Potencializando o crescimento no universo tech com análise preditiva e previsão de demanda

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Gabriel Leandro Bandioli

A Fuerza ocasionalmente convida profissionais de diversas áreas para discorrer sobre o impacto da tecnologia nos seus campos de atuação. São pessoas que admiramos e acompanhamos. E hoje, com a palavra um grande parceiro, amigo e colaborador.

Hoje vamos falar sobre um assunto que me empolga bastante: análise preditiva e previsão de demanda turbinadas pelas Inteligências Artificiais (IA).

A explosão das IAs ocorrida após 2022 colocou o mundo em uma corrida acelerada em direção ao futuro. O mercado ainda tateia em busca de pistas sobre quais caminhos e de que maneiras utilizar as IAs e sua interação com os humanos pode levar ao pote de ouro no fim do caminho, mas já podemos adiantar que tudo se resume a quatro palavras: dados e visão estratégica.

Antes, uma rápida apresentação

Sou Gabriel. Desenvolvedor Frontend. Amante de tecnologia, assunto sobre o qual dediquei boa parte da minha vida e uma quantidade generosa de horas no meu dia.

No espaço entre uma linha de código e outra, gosto de estudar e mergulhar em assuntos como análise preditiva, previsão de demanda e outras maravilhas tecnológicas. A cada descoberta se abrindo um universo cada vez mais vasto e emocionante, repleto de possibilidades e desafios.

Vamos lá, o poder da Análise Preditiva no universo tech

No universo acelerado da tecnologia, onde as coisas mudam o tempo todo em uma velocidade que nunca tivemos que lidar em toda história humana, a visão estratégia de cada empresa é a sua baliza para evitar caminhos equivocados e se manter relevante em um mercado em eterna mutação.

É nesse ponto que entra a importância da análise preditiva.

O que ela faz basicamente é o uso de dados antigos e algoritmos de IA avançados para prever tendências e comportamentos do usuário no mundo tech. Uma lógica complexa para um fim simples. O volume de inputs, dados e variáveis permite uma visão mais clara das possibilidades futuras, consegue mais precisão levando em conta fatores que podem estar apenas implícitos nos dados e que a análise tradicional pode acabar ignorando. De maneira mais resumida: ela encontra padrões e ligações que seriam impossíveis de ver usando métodos normais, tornando cada análise mais completa do que seria humanamente possível.

Um dos trampolins para a popularização da Análise Preditiva foi o livro Data Science for Business, dos doutores em Ciências de Dados e Aprendizado Computacional Foster Provost e Tom Fawcett, nele, os autores explicam os mecanismos utilizados pela tecnologia nova para gerar insights combinados sobre comportamento dos usuários, tendências, criação de produtos e estratégia de marketing. Sendo um ponto de destaque a personalização da experiência do cliente. Ao entender as preferências individuais deles, tanto nas necessidades quanto nos canais de comunicação, empresas que usam a tecnologia de maneira adequada conseguem a fidelização e a redução de custo de aquisição de novos clientes.

Um outro livro bastante utilizado pelo mercado é Competing on Analytics, de Thomas H. Davenport, pesquisador de Economia Digital no MIT e Jeanne G. Harris professora de Business Analytics Management na prestigiada British Columbia. O livro traça um apanhado de cases que utilizam a nova tecnologia e seu impacto nas empresas, particularmente na redução de riscos, previsão de demandas e prováveis mudanças econômicas e comportamentais no mundo.

Certo, Gabriel, entendi, mas, por onde eu começo?

Existem bastante opções de softwares no mercado. Vamos então a um rápido overview sobre os modelos mais bem-sucedidos e o que eles oferecem.

Power BI – É um software de análise de dados e inteligência de negócios desenvolvido pela Microsoft. É uma escolha boa para quem está acostumado a lidar com o Office no seu dia a dia. Ele importa dados direto do Excel ou de data warehouses e faz análises preditivas com grande margem de acertos. Outra vantagem é a facilidade para compartilhar os relatórios e gráficos com todo mundo na equipe.

Adobe Analytics – Forte concorrente do Google Analytics, tem uma das melhores ferramentas de análise preditiva. Usa machine learning e modelagem estatística para fazer análises avançadas dos dados e prever comportamentos futuros, como rotatividade e probabilidade de conversão. É um dos mais indicados para insights valiosos de vários conjuntos de dados e seu preparo para o futuro.

Tableau – Uma das melhores plataformas de Business Intelligence (BI), com recursos bastante avançados de análise preditiva. Uma vantagem é que ele permite mexer nos cálculos e testar diferentes cenários em análises usando várias fontes de dados, grupos e segmentações. Outra vantagem é a facilidade em mexer, com um desenho bastante intuitivo.

IBM Cognos Analytics – Essa ferramenta usa IA para oferecer uma análise mais personalizada. Une diversos recursos de análise preditiva bastante fáceis de usar, com uma biblioteca cheia de algoritmos e modelos estatísticos avançados. Tem também a vantagem de integrar com projetos feitos em R, Python e outras linguagens bem comuns no mercado.

Sisense – É uma plataforma que simplifica a análise de dados e permite a inclusão de toda a equipe na inteligência de negócios. Com esse sistema todas as informações ficam num lugar só, facilitando o acesso aos dados quando e de onde quiser.

Novos horizontes

Desde seu nascimento, a personalização de cada entrega foi um dos principais valores da Fuerza. A Análise Preditiva é a evolução natural desse caminho.

Está interessado em começar essa jornada rumo a patamares mais altos e estratégicos? Podemos conversar sobre isso.

Prevemos que você vai gostar do que vai ouvir 🙂

Algumas referências:

Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. O’Reilly Media. Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2007). Competing on Analytics: The New Science of Winning. Harvard Business Review Press. Wu, X., Zhu, X., Wu, G. Q., & Ding, W. (2014). Data Mining with Big Data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 26(1), 97-107.



*Todas as opiniões emitidas no blog, refletem as opiniões dos autores, não necessariamente da empresa.

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