Descubra 4 benefícios da análise prescritiva para sua empresa
Atualmente, as empresas modernas estão cada vez mais conscientes da necessidade de se apropriarem das inovações tecnológicas para melhorar o desempenho de seus negócios. A análise prescritiva é uma dessas inovações, que tem ganhado destaque nos últimos anos como uma ferramenta poderosa para otimizar os processos e aprimorar a tomada de decisões.
Gestores e executivos devem estar atentos a essa tendência e considerar a implementação da análise prescritiva em suas operações. Ao contar com uma essa análise, as empresas podem obter uma vantagem competitiva significativa em relação às concorrentes, uma vez que conseguem identificar oportunidades de negócio com mais rapidez e precisão.
Como você vai conferir ao longo deste artigo, essa pode ser uma ferramenta poderosa para as organizações mais modernas que desejam se manter o crescimento contínuo e de forma sustentável no mercado. Tenha uma boa leitura!
O que é análise prescritiva e como ela funciona
Entendemos como análise o processo de separar e estudar cada parte de um todo. Assim, é mais fácil entender como essas partes se relacionam entre si. A análise prescritiva utiliza dados históricos e em tempo real para identificar padrões e tendências, possibilitando a previsão de resultados e sugestões de ações a serem tomadas.
Isso permite que as empresas ajam de forma mais ágil e assertiva em relação ao mercado quando utilizam esse tipo de recurso, tendo uma visão mais clara sobre os riscos e oportunidades.
As inovações tecnológicas contribuem para o processo de análise, pois proporcionam uma maior facilidade na recolha e agrupamento de dados em diferentes formatos. O uso conjunto de diversos campos da inteligência artificial permitiu que esse tipo de análise se tornasse ainda melhor: a extração automatizada dos padrões mais relevantes nos mais diversos conjuntos de informação.
Existe atualmente no mercado inúmeros programas criados para realizar diversas tarefas de análise prescritivas, o que possibilita aos gestores ganharem mais tempo e focar em outros aspectos do negócio que demandam uma abordagem mais pessoal e humana dos problemas. Além disso, é possível usar sistemas para verificação contínua dos dados em busca dessas informações valiosas, com rapidez e a maior precisão possível.
Quais seus benefícios da análise prescritiva para as empresas?
Podemos, então, considerar a análise prescritiva como uma ferramenta verdadeiramente útil para as empresas que procuram compreender melhor o seu negócio, bem como facilita na tomada de decisões informadas e estratégias de otimização e crescimento.
Nesse sentido, entende-se que essas já são grandes vantagens competitivas, possibilitando às organizações conquistarem clientes com serviços personalizados, sendo mais produtiva e baseada nas demandas exigidas pelo setor em questão.
Também facilita o gerenciamento interno dos sistemas informatizados, usando softwares intuitivos, a fim de simplificar o trabalho diário das equipes administrativas. Veremos mais detalhes adiante.
Por hora, é importante entender que, utilizando tal modelo de análise, os responsáveis podem identificar tendências importantes para alcançarem um objetivo específico, com a tecnologia como uma importante aliada. Neste tópico, vamos olhar mais profundamente sobre quais são as vantagens da análise prescritiva para as empresas e como aproveitar mais desse recurso. Vamos lá?
1. Otimização dos processos
A análise prescritiva permite que as empresas prevejam resultados. Ela usa modelos avançados de inteligência artificial para entender melhor os dados obtidos e oferecer recomendações sobre quais decisões produzirão resultados melhores.
Para isso, são usados algoritmos avançados para examinar as informações e descobrir padrões complexos entre elas.
A otimização dos processos também pode ser realizada por uma abordagem que considera a inter-relação entre os diferentes fatores envolvidos e disponibilizados por esse modelo de análise. Um exemplo seria as expectativas e condições do mercado em comparação aos custos operacionais associados à execução de otimização de um determinado processo: informações valiosas na hora de decidir ou não por uma atualização.
2. Manutenções menos frequentes
Os algoritmos de análise prescritiva podem ajudar a otimizar os processos de manutenção e fazer com que sejam realizados em menor frequência. Por exemplo, analisando as falhas anteriores em um equipamento específico, é possível prever quando uma nova pode acontecer e programar melhor as manutenções preventivas para evitar tempos de inatividade desnecessários.
Essa tecnologia também pode fornecer informações sobre onde focar mais atenção na criação dos planos de manutenção.
3. Redução de custos
A análise de dados pode ser uma das ferramentas mais poderosas para empresas modernas que desejam aumentar sua eficiência e reduzir custos operacionais. Ao usar ferramentas analíticas, os gestores podem identificar oportunidades de economia em diversas áreas, como recursos humanos, energia, materiais e outros custos.
