Ferramentas e técnicas de análise prescritiva: 9+ melhores opções de 2023

Ferramentas de análise prescritiva
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A análise prescritiva é a última etapa do processo de análise para empresas. O conceito de otimização de negócios está no centro disso. Assim, com nosso post sobre análise prescritiva já em vigor, passaremos por algumas das melhores ferramentas e técnicas disponíveis à sua disposição.

Basicamente, essas técnicas e ferramentas ajudarão os empresários e estrategistas a tomar melhores decisões ao se aventurar em análises prescritivas.

Então, vamos direto ao assunto, começando com algumas das melhores ferramentas de análise prescritiva de acordo com toneladas de avaliações na rede.

Ferramentas de análise prescritiva

Ferramentas e técnicas de análise prescritiva
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A seguir estão as ferramentas às quais você deve dar algum nível de atenção à medida que você escala o mundo da análise prescritiva.

#1. Melhorado

Improvado é uma solução de análise de dados para departamentos de marketing empresarial. Ele permite que eles obtenham todos os seus dados em um só lugar e em tempo real por meio de painéis e relatórios automatizados.

Principalmente, os dados são extraídos de uma variedade de sistemas de marketing, incluindo Google Analytics, CRMs, plataformas de e-mail, Facebook e outros. Essas informações são então “encanadas” para qualquer data warehouse e plataforma de visualização que você desejar.

Quem se beneficia com o Improvado?

O Improvado é ótimo para análises e marketing, bem como para proprietários de empresas que precisam de uma solução para coletar dados de todas as suas plataformas de marketing em um único local. Esta é uma das ferramentas analíticas prescritivas mais populares. Isso ocorre porque, de acordo com as análises, economizou milhões de dólares às empresas e centenas de horas de trabalho manual de relatórios.

Além disso, as integrações da plataforma vão até o nível do anúncio e da palavra-chave, extraindo dados abrangentes. Você pode até visualizar criativos de anúncios no painel, fornecendo uma visão geral completa de suas estatísticas. Improvado é uma solução simples, direta e fácil de usar que elimina a necessidade de suporte ao desenvolvedor com instalação ou ajustes

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Integrações

O Improvado apresenta mais de 150 integrações diferentes. Eles criarão integrações personalizadas para qualquer fonte de dados que você especificar.

# 2. Alteryx

O Alteryx é uma das poucas ferramentas de análise prescritiva que combinam combinação e análise de dados em uma única ferramenta. Com alguns cliques, a plataforma produz análises implantáveis, usando um procedimento repetível. Em seguida, ele compartilha as análises geradas para fornecer insights de dados mais profundos. ‍

Na maioria das vezes, essa solução é ideal para analistas de dados e cientistas de dados, pois permite integrar e restaurar dados de aplicativos de nuvem, planilhas, data warehouses e outras fontes de maneira rápida e fácil.

Além disso, sem ter que escrever nenhum código adicional, a plataforma integra os dados e, em seguida, faz uma análise estatística prescritiva. Isso fornece análises escaláveis, que eventualmente contribuirão para o sucesso do seu negócio. ‍

# 3. RapidMiner

O RapidMiner fornece às empresas inteligência artificial e análise preditiva por meio de técnicas de análise de dados abertas e abrangentes. Basicamente, os usuários geram, mantêm e fornecem análises preditivas usando essa ferramenta centralizada, que possui uma interface gráfica sofisticada e robusta. A solução também suporta scripts em várias linguagens de programação.

Além disso, o RapidMiner é uma plataforma de ciência de dados para equipes de análise que unifica todo o ciclo de vida da ciência de dados, desde a preparação de dados usando técnicas de aprendizado de máquina e modelos de análise prescritiva.

Enquanto isso, conectividade de dados pré-construída, componentes de fluxo de trabalho e aprendizado de máquina estão todos incluídos na interface visual da plataforma.

Preços do Rapid Miner

O RapidMiner Studio é cobrado por ano e requer um compromisso de três anos. Uma versão gratuita com recursos limitados também está disponível na empresa.

