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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.

machine learning

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

Bruce Ledesma
Bruce Ledesma
Mantenedor deste portal e estudioso de tecnologias preditivas e negócios,Bruce Ledesma apoia empresas na otimização da conversão de clientes em canais digitais e oferece consultoria em análise preditiva para aumentar a eficiência e rentabilidade de empresas através da previsão do comportamento de seus clientes.

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>, além de se dedicar à realização de estudos, palestras e workshops disseminando conhecimento sobre análise preditiva e big data no Brasil.

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Esse portal é dedicado à promoção da educação sobre big data e análise preditiva no Brasil. Aqui você encontra vários recursos para ajudar você a fazer previsões usando dados de forma inteligente.

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