Imagine poder identificar problemas em processos de produção antes mesmo que eles se tornem reais, permitindo tomar medidas preventivas para evitar atrasos na produção e perda de tempo e recursos valiosos. Ou então, prever com precisão as demandas do mercado e antecipar as necessidades futuras do seu negócio, permitindo a tomada de decisões informadas sobre investimentos futuros.
A análise prescritiva pode ajudar a tornar isso possível, permitindo que você avalie seu desempenho passado, antecipe tendências futuras e identifique áreas de melhoria em seu processo produtivo.
Com essas informações em mãos, você pode tomar decisões estratégicas que levem a melhorias contínuas na eficiência e na redução de custos operacionais. Também pode ajudar a identificar erros de processo que possam levar a qualquer desperdício, o que pode resultar em economias significativas a longo prazo.
4. Maior apoio no planejamento
Com a ajuda da análise prescritiva, as empresas podem identificar oportunidades de crescimento e desenvolvimento de negócios com mais facilidade.
Ao estudar os dados, os gerentes podem obter insights valiosos sobre o comportamento do mercado consumidor, identificar novas tendências e oportunidades de negócio, agindo de forma mais ágil e assertiva em relação à concorrência.
Além disso, a análise prescritiva pode ajudar as empresas a planejar com mais eficácia seus projetos, desde o planejamento de recursos até a gestão de cronogramas e prazos. Ao ter uma visão mais clara sobre seus dados, as empresas podem criar estratégias mais bem-sucedidas e gerenciar seus projetos de maneira mais eficiente.
Você conferiu como a análise prescritiva pode auxiliar na otimização das tomadas de decisão da empresa. Além disso, vimos que as ferramentas analíticas podem ser utilizadas para avaliar desempenho passado e propor diretrizes futuras adequadamente adaptáveis para o cenário presente.
Outros métodos incluem a automatizações no gerenciamento da produção e análise sistemática dos elementos críticos, a fim de resolver problemas e diminuir o tempo gasto com essas soluções. A análise descritiva se mostra altamente útil para identificar gargalos no processo produtivo, permitindo que a empresa possa tomar ações preventivas antes que os problemas se tornem graves.
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Análise de dados para previsão de demanda: Modelando o Futuro
A previsão de demanda é algo crítico para empresas no mundo inteiro e em todas as indústrias, como manufatura, bens de consumo, varejo, farmacêutica, automotiva, eletrônicos e finanças, entre outros.
Sua função é crítica porque não apenas diminui ineficiências no supply chain, como afeta todas as partes da empresa. A previsão de demanda, por exemplo, determina a quantidade de matéria-prima a ser comprada, a quantidade de produtos a ser produzida, o número de produtos a ser entregue, o número de pessoas a se contratar ou o número de plantas a se construir.
ESTIMATIVAS
A análise preditiva permite não apenas estimar a demanda, mas também entender o que impulsiona as vendas e como os clientes provavelmente se comportarão sob certas condições.
Já a previsão de demanda é a estimativa de uma provável demanda futura de um produto ou serviço, enquanto o planejamento da demanda é um processo mais amplo que começa com a previsão, mas não se limita apenas a ele.
MAIOR PRECISÃO
Chegar o mais próximo possível da realidade é a chave para melhorar a eficiência em toda a cadeia de suprimentos. Mas, como alcançar a maior precisão possível? É aí que entram a previsão estatística tradicional e os algoritmos de aprendizado de máquina.
A previsão estatística tradicional é a abordagem mais popular para prever as vendas. As soluções de planejamento de demanda, baseadas em técnicas estatísticas, se integram perfeitamente ao Excel e aos sistemas existentes de Enterprise Resource Planning (ERP), sem a necessidade de conhecimento técnico adicional. Os sistemas consideram a sazonalidade e as tendências do mercado e a partir disso aplicam vários métodos para ajustar os resultados.
ABORDAGEM AMPLA
Para ajudar a descobrir o que pode acontecer no futuro, o software de análise preditiva executa o seguinte conjunto de operações:
- Agrega os dados históricos de diferentes fontes, incluindo sistemas de ERP e Customer Relationship Management (CRM).
- Faz a limpeza e tratamento dos dados.
- Determina qual algoritmo de previsão se adapta melhor ao produto.
- Constrói modelos preditivos para identificar resultados prováveis e descobrir relações entre vários fatores.
As ferramentas de análise preditiva permitem que as empresas combinem informações da empresa com importantes indicadores econômicos, eventos promocionais, mudanças climáticas e outros fatores que afetam as preferências do cliente e as decisões de compra. Facilita a identificação de novas oportunidades de mercado e gera insights mais granulares sobre a demanda futura.
