Escolha entre predizer ou prescrever

Análise Preditiva x Prescritiva: entenda as diferenças e como aplicá-las nas estratégias empresariais Para entender o contexto de uso da análise prescritiva nas estratégias empresariais, é importante lembrar que os projetos nesta área são resultado da transformação digital. Em um cenário extremamente volátil, leva vantagem quem consegue escolher, entre os diferentes tipos de análises disponibilizadas pelo mercado, aquela que atende necessidades da operação. Ter uma estrutura orientada para dados é chave para tornar os processos de tomada de decisão mais eficientes. Análise Preditiva: prever resultados futuros A análise preditiva ajuda a empresa a chegar em soluções específicas para determinada situação. Isso é possível porque nesse tipo de diagnóstico parte-se de dados estatísticos, históricos e da mineração de dados. A partir desse conjunto de informações é possível projetar comportamentos futuros, avaliar flutuações da economia e, claro, detectar tendências nas relações de consumo. Um exemplo simples para entender esse tipo de modelo: com a análise da oscilação dos indicadores econômicos de determinado país é possível prever a movimentação da taxa de juros em um período específico. Análise Prescritiva: elaborar recomendações específicas Enquanto a análise preditiva indica o que pode acontecer em determinada situação, prevendo resultados futuros, a prescritiva ajuda na elaboração de recomendações específicas. Como se pode deduzir, as ferramentas de Inteligência Artificial também têm um papel decisivo nesse tipo de modelo, mas projetos bem-sucedidos nessa área dependem do uso de técnicas mais avançadas. O Big Data é importante para a análise prescritiva, uma vez que dados e estatísticas precisam estar alinhados com a gestão do negócio. Enquanto a análise preditiva diz como será o futuro, a prescritiva tem como objetivo fornecer subsídios para que a empresa adote iniciativas que permitam materializar esse futuro, torná-la executável. Por que combinar análise preditiva e prescritiva? Uma não é melhor do que a outra, então, a intenção é avaliar as respostas que estão sendo buscadas pela empresa. É a partir daí que será tomada a decisão sobre qual tipo de análise é mais adequada para a situação. Em ambos casos, vale a ressalva: estamos numa das etapas mais importantes do campo da pesquisa, responsável por transformar métricas descritivas em insights. Em um cenário ideal, o melhor é usar essas análises de forma combinada. Aplicação da análise prescritiva O emprego da análise prescritiva é baseado em fatos e nos desdobramentos que podem advir deles. Lembrando que, apesar da execução dos projetos depender do uso das soluções tecnológicas para analisar as informações e indicar o cenário, a decisão cabe aos profissionais. Ou seja, o fator humano continua sendo determinante para o sucesso das iniciativas. Mas é preciso reconhecer que, cada vez mais, as empresas terão que recorrer ao emprego desse tipo de modelo. É uma das formas de lidar com cenários competitivos mais complexos e aproveitar os avanços tecnológicos para tornar as operações mais seguras. Conclusão A análise prescritiva e a análise preditiva são ferramentas importantes para as empresas. Ambas são complementares e devem ser usadas em conjunto para melhorar a performance dos negócios. A análise prescritiva torna os dados acionáveis e ajuda na elaboração de recomendações específicas, enquanto a análise preditiva ajuda a empresa a chegar em soluções específicas para determinada situação. A combinação dessas análises permite que a empresa detecte, analise, decida e aja, tudo em um fluxo contínuo, preparando-se para inovar os modelos de negócios e tornando as operações mais seguras.

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