O enorme volume de dados coletados pelas empresas nem sempre significa que resultará em análises melhores. Essa tem sido uma grande dificuldade das organizações em relação ao Big Data: muita informação, mas sem conhecimento e análise crítica. Coletar dados, na maioria das vezes, não é um problema. No entanto, as empresas precisam se preparar para filtrá-los, consolidá-los, integrá-los e mensurá-los de acordo com as demandas específicas do negócio.
Esse cenário reflete a realidade de grandes empresas, que buscam como apoio a análise preditiva, uma das especialidades do Big Data que analisa dados diversos para prever o que pode acontecer no futuro. Um exemplo desse tipo de tecnologia é o aplicativo de navegação Waze, que utiliza recursos para prever o tempo de deslocamento entre um ponto e outro, considerando fatores como trânsito, obras etc.
A análise preditiva concentra-se hoje especialmente em cinco capacidades: identificar tendências, prever comportamentos, entender as reais necessidades dos clientes, promover a tomada de decisões baseadas em dados fidedignos e melhorar o desempenho dos negócios.
São usadas técnicas de interpretação de dados dificilmente perceptíveis para especialistas humanos. O processo de análise preditiva começa com a identificação do problema a ser resolvido. Depois, é verificado o que a empresa precisa saber sobre o futuro para contornar desafios e agir a partir dos insights. Em um segundo momento, a empresa precisa reunir os dados coletados e prepará-los para análise. Com a criação dos modelos preditivos, os dados são, então, refinados e implantados.
Prova de que a análise preditiva é um diferencial competitivo para as empresas são os resultados de um estudo da ABI Research. Ele mostrou que o mercado de Big Data, que está diretamente relacionado à análise preditiva, deve gerar US$ 114 bilhões em 2018, com a forte tendência de geração de dados pelas organizações. Já para o segmento de análise preditiva, um estudo da IDC estima um crescimento de US$ 3 bilhões para este ano.
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Para extrair o máximo de valor dos dados coletados pela sua empresa, especialmente no que diz respeito às estratégias digitais, confira as dicas que selecionamos abaixo:
Determine com clareza o objetivo a ser seguido
A abundância de informações disponíveis para a empresa precisa deixar de ser um problema e ser uma solução. Muitas vezes, o grande volume de dados representa respostas demais para a organização. Dessa forma, ela fica sem saber para onde olhar. Por isso, é essencial que a empresa foque, então, na pergunta. O que precisa observar? Quais resultados está buscando? Nesse caso, a pergunta é mais importante que a resposta. Afinal, ela vai nortear para que lado a empresa precisa olhar. Para tanto, é necessário fazer as perguntas certas.
Levante hipóteses
Definir as perguntas certas é primordial para encontrar as metas e os indicadores que precisam ser observados para respondê-las com sucesso. Quais caminhos podem levar a determinado objetivo? Quais variáveis podem impactar a sua estratégia? Coloque as premissas em evidência e essa etapa ficará mais fácil. Essa é a hora de usar a criatividade, levantar hipóteses, mesmo que pareçam infundadas. Assim, o cenário poderá ser criado, prevendo diversas situações.
Desenhe modelos que representem a realidade
Para evitar problemas, é importante criar diversos modelos que representem a realidade com base em determinadas variáveis. Esses modelos podem ser desenhados a partir de vários objetivos. Por exemplo, se a empresa precisa entender o passado, cria-se um modelo analítico; se busca prever o futuro, cria-se um modelo preditivo; se deseja explicar duas variáveis, cria-se o modelo simples; quando as variáveis são muitas e a empresa precisa entender a relação entre elas, cria-se um modelo complexo. Mas é importante lembrar que a empresa pode esbarrar com questões imensuráveis, como emoções.
Desconfie dos resultados
Análise de dados nunca é algo simples. A empresa precisa ter em mente que pode haver algo errado se o resultado estiver muito bom. Antes de considerar a análise concluída, observe se todas as variáveis foram contempladas, se não há algo mascarando a percepção dos resultados, se as fontes estão corretas e ainda qual o contexto analisado. É preciso observar dois pontos: exatidão, ou o quão verdadeira é a mensuração proposta; e precisão, ou o quão regular é a execução da mensuração. Isso ajudará a empresa a chegar a resultados mais confiáveis.
Sempre revisite dados já analisados
A constante mutação dos conceitos e a velocidade com que novas informações surgem são fatores de uma realidade inevitável para as empresas. Por isso, é importante sempre revisitar dados, ainda que já tenham sido analisados. Dessa forma, nenhuma estratégia deve ser considerada definitiva e a empresa também não deve acreditar que só há um caminho a ser seguido.
Lembre-se de que é impossível ser 100% preciso
Fazer análise preditiva não significa ter dados 100% concretos em mãos. Apesar disso, o nível de confiança das informações é grande. O que a tecnologia faz é prever mais do que achar. Por exemplo, se apenas 1% de uma transação apresenta fraude, então há precisão em 99%. O objetivo é ter recursos que garantam melhores decisões.
A partir de dados detalhados do processo produtivo, um modelo preditivo mapeia possibilidades de vendas, ajuda a controlar o comportamento dos consumidores e reúne informações externas que podem impactar os resultados do negócio. Dessa forma, o uso da análise preditiva proporciona decisões pelo menos 80% mais assertivas.
Com o uso de ferramentas de alta tecnologia nos mais variados setores, a análise preditiva ainda é capaz de otimizar o tempo e o custo dos processos de uma empresa, além de auxiliar no aumento das receitas das organizações. Os processos que antes eram realizados em semanas e até meses podem ser feitos em um ou dois dias.
A análise preditiva tem sido proporcionada de forma cada vez mais consistente e segura, graças ao avanço das tecnologias, com a geração, a gestão e a visualização de dados de forma evoluída. Com essa análise, as empresas podem prever realidades e avaliar probabilidades mercadológicas, criando estratégias que auxiliem no alcance de resultados mais positivos.
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