DESAFIO
A previsão de demanda é uma tarefa desafiadora. Porém, com a adoção de ferramentas de análise preditiva, pode-se reduzir a lacuna entre antecipação e realidade. Contudo, por mais inteligente que seja a solução de previsão, as principais decisões ainda estão no capital humano.
Os especialistas do setor precisam definir quais fatores devem ser considerados em seus modelos preditivos. A lógica humana ainda é necessária para avaliar a relevância dos resultados produzidos pelos modelos preditivos e para extrair os insights obtidos pelos sistemas.
Aproveitando o que a inteligência artificial e a humana oferecem, podemos visualizar e planejar um futuro melhor para o nosso negócio.
Rogério Rocha, Data Scientist
Manutenção preditiva: evite problemas no maquinário, perdas e prejuízos
Manutenção preventiva você já conhece: o fabricante passa os procedimentos mais adequados para garantir o bom funcionamento de uma determinada máquina e você segue o cronograma. Mas você não recebe nenhuma previsão sobre eventuais quebras e quando elas poderão ocorrer, até porque isso depende da intensidade de uso e de muitas outras variáveis.
Mas nós podemos ajudá-lo com previsões para que você faça a manutenção preditiva: a partir de uma série de dados e de modelos estatísticos, determinamos quando um equipamento sofrerá uma pane, evitando que a máquina pare e gere prejuízos para a empresa.
A pedido de uma mineradora, por exemplo, aplicamos a metodologia para as esteiras que carregam minérios – uma única esteira parada por algumas horas compromete toda a produção e gera perdas enormes. Por isso, é importante identificar e correlacionar dados, apontando qual a probabilidade de uma dessas esteiras apresentar problema e agir antes que isso aconteça.
Uma mesma máquina não apresenta os mesmos dados de outra máquina, mesmo que sejam iguais, assim como um automóvel tem maior ou menor vida útil dependendo do motorista e da forma como é conduzido. É preciso ter modelos estatísticos, que poderão ser alimentados com novos dados ao longo dos meses, gerando alertas para os administradores. E isso vale para máquinas de fábrica, para a indústria pesada, equipamentos hospitalares etc.
IBM SPSS
A manutenção preditiva envolve dezenas de variáveis referentes ao equipamento e ao processo de produção, como velocidade, tensão elétrica, aceleração, carga horária e anos de funcionamento, e também os dados gerados pela internet das coisas (IoT) e seus sensores. Os dados permitem construir modelos estatísticos que rodam no software IBM SPSS.
Estudar e correlacionar os dados, buscando formas que permitam prever o futuro e a saúde das máquinas, é uma de nossas especialidades na área de análise preditiva.
Análise preditiva: quer saber quanto tempo um paciente ficará internado?
Na área de saúde, há questões fundamentais que impactam no planejamento e consequentemente, num melhor atendimento. Impactam também na gestão hospitalar, mas nem sempre temos resposta para essas questões.
Eis algumas:
• É possível estabelecer quanto tempo um paciente ficará internado na UTI?
• Quais pacientes têm maior risco de contrair uma infecção hospitalar?
• Entre os pacientes que tiveram alta da UTI e vão para o quarto, quais têm risco de morte?
As respostas a essas perguntas permitem tomar ações antecipadamente, melhorando o índice de assepsia ou estendendo o tempo de permanência na UTI, entre outras ações. E é possível fornecê-las com os conhecimentos estatísticos da análise preditiva e a plataforma IBM SPSS, que permite elaborar modelos estatísticos.
DATA SCIENCE E DATA MINING na Gestão Hospitalar
Nossa metodologia envolve, num primeiro passo, o entendimento da realidade do cliente. Depois, nos debruçamos no estudo dos dados existentes e que tenham sido coletados ao longo de dois ou mais anos.
A partir desse estudo, nossos especialistas em estatística definem modelos que alimentarão a plataforma IBM SPSS, de Data Science e Data Mining. Com a plataforma alimentada e gerando relatórios, o próprio cliente pode operar e buscar as respostas de que precisa para melhorar a gestão. Esse é um modelo válido para a gestão hospitalar, mas também para qualquer outro tipo de negócio.
Saiba mais sobre nossa experiência com a solução de análise preditiva e a gestão hospitalar. Clique aqui.
Quer detectar e prevenir fraudes? Nós podemos ajudar
Fraudes estão por todo lado. Como detectá-las na internet?
