A Arte de fazer Predições com seus Dados



A análise preditiva é considerada, hoje, uma verdadeira arte, pois ajuda as organizações a prever resultados futuros com base em dados anteriores e por meio de técnicas de inovação tecnológica, como o machine learning e a modelagem estatística.


Ou seja, ferramentas de predição facilitam a geração de insights com um grau significativo de previsão. Os dados ainda auxiliam a prever tendências e comportamentos, um fator que pode ser crucial para uma empresa conseguir se destacar em um mercado altamente competitivo.

Acompanhe a seguir e entenda quais são os maiores benefícios de realizar a predição com dados!


Por que a predição com dados se tornou uma arte?


Com a pandemia da covid-19, as diferentes tecnologias foram impactadas positivamente pela inteligência artificial. Com isso, os empreendimentos contam com recursos mais precisos, que se baseiam na avaliação e interpretação de uma grande quantidade de dados.


A ideia da predição é, justamente, gerar modelos por meio de um panorama de dados. Essa estratégia permite visualizar cenários e guiar melhor as ações de uma empresa.


Em um mundo cada vez mais orientado pela informação e por conhecimentos produzidos por meio de dados, as tecnologias de predição estão se transformando em verdadeiros tesouros para os mais diversos negócios.


O que considerar quando realizar predições com dados?


A boa gestão de dados, aliada a um sistema eficiente de BI é, definitivamente, um dos fatores principais de sucesso em projetos de predições com dados. No entanto, o gerenciamento de informações de alto nível exige processos cada vez mais ágeis e eficientes nos empreendimentos.

Para realizar predições com dados adequadamente, os gestores precisam investir em profissionais capacitados e fornecedores de tecnologia que têm como foco modelos de análise preditiva personalizados, de acordo com as demandas do negócio.


As organizações que contam com ferramentas inteligentes, por exemplo, podem aproveitar ao máximo o potencial dos dados e aplicá-los em todos os níveis hierárquicos.


A escolha dos dados permite identificar quais registros e estatísticas podem construir as melhores informações estratégicas. Os aplicativos de predição precisam ser alimentados com esses dados, transformando-os em informações valiosas que possibilitam a criação de processos de melhoria contínua.


Como identificar boas predições?


Os modelos preditivos se enquadram em duas categorias principais: paramétricos e não paramétricos. A principal diferença entre eles é que os modelos paramétricos fazem suposições mais específicas. Cada tipo de predição é utilizado para objetivos específicos, sempre respondendo a uma determinada pergunta ou conjunto de dados.


Hoje, as empresas adotam análises preditivas em seus processos e rotina empresarial, já que a tecnologia ajuda os setores de diferentes formas. A inteligência de dados, por exemplo, auxilia os gestores a identificar padrões e tendências do mercado, facilitando a tomada de decisão.


Os dados podem ser analisados em nuvem ou em infraestrutura física própria do empreendimento. De qualquer forma, todos os modelos de análise apresentam diferenças metodológicas e matemáticas, mas são semelhantes em seu objetivo, que é a predição de resultados futuros ou desconhecidos.


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