No cenário atual, as empresas estão inseridas em contextos que envolvem muitas circunstâncias internas e externas e não é simples traçar estratégias de médio e longo prazo com base em acontecimentos passados. No Brasil, estamos começando a utilizar mais os dados para planejar ações e apoiar as decisões dos negócios e com isso ganhamos competitividade.
Para ter agilidade nos processos e prever os movimentos do mercado com base em dados, é necessário investimento em análise de dados. Este artigo vai explorar as diferenças entre as análises preditivas e prescritivas e explicar como elas, em conjunto, podem ajudar a sua empresa a melhorar os resultados globais frente à concorrência.
Os diferentes tipos de análise
Existem três tipos de análise e o mais simples deles é a análise descritiva, embora ela seja um procedimento básico de estudo de dados baseados em ações passadas, quando aliada aos métodos de analytics pode responder a perguntas interessantes que envolvem, por exemplo, variações de demanda. Esse modelo pode ser associado a histogramas e gráficos de densidade e apresentar panoramas bem completos do mercado.
Outro tipo de análise é a análise preditiva, a partir dela é possível prever o comportamento futuro dos dados a partir de registros históricos, isso quer dizer que as previsões são possíveis apenas se houver informações armazenadas nos sistemas de inteligência da empresa. Esse modelo é aplicado a fatores que estão vinculados ao tempo como, por exemplo, em casos de probabilidade de inadimplência.
É fundamental que o conhecimento que baseia as decisões dessa análise estejam arquivadas com qualidade e integridade para que possam dar um direcionamento real. Nesse sentido, ela é resultado de uma empresa que tem uma governança de dados madura e cuja gestão da informação seja parte da rotina dos funcionários e da cultura organizacional.
A análise prescritiva é um modelo de análise que também permite previsões com base em dados históricos, ela relata de maneira genérica como serão os cenários antes que eles ocorram e direciona as recomendações por meio de um modelo estatístico que possibilita a identificação de tendências, esse tipo de análise é útil no estudo dos concorrentes, por exemplo.
Diferenças entre as análises preditivas e prescritivas
As análises preditivas e prescritivas juntas conseguem fundamentar decisões baseadas em dados, elas são complementares. A maior diferença entre elas é que a análise preditiva ajuda a prever o que vai acontecer no futuro enquanto a análise prescritiva oferece recomendações mais específicas para mudar o que está por vir.
A previsão pode ser considerada um subconjunto da predição, ambas tem o objetivo de apontar situações futuras, mas enquanto uma faz isso de maneira genérica, a outra oferece opções aos tomadores de decisões baseadas em indicadores. Para entender melhor essas duas abordagens vamos olhar os exemplos a seguir.
Exemplos de análise preditiva
Um homem de 20 anos, solteiro e desempregado tem 32% de probabilidade de atrasar o pagamento de um determinado boleto, já uma senhora de 65 anos, viúva e aposentada tem apenas 4% de probabilidade de atrasar o pagamento do mesmo boleto. Ou seja, as alterações nas particularidades dos indivíduos alteram as probabilidades.
Para que a previsão de uma análise preditiva seja validada é preciso que ela acerte entre 70% e 90% das tentativas, pois se acertar cerca de 50% seria o mesmo que sortear uma resposta entre duas alternativas. Quando o modelo atinge números muito altos, superiores a 95%, é necessário avaliar se há comprometimento em suas variáveis.
Casos de análises preditivas com previsões acontecem quando esse modelo é utilizado em séries temporais contendo variáveis sobre dados do clima, financeiros, econômicos, entre outros. É possível analisar situações como, a título de exemplo, a oscilação do dólar nos próximos três meses em decorrência da pandemia de coronavírus.
Exemplos de análise prescritiva
A característica principal da análise prescritiva é que ela traz informações para a decisão que pode alterar o futuro, ela mostra as diretrizes. Uma analogia para essa análise é o painel de um veículo que cessa o seu funcionamento, nesse cenário acende-se uma luz que indica que o problema é a falta de combustível e fica entendido que para saná-lo será necessário abastecer o carro.
Outro exemplo é uma indústria de bens de consumo que tem uma marca com baixos resultados de vendas nas lojas varejistas. A análise prescritiva pode prever, a partir de dados sobre produtos similares em situações semelhantes e do mercado, ações para que a empresa reverta essa situação, que podem ser a melhoria do posicionamento dos produtos nas gôndolas, o desenvolvimento de ações de degustação ou a modificação da embalagem.
Uso de análises preditivas e prescritivas na sua empresa
O primeiro passo para implementar essas análises na sua empresa é ter recursos tecnológicos apropriados e eficientes, como utilização de um Data Lake cuja função é armazenar as informações de maneira organizada. Tanto para as análises preditivas, quanto para as prescritivas, ou para a combinação de ambas, é importante ter um histórico de dados que sirva como base.
Os analistas responsáveis pela gestão da informação devem estudar e estruturar o conhecimento da empresa para que ele seja acessado pelos executivos e utilizado para a tomada de decisões, análises de cenários e planejamento de ações. A qualidade do banco de dados é fundamental para que o data analytics da organização funcione de maneira estratégica.
Por último, é fundamental pensar na equipe responsável pelas análises dos materiais e elaborações das previsões no contexto atual. É preciso selecionar profissionais capacitados não só para estruturar as informações de maneira prática e objetiva, como também para supervisionar os fluxos de coletas de dados e a evolução dos processos de inteligência de negócios.
Agora que você sabe as diferenças entre as análises preditivas e prescritivas e o como elas podem potencializar o planejamento estratégico da sua empresa, é interessante contar com o suporte de uma empresa especializada e tenha resultados com mais agilidade e eficiência. A Hvar Consulting conta com experiência de implementação de diversos projetos com análise descritiva, preditiva e prescritiva.
Você já entendeu a importância da análise de dados para a estratégia do seu negócio, então converse conosco para conhecer as opções de serviços que podem ajudar a sua empresa na gestão da informação.
