Uma das grandes dificuldades das empresas para realizar análises preditivas sempre foi encontrar profissionais muito excassos ou até improváveis de se encontrar: com PHD em estatística, domínio em programação e aprendizado de máquinas e que entenda sobre as mais variadas áreas de negócios possíveis. Se esse profissional existe ele é um “unicórnio” do mercado: dizem que existe, mas ninguém nunca viu.
Corroborando com isso, as empresas buscam, cada vez mais, adicionar inteligência em suas tecnologias. E é sobre isso que falaremos neste artigo. Acompanhe!
Como a análise de dados impactará os negócios nos próximos anos
De acordo com o Gartner, até 2020, é estimado que o Advanced Analytics, ou o monitoramento preditivo, como chamamos, vai atrair 40% das empresas em novos investimentos em analytics e inteligência de negócios. As ferramentas capazes de entregar soluções com potencial de utilizar dados e algorítimos para realizar previsões, otimizar e simular ambientes de negócio terão maior importância nos próximos anos.
A Evolução da tecnologia
O Analytics já existe há pelo menos 20 anos, como solução de mercado. Entretanto, com a conjuntura de novas demandas na área, aumento de capacidade computacional e a evolução do Big Data e do aprendizado de máquinas, já é possível entregar soluções para resolver grandes problemas das organizações que há 20 anos nem se imaginava ser possível.
A maior disponibilidade de ferramentas de código aberto como R, Python, Spark e Elastic Search, alinhado ao crescimento de dados disponíveis (estruturados, não estruturados e gerados por máquina) têm sido uma oportunidade para as empresas enxergarem aplicação destas tecnologias para melhorar o desempenho dos negócios.
“While advanced analytics have existed for over 20 years, big data has accelerated interest in the market and its position in the business,” Alexander Linden, Research Director at Gartner
Definindo o Advanced Analytics
O Gartner define plataformas de Advanced Analyitics como capazes de proporcionar um ambiente end-to-end para desenvolver e implementar modelos. Estas plataformas devem incluir: (1) acesso aos dados a partir de múltiplas fontes; (2) preparação de dados, exploração, e visualização; (3) a capacidade de implantar modelos e integrá-los nos processos de negócios e aplicações; (4) capacidades performáticas da plataforma, do projeto e do modelo de gestão; e de (5)alta escalabilidade de desempenho tanto para o desenvolvimento e implantação.
O Advanced Analyitics já era utilizado, ainda que sem a devida maturidade, por áreas específicas como, por exemplo, marketing e análise de risco. Agora, outras áreas das empresas necessitam das capacidades do Advanced Analytics para otimizar suas operações, possibilitada através de uma tomada de decisões mais rápida e baseada em informações relevantes.
As áreas de tecnologia e de negócios sempre utilizaram as soluções de Business Intelligence (BI) tradicionais que realizam análises descritivas sobre o que aconteceu, a partir de dados históricos consolidados. A resposta sobre o por quê aconteceu, o que irá acontecer, como isso pode ser resolvido e com o apoio a decisão ou automatização de processos são alguns dos recursos que o Advanced Analytics pode fornecer.
Capacidade Preditiva
Em termos de utilização de tecnologia para o fornecimento de capacidade preditiva ainda existe um longo caminho pela frente. Não existe uma tecnologia definitiva para todas as demandas e que será adotada por todo o mercado. Em alguns casos as complexidades para tal são tantas que os resultados só aparecerão em alguns anos.
Porém, alguns modelos bem sucedidos já podem ser replicados para gerar valor aos negócios. Um deles é o monitoramento comportamental do negócio, que nada mais é do que a utilização de capacidade preditiva para identificar comportamentos anôma-los nas transações.
Análise de previsão, otimização e simulação
Advanced Analytics são um conjunto de técnicas utilizadas basicamente para simular ou prever situações futuras. Pode-se dividir em três categorias:
1. Análise de previsão: um trabalho que ajuda a empresa a entender perguntas com base em determinadas situações: o que vai acontecer com nossos clientes se eles continuarem comprando da mesma forma? O que vai acontecer com o meu negócio caso um concorrente apareça com um produto mais eficiente?
2. Otimização:Como o nome diz, o foco aqui é em otimizar recursos. O software ajuda a responder perguntas tipo: Como podemos melhorar a distribuição dos nossos produtos sem aumentar o número de colaboradores? Quais são as melhores empresas de carga do estado para transportar o meu produto? E do país?
3. Simulação: Um trabalho mais focado no “e se?”, por exemplo: como os nossos clientes vão reagir caso haja uma alteração no produto e aumentemos o preço? Como o nosso público vai reagir caso construamos uma divisão dos nossos produtos com a criação de uma linha prime, mais cara?
As vantagens
Pense no Advanced Analytics (leia mais) como um programa de computador muito poderoso, em que adicionamos ali informações sobre o passado e o presente que, fazendo uso de fórmulas matemáticas, trabalha esses dados da mesma forma que uma calculadora trabalha com números. São respostas realistas e fundamentadas, o que pode ajudar os diretores de uma empresa na tomada de decisões.
Por outro lado, é imprescindível que para acesso a respostas interessantes, o sistema seja nutrido de informações valiosas e precisas. Os profissionais envolvidos também precisam estar preparados, já que além de entregar informações, precisam ter o know-how necessário para conseguir transformar modelos matemáticos em benefícios para os negócios.
Soluções de mercado
Essa tecnologia foi desenvolvido pela OpServices para monitorar transações bancárias que possuam um comportamento específico em cada dia do mês. Para isso, foi necessário o desenvolvimento de uma plataforma interpretasse os diferentes comportamentos em cada um dos dias da semana, nos primeiros dias úteis do mês e as proximidades com feriados, por exemplo.
Na prática, a detecção de anomalias do negócio, são calculadas a partir de um algoritmo de previsão do tempo aplicado ao negócio, que gera limites de confiança superiores e inferiores dos recursos monitorados baseados no comportamento histórico, permitindo a detecção de picos de utilização de recursos fora do esperado, tanto para cima como para baixo das linhas de base.
A cada nova checagem do software de monitoramento é aplicado um cálculo de previsão baseado nas configurações feitas pelo administrador ou analista de negócios. Este modelo permite uma monitoração comportamental e adaptativa do negócio, tornando-se mais precisa à medida que o histórico disponível para o cálculo aumenta.
Quer saber mais sobre como isso funciona? Então baixe o nosso whitepaper sobre o monitoramento preditivo das transações financeiras.
