Análise preditiva

​Análise preditiva: 10 erros mais comuns que você precisa evitar

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 todo o suporte informativo de que os gestores dependem para aumentar a competitividade da empresa no mercado. 

A análise preditiva, por meio de dados, algoritmos e soluções de Machine Learning, é capaz de conduzir os cientistas de dados na previsão de situações futuras e, com isso, indicar os melhores caminhos para se reagir às novas tendências e garantir o sucesso dos negócios.

Para ajudar você a entender melhor o funcionamento da análise preditiva, listamos aqui os 10 erros mais comuns relacionados a essa prática e que devem ser evitados a todo custo. 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 maior a quantidade de dados e a organização deles por séries históricas, maior a probabilidade de ocorrência de bons resultados.

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 lacunas, antes de iniciar um modelo.

Os cientistas de dados, bem como o software de análises estatísticas, estão preparados 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.

7. Crença em um processo totalmente autônomo

É muito comum nas empresas se acreditar que a análise preditiva, por se tratar de um recurso tecnológico e baseado em Learning Machine, as coisas acontecem de maneira totalmente autônoma. Não é bem por aí!

Na realidade, não há mágica nesse processo. Dados desestruturados, aleatórios e sem nenhum tipo de sistematização não serão transformados em insights e fontes de lucro para a empresa de uma hora para outra.

É preciso estratégia, planejamento e consciência do que se busca com o uso da análise preditiva. Afinal, cada necessidade do negócio precisa ser avaliada e compatibilizada com uma estratégia adequada de análise, para que os resultados aconteçam de maneira satisfatória.

Esse olhar mais estratégico e direcionado é a base para a identificação de alguns aspectos essenciais da ciência de dados: os riscos, fraudes, demandas e oportunidades. Cada modelo criado deve buscar abranger esses elementos de forma isolada, já que tentar englobar todos eles em uma única formatação pode ser visto como um erro.

8. Adoção de modelos limitados

Trabalhar com grandes quantidades de dados não é sinônimo de sucesso nas análises. Em regra, além de volume, qualidade, segurança precisam fazer parte da estratégia de análise preditiva do negócio. Afinal, estamos falando de bases de dados corporativas, isto é, de fontes distintas. Logo, é fundamental estabelecer um alto nível de organização para que se consiga ser produtivo e eficaz na hora de extrair resultados.

No entanto, isso não será possível se o modelo for limitado e condicionado ao emprego de blocos únicos de informações, o que prejudica o valor das análises ao reduzir a variedade de dados contrastantes.

Assim, o ideal é trabalhar com dados dinâmicos, que demonstrem diferentes perspectivas de análise, aumentando a profundidade e a qualidade dos estudos.

9. Espera por dados purificados

Quem adota uma estratégia de análise preditiva certamente espera que os melhores dados logo estejam à disposição da empresa. Mas e quando isso não acontece, está tudo acabado? Evidentemente que não. Inclusive, pensar dessa forma só dificulta o avanço da estratégia.

Na verdade, o que deve ser feito é uma avaliação crítica do modelo, de modo a solucionar eventuais problemas o mais rápido possível e, a partir de então, aumentar a qualidade dos dados extraídos.

Além disso, é fundamental que a empresa saiba lidar com as informações que já possui, já que elas reforçam o valor dos dados externos e que, muitas vezes, não chegam puros e prontos para serem empregados.

10. Falta de uma cultura organizacional focada em inovação

Grande parte das empresas já reconhecem o valor da análise preditiva quando o assunto é atuação estratégica. Porém, se esquecem de que todos os benefícios dessa prática não vêm de um dia para outro. O negócio precisa atingir certa maturidade quanto ao uso da tecnologia e das informações.

Em outras palavras, a ciência de dados depende de um contexto interno de inovação, na qual os diferentes setores da empresa estejam alinhados com as novas metodologias e tendências do mercado.

Por fim, agora que você está inteirado dos desafios e erros mais comuns na implementação da análise preditiva, fique atento a cada um dos itens citados neste post. Assim, certamente conseguirá extrair o verdadeiro valor dessa importante prática.

Então, gostou deste post? Não pare por aqui. Continue lendo e se informando mais sobre o tema. Aproveite e confira também nosso artigo sobre a importância de uma plataforma de análise avançada em sua empresa!

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