em si uma prática situado dentro das disciplinas de análise de negócios e business intelligence, que são amplamente definidas como a conversão de dados em insights acionáveis.
Existem quatro tipos principais de análise de dados, com a análise prescritiva sendo a mais avançada:
Análise de dados descritiva: “O que aconteceu?”
Análise de dados de diagnóstico: "Por que isso aconteceu?"
Análise de dados preditiva: "O que pode acontecer a seguir?"
Análise de dados prescritiva: "O que devemos fazer a seguir?"
Embora todos os quatro tipos de análise de dados sejam úteis para contar a história dentro dos dados, a análise de dados prescritiva difere dos outros tipos em seu foco em não apenas prever resultados futuros, mas também recomendar ações ou decisões para alcançar os resultados desejados ou evitar indesejáveis. Não é apenas: "O que pode acontecer no futuro?" mas "O que devemos fazer para nos preparar para o futuro?"
As organizações usam análises de dados prescritivas para tarefas tão variadas quanto segmentação de clientes, previsão de rotatividade, detecção de fraudes, avaliação de riscos, forecasting e recomendações personalizadas. Embora a prática seja anterior ao advento do big data, a prevalência de grandes volumes de dados históricos nas organizações acelerou a prática.
Atualmente, as ferramentas de análise de dados prescritiva usam muitas técnicas estatísticas de modelagem preditiva, mas também aproveitam inteligência artificial e algoritmos e modelos de aprendizado de máquina . O software de análise usa modelos de aprendizado de máquina treinados em grandes quantidades de dados, permitindo que os analistas identifiquem riscos e oportunidades com mais precisão, o que orienta e melhora a tomada de decisões dos líderes de negócios.
Análise de dados preditiva versus análise de dados preditiva
A análise de dados prescritiva adiciona uma camada de recomendação à análise preditiva e difere dela em termos de foco, escopo e abordagem.
A análise de dados prescritiva concentra-se na recomendação de ações ou decisões para otimizar os resultados com base em cenários futuros previstos. Ele responde a perguntas como "O que devemos fazer para obter o melhor resultado possível?" e "Como podemos reduzir os riscos ou aproveitar as oportunidades?"
A análise preditiva normalmente se concentra em aspectos limitados do negócio, enquanto a análise prescritiva leva em consideração as interdependências entre as funções de negócios.
Na análise de dados preditiva, técnicas de análise como algoritmos de otimização, teoria da decisão e business rules são incorporadas para gerar insights acionáveis. A experiência do domínio e a compreensão de contextos de negócios mais amplos também contribuem para o processo.
Casos de uso e benefícios da análise de dados prescritiva
A análise de dados prescritiva oferece uma ampla gama de benefícios em todos os setores e aplicações. Aqui estão alguns dos principais benefícios, além de exemplos de análises de dados prescritivas:
Melhor tomada de decisão
A análise de dados prescritiva permite que as organizações tomem decisões baseadas em dados, fornecendo insights sobre tendências e resultados futuros. Por exemplo, considere uma cadeia de varejo que deseja prever a demanda para um novo produto. Com insights preditivos baseados em dados históricos de comportamento do consumidor, a cadeia de varejo pode tomar decisões mais embasadas sobre se, quando e como lançar, precificar e promover o novo produto.
Ao refinar continuamente modelos prescritivos, experimentar novas fontes de dados e explorar abordagens inovadoras, as empresas podem se diferenciar no mercado e manter uma vantagem competitiva. Na área da saúde, onde fazer julgamentos sobre resultados futuros pode ser uma questão de vida ou morte, a análise de dados prescritiva pode ser usada para decidir sobre tratamentos ou medicamentos ideais com base em muitos fatores.
Eficiência operacional aprimorada
A análise de dados prescritiva ajuda as organizações a otimizar suas operações, melhorando a alocação de recursos e simplificando os processos de negócios. Ao prever as necessidades de manutenção, gerenciar os níveis de estoque e otimizar os cronogramas de produção, as empresas podem minimizar custos e reduzir o desperdício.
Imagine uma empresa de manufatura com uma linha de montagem que consiste em vários processos interconectados, incluindo aquisição de componentes, montagem, controle de qualidade e embalagem. A manutenção prescritiva pode ser usada para analisar dados de sensores, como leituras de temperatura, vibração e pressão, e prever taxas de falha para que os gerentes das instalações possam consertar os equipamentos de forma proativa.
