A análise preditiva é uma técnica que utiliza dados, estatística e algoritmos para prever eventos futuros com base em padrões identificados no histórico de eventos de seu negócio.
Ela é usada para ajudar a tomar decisões com base em dados e pode ser aplicada em diversas áreas, como na Indústria, no setor de Serviços, na Saúde ou em Logística, só para citar alguns.
O processo começa com a coleta de dados que sejam relevantes para a tomada de decisões, que podem incluir informações sobre clientes, pacientes, mercados, clima e muito mais.
Em seguida, esses dados são analisados com técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões e tendências que possam ser usados para prever eventos futuros.
Por fim, os resultados da análise são usados para informar decisões de negócios, planejamento de produção, prevenção de doenças e muito mais.
A primeira fase da análise preditiva foi a de estatísticas descritivas, que focava em entender e segmentar os dados. Depois, vieram os primeiros modelos preditivos, que consideravam dados históricos. Por fim, chegamos à era do aprendizado de máquina, onde a Inteligência Artificial mudou tudo, e para melhor.
Continue com a leitura e entenda melhor o que é e o que a análise preditiva pode fazer pela sua organização!
Como ela pode ser usada?
Como citamos previamente, a análise preditiva pode ser aplicada em diferentes áreas, como na indústria, no setor de serviços, em saúde ou mesmo na logística.
Análise Preditiva na Indústria
A análise preditiva é aplicada na indústria para melhorar a eficiência e a produtividade, para reduzir os custos e aumentar a qualidade dos produtos. Confira alguns exemplos:
- Manutenção preditiva: a análise preditiva é usada para prever falhas em equipamentos antes que elas ocorram, permitindo que a manutenção seja agendada com antecedência, reduzindo o tempo de inatividade e os custos de reparo.
- Otimização da produção: modelos preditivos são usados para prever a demanda de produtos com base em dados históricos de vendas, previsões de mercado e outras variáveis relevantes.
- Controle de qualidade: sensores e outras tecnologias são usados para coletar dados sobre a produção, que são analisados por algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões que possam indicar problemas de qualidade.
- Planejamento de manufatura: modelos preditivos são usados para prever a disponibilidade de recursos, como matérias-primas e mão de obra, para garantir que a produção seja realizada dentro do prazo e dentro do orçamento.
Análise Preditiva nos Serviços
O setor de serviços pode tirar muito proveito da análise preditiva, veja como:
- Personalização de serviços: antecipe as necessidades e preferências dos clientes com base em dados históricos de compras, pesquisas de mercado e outras variáveis relevantes.
- Previsão de demanda: preveja a futura demanda de serviços com base em dados históricos de vendas, previsões de mercado e outras variáveis relevantes.
- Prevenção de fraudes: comece a prever atividades fraudulentas com base em dados históricos de transações, padrões de comportamento e outras variáveis relevantes.
- Gerenciamento de riscos: avalie e gerencie riscos com base em dados históricos de sinistros, previsões de mercado e outras variáveis relevantes.
- Suporte à decisão: obtenha insights para apoiar a tomada de decisão em áreas como marketing, vendas, atendimento ao cliente e gestão de recursos humanos.
Análise Preditiva na Saúde
Especialmente interessante na área da saúde, a análise preditiva permite que os profissionais possam identificar tendências e prever resultados futuros com base em dados clínicos e informações de pacientes. Veja como:
- Previsão de doenças: dados clínicos, o histórico familiar e outras informações da saúde são analisados ??para identificar tendências e padrões que possam indicar uma maior probabilidade de desenvolvimento de uma doença específica.
- Acompanhamento de pacientes crônicos: as informações clínicas dos pacientes são analisadas para identificar tendências, padrões e fatores de risco, permitindo que os médicos possam personalizar o tratamento e monitorar os pacientes de forma mais eficiente.
- Previsão de readmissão: a análise preditiva é usada para prever a probabilidade de um paciente ser readmitido no hospital após a alta.
- Prevenção de erros médicos: identificar potenciais riscos e alertar os médicos antes que ocorra uma complicação. Procedimentos com maior índice de falhas ou mesmo o histórico do médico entram nos cálculos.
- Previsão de atendimento: doenças sazonais, relacionadas a eventos climáticos (como a dengue, nas épocas quentes e chuvosas) de uma determinada região, entram na lupa da análise preditiva.
Análise Preditiva na Logística
O setor de logística é como uma sinfonia: se tudo estiver afinado, é lindo, mas se alguma parte sair do tom, todo o conjunto é prejudicado. Para evitar gargalos e demais desvios que atrasem as suas operações logísticas, a análise preditiva pode contribuir para:
- Previsão de demanda: considerando dados históricos sobre demandas anteriores, a análise preditiva permite que você ajuste suas operações ao planejar o estoque e verificar a disponibilidade de produtos.
- Roteirização e planejamento de rotas: mesmo que você faça tudo certo dentro da sua área de produção, tem vezes que a entrega acaba atrasando. A análise preditiva leva em consideração fatores como condições climáticas, tráfego, e melhores horários de entrega.
- Gerenciamento de frota: Gerencie a frota de veículos de forma automatizada. Com a análise preditiva, você pode identificar problemas mecânicos e legais ou mesmo prever a necessidade de manutenção preventiva.
- Previsão de avarias: aqui, os dados de manutenção e operação são analisados para identificar padrões que possam indicar a possibilidade de falha, permitindo que as empresas possam agendar manutenção preventiva.
A análise preditiva é uma ferramenta fundamental na logística, permitindo que as empresas otimizem seus processos, melhorem a eficiência e reduzam custos.
Análise Preditiva e Estratégia Operacional
A análise preditiva pode ser uma ferramenta poderosa para apoiar a estratégia operacional de uma empresa, permitindo que ela tome decisões mais informadas e precisas em relação aos seus processos de negócios.
Acontece que os dados, digamos, explodiram. Produzimos mais informações do que nunca e a mente humana diretamente não é capaz de considerar todas elas ao mesmo tempo.
Com softwares capazes de processar dados massivos, sua estratégia pode considerar todas as informações que sejam geradas pelos seus usuários, pelo mercado ou pela sua linha de produção para permitir que você identifique gargalos, oportunidades e necessidades de mudança.Quer começar a construir seu futuro ainda hoje? Entre em contato!
