Em um mundo cada vez mais competitivo e dinâmico, estar pronto para reagir de maneira efetiva e eficiente frente aos mais variados desafios é fundamental para manter a empresa competitiva.
Neste cenário, a Inteligência Ativa Analítica e Generativa é uma solução que surge para que as empresas usem os dados a seu favor e busquem a liderança do seu segmento. Através da análise preditiva, que extrai informações em tempo real, as empresas conseguem agir rapidamente, tomar as decisões mais assertivas e ter resultados positivos e de alto valor.
O que é Inteligência Ativa Analítica e Generativa?
A Inteligência Ativa Analítica e Generativa é um modelo de Business Intelligence (BI) focado em mineração de dados, que garante análises aprimoradas que destacam predições e eventos em tempo real. A tecnologia permite ao negócio acelerar resultados e aumentar a agilidade e eficiência em suas operações.
A IA permeia todos os processos e produtos, abrangendo desde ferramentas analíticas com Machine Learning até modelos Generativos.
O que é Análise Preditiva?
A análise preditiva é uma técnica que extrai dados antigos e atuais em tempo real para antecipar tendências, comportamentos e resultados futuros.
Para isso, a análise preditiva usa análise de dados machine learning (ML), inteligência artificial (IA) e modelos estatísticos para identificar padrões e gerar previsões que ajudam o negócio a enfrentar os mais variados cenários, acelerar os resultados e aumentar a agilidade e eficiência em todas suas operações.
Modelos de Análise Preditiva
Em geral, a análise preditiva é dividida em dois modelos, sendo eles:
Classificação: usado para classificar categorias e grupos. O modelo é bastante usado para segmentar clientes e prever comportamentos, por exemplo, verificar quais grupos serão mais receptivos a determinada campanha, e-mails de marketing, novo produto etc.;
Regressão: usado para prever a relação entre dois objetos ao longo de determinado período, sendo comumente utilizado para verificar dados contínuos. Por exemplo, previsão de vendas da empresa, a previsão de riscos e prever a receita que um cliente pode gerar durante o seu relacionamento com a organização.
Técnicas de análise preditiva
Geralmente, a análise preditiva tende a ser feita com três técnicas principais, sendo elas:
1 – Análise de regressão
A análise de regressão é uma técnica de análise estatística que prevê a relação entre variáveis. O método ajuda os negócios a verificarem padrões em grandes volumes de dados e determinarem como as variáveis afetam uma a outra. Por exemplo, como o aumento de preço afetará a contratação de um serviço.
2 – Árvores de decisão
As árvores de decisão é uma técnica que classifica os dados em diferentes categorias a partir de diferentes variáveis, sendo bastante útil para compreender as decisões do público da empresa.
Assim como os galhos de uma árvore que ramifica para diferentes direções, o método segue a mesma linha de raciocínio, com cada galho representando a ramificação de uma possível escolha e o resultado que nasce dessa decisão é a folha que cresce nesse galho.
3 – Redes neurais
Inspirada no cérebro humano, que evolui a partir da aquisição de novas informações, as redes neurais são métodos de machine learning que analisam grandes quantidades de dados e ajudam a determinar relações não lineares em conjuntos de dados.
A técnica é bastante útil para validar os resultados das árvores de decisão e análises de regressão. Além disso, o método aprende a cada entrada de informações, o que torna suas previsões cada vez mais certeiras.
Como fazer Análise Preditiva
Para extrair o melhor que os dados podem oferecer, estabelecendo relações entre os diferentes conjuntos de informações, de modo a proporcionar insights valiosos para o negócio, a análise preditiva segue cinco etapas:
1º Passo: definir o problema do negócio
Entenda o que seu negócio deseja alcançar ao utilizar a análise preditiva, isso ajuda a direcionar o foco para os dados que realmente importam e determinar a técnica mais assertiva para chegar as previsões desejadas.
2º Passo: organizar os dados
A qualidade dos dados influencia os resultados, por isso, é fundamental que as informações usadas para análise sejam relevantes, estejam em um formato analisável e não possuam duplicidades e inconsistências. Isso ajuda a análise preditiva fornecer resultados de qualidade e sólidos.
3º Passo: escolher uma técnica de análise preditiva
Como falado anteriormente, as diferentes técnicas de análise preditiva ajudam a empresa a prever cenários e resultados a partir de diferentes espectros, como relação entre variáveis, possibilidades de decisões de clientes e estabelecimento de relações entre dados não lineares.
Ao entender o que se deseja alcançar com a análise e ter os dados certos para treinar a máquina, o negócio consegue definir qual o melhor método para identificar padrões e gerar as previsões que vão auxiliar na tomada de decisões.
4º Passo: validar os resultados gerados
Depois de treinar a máquina com os dados e escolher a técnica de análise preditiva, é hora de verificar os resultados gerados pela IA. Esta etapa é fundamental para verificar se as previsões geradas são condizentes com o esperado e ajudar os desenvolvedores a fazerem ajustes caso necessário, além de ser importante para identificar se a máquina está preparada para auxiliar a empresa na prática.
5º Passo: implementar o modelo validado
Agora que todas as etapas anteriores foram cumpridas, o seu modelo já está pronto para ajudar em demandas essenciais para a empresa. Para que o modelo sempre esteja preparado para prever tendências e oportunidades é fundamental que ele seja monitorado continuamente, de modo a garantir que ele sempre entregue resultados de alto valor e auxilie o negócio a tomar as melhores decisões.
A importância da Análise Preditiva
O uso de análise preditiva nos negócios é uma realidade emergente, ela possibilita usar o tempo de maneira eficiente e otimizar processos. Empresas que não possuem uma estrutura adequada para reagir a determinados eventos podem ficar reféns de riscos que poderiam ter sido evitados de forma inteligente e, consequentemente, acabar tendo perdas nas suas operações.
O uso de análise preditiva permite que empresa aja com agilidade aos mais variados cenários, pois tem acesso a uma plataforma de integração de análise de dados segura e robusta, o que permite análises aprimoradas para a realidade do negócio.
Além disso, a extração de dados – tanto antigos como novos – em tempo real possibilita às empresas:
- Identificarem padrões e tendências;
- Testarem ideias;
- Preverem desafio futuros;
- Agilizarem os processos na tomada de decisões;
- Entenderem o contexto dos dados extraídos;
- Obterem insights importantes para o negócio
Essa capacidade permite o negócio tome as melhores decisões de forma ágil e pense em soluções inteligentes de acordo com o desafio, além de permitir que a empresa se adapte a um ambiente cada vez mais complexo e competitivo.
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