Mitigação de riscos e detecção de fraudes
A análise prescritiva ajuda as organizações a identificar e mitigar riscos detectando anomalias e tendências indicativas de possíveis ameaças. Em setores como serviços financeiros, seguros e cibersegurança, os modelos podem avaliar o risco de crédito e detectar atividades fraudulentas, protegendo assim os ativos e preservando a confiança.
A análise prescritiva atribui pontuações de risco a transações ou entidades individuais com base na probabilidade de serem fraudulentas. Ao considerar vários fatores de risco, como valores de transações, frequência, localização e comportamento do cliente, os algoritmos de análise avançada podem priorizar alertas e concentrar esforços investigativos em transações ou entidades de alto risco. Isso ajuda as equipes de detecção de fraudes a alocar seus recursos de forma mais eficaz e a responder prontamente a possíveis ameaças.
Melhoria na experiência do cliente
Antecipando as necessidades e preferências dos clientes, as empresas podem oferecer experiências personalizadas e soluções sob medida. A análise de dados prescritiva permite que as organizações segmentem sua base de clientes para melhorar a segmentação e ofereçam recomendações específicas e outras engajamentos antecipados com base no que o modelo acha que os clientes desejam.
As empresas de hoje podem reduzir a rotatividade prevendo como os clientes querem se envolver com as marcas e os produtos, usando a tomada de decisões orientada por dados, quando antes só podiam fazer suposições. Essas ferramentas não são apenas para vendas e marketing - elas são para toda a organização. Tudo sobre o desenvolvimento e a evolução de um produto ao longo do tempo agora pode ser informado por uma análise prescritiva que recomenda as melhores ações para aumentar a satisfação do cliente.
A análise de dados prescritiva normalmente segue estas etapas:
Definição do problema: primeiro, os profissionais devem definir o que o modelo precisa prever para determinar a abordagem correta. Há muitos tipos de modelos adequados a casos de uso específicos. Usar o modelo certo e os dados certos é fundamental para obter os melhores resultados de forma mais rápida e econômica.
Coleta e pré-processamento de dados: o processo começa com a coleta de dados relevantes de várias fontes internas e dados externos de fornecedores terceirizados. A qualidade e a quantidade dos dados coletados são cruciais para a precisão e a eficácia dos modelos. Quando os dados são coletados, eles passam por pré-processamento para limpá-los, transformá-los e prepará-los para análise. Isso pode envolver o tratamento de missing values, a remoção de duplicatas, a padronização de formatos e a codificação de variáveis categóricas. O pré-processamento de dados ajuda a garantir que os dados sejam consistentes e adequados para modelagem.
Seleção e engenharia de recursos: Em seguida, os recursos relevantes são selecionados ou projetados a partir do conjunto de dados para serem usados como entradas para os modelos. Essa etapa envolve a identificação dos recursos mais informativos que têm poder de previsão e pode exigir conhecimento especializado do domínio para determinar quais variáveis são mais relevantes para a tarefa de previsão.
Análise de dados descritiva e preditiva: antes de aplicar a análise de dados prescritiva, as organizações normalmente realizam a análise descritiva para entender o desempenho passado e a análise preditiva para prever os resultados futuros. A análise de dados descritiva envolve resumir e visualizar dados para obter insights sobre tendências e padrões históricos, enquanto a análise preditiva usa modelos estatísticos e de aprendizado de máquina para prever eventos ou comportamentos futuros.
Modelagem prescritiva: as soluções de análise prescritiva envolvem a criação de modelos matemáticos e algoritmos de otimização para recomendar decisões de negócios que levarão aos melhores resultados comerciais possíveis. Esses modelos levam em consideração vários fatores, como restrições, objetivos, incertezas e compensações. Isso se baseia no resultado da análise descritiva e preditiva, fornecendo recomendações sobre como uma organização deve responder a várias potencialidades.
Implementação: após a avaliação, os modelos são implementados em sistemas operacionais ou aplicações onde podem fazer previsões em tempo real e sugestões sobre o melhor curso de ação. Isso pode envolver a integração dos modelos em sistemas de software existentes, APIs ou dashboards para automatizar processos de tomada de decisão ou fornecer insights prescritivos aos usuários. As automações podem ajudar a tornar a coleta e o uso de insights mais contínuos.
Monitoramento e refinamento: os modelos exigem monitoramento e manutenção contínuos para garantir sua eficácia e relevância ao longo do tempo. Isso envolve monitorar o desempenho do modelo, atualizar modelos com novos dados, retreinar modelos periodicamente e refinar modelos para se adaptar a circunstâncias em mudança ou padrões em evolução nos dados.
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