Imagine um mundo onde é possível prever:
– qual cliente vai renovar ou cancelar uma assinatura?
– qual produto de um e-commerce tem maior chance de ser vendido para determinada pessoa?
– qual semafóro está prestes a pifar?
– qual funcionário está prestes a pedir demissão?
– qual cliente está grávida (antes dela mesma saber)?
– qual presidiário pleiteando condicional vai ser reincidente se solto?
Pois bem, nós já vivemos neste mundo. A capacidade de prever estes comportamentos futuros está revolucionando a maneira como vivemos, trabalhamos, consumimos e pensamos.
Nunca se produziu tanta informação em tão pouco tempo. Segundo estimativas da IBM, cerca de 90% de toda informação encontrada no mundo foi produzida apenas nos últimos 2-3 anos. Este volume gigantesco de informação se encontra em forma de dados de todos os tipos: textos, imagens, likes, tweets, posts, cliques, transações online. Isso sem contar planilhas, bases de CRM, informações coletadas através de câmeras, sensores e até de forma analógica (não digitalizada). Com os custos de captação, processamento e armazenamento de dados em queda livre, este volume só vai aumentar. Este fenômeno (produção massiva de dados) é conhecido como Big Data.
A Análise Preditiva por sua vez, é um conjunto de técnicas de machine learning (modelagens estatísticas e algoritmos) que permite analisar padrões, tendências e relações entre dados, prevendo com nível aceitável de precisão, o comportamento de indivíduos.
Todos os dias, milhões de decisões são tomadas usando tecnologias preditivas. Desde uma empresa oferecendo uma proposta específica a um cliente que está prestes a cancelar uma assinatura, qual produto será exibido para um determinado consumidor de e-commerce, até um banco decidindo se vai conceder um empréstimo a fulano.
Nas palavras de Thomas H. Davenport, um dos principais especialistas em analytics no mundo:
“Em uma época em que empresas em muitos setores oferecem produtos similares e usam tecnologias parecidas, processos de negócios diferenciados estão entre os últimos pontos de diferenciação.”
E essa diferenciação se refere justamente às tecnologias preditivas.
Dados são cada vez mais abundantes, simples de coletar e baratos de armazenar. Dados são, indiscutivelmente o ativo mais valioso de uma empresa, pois reúne a experiência coletiva de sua atividade. O trabalho desses dados possibilita melhorar processos, economizar recursos (tempo, insumos e dinheiro) e prever as demandas futuras.
Já existe uma série de tecnologias e métodos à disposição das empresas para que elas trabalhem de maneira mais inteligente, transformando negócios tradicionais em empresas “data-driven” (movidas à dados).
Vivemos em uma das épocas mais transformadoras de toda a história e como tal, acompanhada de seus desafios. Fomentar a disseminação de conhecimento sobre análise preditiva e big data é o propósito deste portal. Neste novo cenário onde dados revelam seus segredos (e em muitos casos os nossos também) nunca foi tão necessário extrair todo o potencial deste valioso recurso.
SOBRE O AUTOR
Mantenedor deste portal e pesquisador e professor de tecnologias preditivas e negócios, Bruce Ledesma é fundador da DATAFY Análise Preditiva, oferecendo consultoria em análise preditiva para aumentar a rentabilidade de empresas, seja através da previsões que geram mais receitas ou que reduzem perdas.
Autor da versão brasileira do curso online “Análise Preditiva Aplicada“, desenvolvido por Eric Siegel, Ph.D., Bruce é bacharel em Administração de empresas pela Universidade Presbiteriana Mackenzie, possui MBA em Marketing Digital pela FGV/SP, especialização em Social Media Marketing pela New York University e várias especializações em análise preditiva e ciências de dados. Fundador da DATAFY Análise Preditiva, empresa especializada em tecnologias preditivas e soluções em big data, Bruce também se dedica à realização de estudos, palestras e workshops disseminando conhecimento sobre análise preditiva e big data no Brasil.