# 4. Sisense

O Sisense torna simples para os clientes transformar seus dados em relatórios interativos visualmente atraentes. Os recursos de visualização da ferramenta incluem uma interface de usuário básica de arrastar e soltar que simplifica a criação de gráficos e imagens mais complicadas, além de visualizações interativas.

Quem se beneficia com o Sisense?

O Sisense é uma ótima opção para equipes de análise que buscam uma visão abrangente de seus dados com o mínimo de suporte de TI. A ferramenta de análise prescritiva fornece informações úteis que levam a decisões orientadas por dados. Além disso, os usuários também podem se conectar diretamente a aplicativos ou bancos de dados relevantes, combinar várias fontes de dados e visualizar dados.

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Preços e integrações Sisense

A Sisense cobra caso a caso. Portanto, para uma cotação de preço, você precisará entrar em contato com a empresa.

Além disso, mais de 100 portas de dados estão disponíveis no Sisense. Você pode passar por uma lista completa desses conectores em seu site oficial.

# 5. Nascimento

O Birst é uma solução de business intelligence e análise preditiva baseada na web que combina insights de diversas equipes, ajudando as empresas a tomar decisões mais bem informadas e automatizando todo o processo de BI.

Basicamente, cada usuário está conectado a uma rede analítica compartilhada que pode ser facilmente acessada e estendida, graças à arquitetura exclusiva da plataforma.

Quem se beneficia com o Birst?

A rede compartilhada de análise da ferramenta permite que os usuários de negócios sejam mais ágeis, preservando o controle de TI. Principalmente, Birst se concentra em um dos problemas mais difíceis da análise de dados. Isso inclui construir confiança nos dados de várias fontes dentro de uma organização.

Preços e integrações

A ferramenta de Birst está disponível para teste gratuito. No entanto, você precisará entrar em contato com a empresa para obter informações sobre preços.

Enquanto isso, em seu site, a Birst não publica uma lista de integrações de dados. Portanto, para obter essas informações, talvez seja necessário falar com um representante de atendimento ao cliente.

# 6. Knime

Knime é um aplicativo de inteligência de negócios (BI) para integração de dados, relatórios e análises. Possui uma interface visual com nós para uma variedade de tarefas. Isso vai desde a extração de dados até a apresentação de dados. Os modelos estatísticos são o foco principal da plataforma.

Além disso, a plataforma de análise destina-se principalmente a cientistas de dados e inclui funções estatísticas, aprendizado de máquina complexo e algoritmos preditivos, controle de fluxo de trabalho e outros recursos.

Além disso, o Knime pode ser usado com uma variedade de ferramentas de ciência de dados, incluindo Python, R, Hadoop e H2O, para citar algumas.

Preços e Integração

Knime é uma plataforma de software livre e de código aberto. Ou seja, você não precisa pagar nenhuma taxa para acessar a ferramenta.

Enquanto isso, a plataforma do Knime possui uma ampla gama de integrações. Você pode ver todas essas integrações em seus website oficial.

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# 7. Talend

Talend é uma plataforma de dados e marketing conhecida por sua versatilidade. Na maioria das vezes, ele pode se comunicar com alguns dos provedores de serviços em nuvem mais conhecidos, incluindo Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud.

A Talend colabora com líderes do setor em uma ampla variedade de setores para desenvolver software de ponta para acesso a big data, integração de dados e enriquecimento de dados. O software também inclui algumas das melhores ferramentas de integração e gerenciamento de dados do mercado, de acordo com avaliações de Reddit.

Preços e integrações

A Talend oferece uma variedade de opções de preços, incluindo um modelo de código aberto gratuito que está disponível para clientes em todo o mundo. O serviço pode ser hospedado localmente ou na nuvem.

Enquanto isso, Talend tem mais de cem conexões de dados. Todos do Talend integrações podem ser encontradas aqui.

#8. OBJETIVOS

A plataforma AIMMS Prescriptive Analytics usa técnicas de otimização matemática e modelagem de dados para fornecer resultados quantificáveis. Consequentemente, isso fornece uma vantagem competitiva para as empresas. A versatilidade e robustez do software permitem que ele opere com uma ampla gama de estrategistas de negócios para ajudar a resolver praticamente qualquer problema.