Next Best Offer, Upsale, Cross Sale: antecipe os resultados das ações de marketing
Exemplos de ações de marketing
Com o IBM SPSS e nossos modelos estatísticos, é possível realizar:
• Projeção de vendas para os próximos meses.
• Market Basket Analysis – Quer montar uma cesta e precisa definir quais os produtos com mais chance de venda? Tem uma indústria e quer montar um combo para oferecer aos revendedores? Fácil.
• Mensuração de ações de marketing, para definir quais deram certo e quais foram os resultados. Assim, você sabe que, se não fizer nada, venderá X. Mas se fizer uma promoção, venderá Y vezes X.
• Next Best Offer – O que oferecer ao cliente, naquele momento? Se você tem uma base de dados, vamos analisá-la e estudar perfis de compra e determinar qual produto o cliente tem maior propensão a comprar naquele momento.
• Correlação de produtos x estação do ano (algo importante para o ramo vestuário).
• Cross Sale – Determine os produtos que têm correlação de compra, do tipo “quem comprou o produto A compra também o B”.
• Upsale – Encontre os produtos certos para uma venda adicional, segundo o perfil do consumidor.
• Quais clientes estão prestes a mudar para a concorrência? Saiba antes que seja tarde demais.
Com a análise preditiva, é possível prever o futuro. E isso é Ciência de Dados
Um cliente será bom pagador? Um aluno ficará matriculado até o final do curso? Uma pessoa tem perfil para comprar um determinado produto? Qual a projeção de vendas para os próximos seis meses? Você não precisa de bola de cristal para responder questões como essas. A ciência de dados (data science) pode ajudá-lo.
Antecipar respostas é possível quando se tem dados históricos, conhecimento estatístico, experiência e um bom software em mãos, capaz de fazer o trabalho pesado de cálculo e cruzamento de informações. Conhecida por análise preditiva, essa área do conhecimento permite às empresas um melhor planejamento e a tomada de decisões mais precisas, mesmo em cenários nebulosos e num mundo em constante transformação. A análise preditiva não se debruça apenas em dados passados, como ocorre com a área e os softwares de BI, mas utiliza também modelos estatísticos para projetar o futuro.
O que dá para fazer com Data Science
Na Stefanini Scala, nossos especialistas criam modelos estatísticos com o suporte do IBM SPSS, que inclui SVM – Support Vector Machine, modelador capaz de mapear e categorizar dados através de funções matemáticas. Parece complicado, mas o que importa é que podemos ajudá-lo a fazer:
- Forecast – antecipando o desempenho financeiro dos meses a seguir;
- Previsão de demanda, para melhor planejamento;
- Previsão orçamentária, para garantir a saúde financeira da empresa;
- Previsão de estoques, pois ninguém quer errar nesse ponto nevrálgico;
- Previsão de desempenho de campanhas de marketing, cujos resultados parecem impossíveis de serem antecipados;
- Detecção de risco de fraude, sejam elas em seguradoras, no varejo online etc;
- Manutenção preditiva de equipamentos, antecipando quais equipamentos sofrerão pane;
- Previsões estatísticas variadas, como o tempo em que uma pessoa ficará internada na UTI ou qual a melhor oferta de produto para um determinado grupo de consumidores.
- Ciclo de vida do cliente.
EXEMPLOS
Todo o trabalho da Stefanini Scala começa com o entendimento do negócio. Depois, estudamos quais dados são necessários e quais estão disponíveis em databases até chegar a modelos estatísticos a serem implementados.
Para definir o ciclo de vida do cliente, por exemplo, estudamos perfis de clientes e as ações de marketing capazes de mantê-los ativos pelo maior tempo possível, sem que migrem para a concorrência. Se conhecemos o cliente, podemos oferecer um determinado produto, um crédito, um investimento, montar uma oferta. Podemos fazer com que consumam mais.
A área de telecomunicações, por exemplo, sofre com a migração de clientes para a concorrência. O trabalho de análise preditiva, nesse caso, inclui pontuar os clientes de forma que, quanto maior for a pontuação, maior a chance de perder aquele cliente num determinado período de tempo (churn rate ou taxa de evasão de clientes). Monitorar o churn rate é fundamental pois significa ter a oportunidade de criar ofertas especiais capazes de reverter o cenário de perda.
A análise preditiva pode, também, determinar quais são os clientes ouro, prata ou bronze, com base no potencial futuro de compra. E pode definir quais produtos cada grupo está propenso a comprar. Imaginou o tanto que é possível fazer?
Todas as áreas, sejam Indústria, Varejo, Saúde, Educação, podem se beneficiar. E na Stefanini Scala temos uma equipe especializada, pronta para ajudá-lo.
Saiba mais aqui.