Análise preditiva

Análise preditiva: 6 erros mais comuns que você precisa evitar

A análise preditiva, assim como o uso da estatística, tem ganhado cada vez mais adeptos no meio corporativo. Isso porque, se bem executada, essa estratégia garante maior assertividade nas decisões, fornecendo mais insumos para os gestores ganharem vantagem competitiva no mercado. 

Para te ajudar a entender melhor o funcionamento da análise preditiva, listamos aqui os 6 erros mais comuns relacionados a essa prática. Continue a leitura e confira!

1. Falta de objetivo

O erro mais comum entre os iniciantes no uso de análise preditiva é investir na análise de dados sem um objetivo claro e definido.

Muitos gestores seguem a onda do mercado, de usar dados para tomar decisões, e acabam pedindo dados e mais dados que não têm um objetivo claro, o que leva à impressão de que esse tipo de técnica não traz benefícios reais.​

2. Criação de projetos que a base não suporta

Não tente encontrar algo que os seus dados não conseguem entregar com qualidade e segurança na informação. A análise de dados é feita com base em comparações. Quanto mais a quantidade de dados e a organização deles por séries históricas, mais prováveis serão as suas chances de um bom resultado.

Se você possui blocos de informação sem nenhuma diferença entre eles, o seu modelo não terá base para fazer comparações e descobrir os melhores caminhos. Portanto, é essencial testar diferentes ações e ter dados que mudam conforme o tempo de análise, para o sucesso da sua estratégia. 

3. Busca de um banco de dados perfeito

Muitos gestores acreditam que o banco de dados deve estar perfeitamente organizado, sem valores faltantes ou buracos, antes de iniciar um modelo.

Os cientistas de dados, bem como o software de análises estatísticas, está preparado para lidar com situações de dados faltantes e desordenados.

4. Projeto exageradamente ambicioso

Quando começar, não seja ambicioso, querendo “transformar o mundo com os dados do seu modelo”. O aprendizado e o aperfeiçoamento do modelo são necessários para que a estratégia seja de longo prazo.

Os maiores problemas em definir resultados ambiciosos são o tempo e o investimento necessário para alcançá-los.

Normalmente, os diretores buscam resultados para seus investimentos, assim como o time de trabalho, e se eles demoram a vir há uma desmotivação geral em continuar com o uso da análise preditiva.​

5. Subestimação dos especialistas

É muito comum achar que basta inserir os dados em um modelo que a informação sairá de lá pronta para o uso, sem necessidade de uma revisão por especialistas. Na verdade, esse é um grande engano.

Para que as informações sejam interpretadas corretamente, é preciso contar com um time de especialistas capaz de auxiliar no entendimento dos dados, seu funcionamento e aperfeiçoamento. Caso seja feita a contratação de uma ferramenta, garanta que haja uma equipe de suporte dedicada aos seus projetos para tirar o melhor do seu uso.

6. Implementação supostamente simples

O trabalho não termina quando o modelo fica pronto. Há, ainda, o processo de adaptação da equipe para usá-lo e aperfeiçoá-lo, o que pode levar mais tempo que o seu próprio desenvolvimento.

Os modelos podem ser utilizados desde formas bem simples, como uma tabela de cálculo, a sistemas mais complexos, que precisam de dados de diferentes áreas para funcionar. Neste último caso, a adaptação é mais difícil, uma vez que você precisa garantir que todas as fontes de dados funcionem corretamente.

Em muitos casos, também existe a necessidade da contratação de ferramentas de análise adequadas, devido à complexidade da atuação da organização.

Agora que você entendeu como não cometer os erros mais comuns de análise preditiva, entenda como usá-la para alcançar o sucesso da sua empresa!

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