Além disso, o AIMMS oferece uma resposta segura, adaptável e rápida para quase todos os problemas de negócios. Painéis interativos fornecem estatísticas e suporte a decisões para toda a organização, permitindo melhores resultados.

Além disso, a simplicidade de arrastar e soltar e as opções de visualização nesta solução de análise prescritiva simplificam o design de modelos analíticos. E então a linguagem proprietária torna simples construir soluções sem ter que se preocupar com programação.

Preços e integrações

A Site do AIMMS não fornece informações sobre preços. Também não publica uma lista de integrações em seu site.

# 9. Looker

Looker é uma plataforma baseada na web com uma linguagem de modelagem proprietária. O aplicativo é executado inteiramente no banco de dados e usa os bancos de dados analíticos mais recentes e rápidos para fornecer veredictos em tempo real. Em termos simples, isso torna muito simples para os usuários selecionar, construir e configurar uma ampla variedade de visualizações interativas, oferecendo um grande número de gráficos, tabelas e gráficos.

Além disso, para equipes em quase todos os departamentos de negócios, a plataforma fornece uma ferramenta útil de BI e análise prescritiva. O Looker é especialmente útil para empresas que desejam um aplicativo simples que, no entanto, forneça muitas informações em formato visual.

Preços e Integrações

O preço é determinado por suas necessidades comerciais específicas. Então, você precisa entrar em contato com a empresa para uma cotação.

Enquanto isso, o Looker trabalha com mais de 50 fontes de dados diferentes.

# 10. Quadro

O Tableau é uma plataforma de business intelligence que ajuda as empresas a transformar dados em insights acionáveis. A plataforma fácil de usar simplifica a conexão com dados armazenados em praticamente qualquer lugar e em praticamente qualquer formato. Basicamente, os usuários podem construir painéis interativos com análises visuais avançadas usando o recurso de arrastar e soltar do Tableau.

Além disso, o Tableau pode ser usado por analistas de dados, ou qualquer pessoa, para obter informações valiosas. A plataforma é uma maneira muito útil para empresas com muitos clientes acompanharem seu progresso. E mais importante, não requer nenhum conhecimento de codificação para utilizar.

Seguindo em frente, você tem as opções de instalar o software no local ou hospedar na nuvem a ferramenta de análise de dados no servidor do Tableau.

Enquanto isso, o último pode ser uma excelente opção para empresas que não desejam instalar mais software no local.

Preços

O Tableau tem duas opções de preços para seu produto; um para a instalação no local e outro para a hospedagem do Tableau.

Integrações

O Tableau permite que os usuários se conectem a uma ampla variedade de fontes de dados.

Técnicas de Análise Prescritiva

Antes de examinarmos as várias técnicas de análise prescritiva, é importante compreender a importância de um modelo analítico de decisão. Os componentes envolvidos na tomada de decisão são representados pelo modelo:

  1. As Decisões Finais: Basicamente você precisa fazer algumas perguntas como; Que decisão precisamos tomar e que opções temos? Que outras opções você tem se não quiser tomar a decisão?
  2. Informações importantes para tomar as decisões: Perguntas como: Temos conhecimento que nos ajudará a tomar as melhores decisões possíveis? O representante do call center, por exemplo, que é um tomador de decisões, tem acesso ao perfil do cliente?—precisa de respostas precisas.
  3. O objetivo da decisão: Finalmente, você precisaria de respostas para perguntas como: O que queremos que aconteça como resultado dessa decisão? A decisão, por exemplo, pode nos ajudar a aumentar as vendas no trimestre atual?—neste ponto.

Seguindo em frente, as técnicas de análise prescritiva variam. Para começar, otimização, teoria dos jogos, simulação, abordagens de análise de decisão e sistemas de controle são apenas alguns exemplos. No entanto, descobriu-se que a maioria das organizações adota os dois tipos a seguir:

# 1. Regras do Predictive Analytics Plus

Um modelo de decisão analítica é comum em todas as técnicas de análise prescritiva. Dito de outra forma, eles contêm todos os três elementos que entram na tomada de uma decisão.

A metodologia 'Predictive Analytics Plus Rules', por outro lado, é mais direta. Sem examinar todos os resultados possíveis, ele mistura projeções com regras e premissas definidas pelo negócio. Como resultado, pode nem sempre recomendar o curso de ação ideal. Essa técnica geralmente é útil ao tomar decisões operacionais.

Vamos considerar este cenário; (Fazer uma oferta ao cliente é o ponto de ação🙂

Para cada oferta, um modelo preditivo pode ser projetado para determinar a oferta ideal que pode ser apresentada ao cliente. Isso determinará a probabilidade de cada cliente responder à oferta. Assim, de acordo com uma regra, cada consumidor pode receber a proposta com a maior reação do cliente.

Essa técnica é prescritiva devido a regras definidas pelo negócio. No entanto, devido ao uso de dados e análises, é uma análise prescritiva. As regras ficam mais inteligentes e as análises tornam-se acionáveis ​​como resultado dessa combinação.

#2. Otimização

A abordagem de 'otimização' é a segunda técnica analítica prescritiva. Isso geralmente é usado para tomar decisões estratégicas e táticas. No entanto, também pode ser uma ferramenta para a tomada de decisões operacionais.

Ele usa um modelo de decisão analítica para calcular todos os resultados possíveis para cada opção. Além disso, avalia a extensão do compromisso entre vários objetivos. Ou seja, em cenários com níveis variados de incerteza, avalia o melhor uso de tempo e recursos limitados.

Há, no entanto, um problema com a abordagem de otimização e ela é dividida em três componentes principais:

  1. Objetivo: a métrica que precisa ser otimizada é chamada de objetivo. Por exemplo, maximizar os ganhos para o ano fiscal atual pode ser um objetivo.
  2. Decisões: São escolhas que devem ser tomadas para atingir a meta/objetivo. Uma decisão sobre a quantidade de investimento financeiro, por exemplo, poderia ser tomada.
  3. restrições: são limitações ou restrições que podem afetar uma decisão. O valor de um orçamento, por exemplo, pode limitar a área de abrangência de uma decisão.

Considere a ilustração que foi usada para demonstrar a primeira técnica. Contra o ponto de ação (fazer uma oferta ao consumidor), o modelo de decisão analítica apresentaria todas as opções potenciais (por exemplo, enviar a oferta A ao cliente por e-mail hoje) e resultados (por exemplo, probabilidade de resposta). Assim, para encontrar o melhor ponto de ação, o usuário pode comparar uma combinação (ponto de ação, opção e resultados projetados) com todas as outras combinações.

Consequentemente, à medida que a complexidade cresce (mais pontos de ação e resultados), a demanda por algoritmos avançados que podem computar com eficiência segue o exemplo. Enquanto isso, essa necessidade foi atendida graças a avanços significativos no campo dos algoritmos de otimização.

Exemplos do mundo real de otimização no setor de varejo:

  • Otimizar programas promocionais: as empresas podem escolher quais campanhas executar e para quais produtos, levando em consideração fatores como orçamento, canais, inventário e recursos.
  • Otimizar a seleção de produtos: Para gerar o máximo de valor, as empresas podem determinar a proporção ideal de produtos premium, médio e baixo custo. Basicamente, o custo do produto, a demanda e os impactos de substituição são todos considerados no modelo.
  • Otimizar layouts: Para impulsionar as vendas, alguns varejistas empregam o método prescritivo para determinar o layout ideal da loja.
  • Otimizar preços: Como o método prescritivo ajuda as organizações a identificar e entender padrões e insights, as decisões de preços podem ser tomadas com confiança.

O que é a ferramenta de análise prescritiva?

A análise prescritiva é um método estatístico que usa dados para encontrar a melhor maneira de seguir em frente ou a melhor ação a ser tomada em uma determinada situação. Análises descritivas e preditivas são usadas em análises prescritivas, mas o foco está em insights acionáveis ​​em vez de monitoramento de dados.

O que são técnicas de análise prescritiva?

A análise prescritiva usa uma combinação de métodos e ferramentas, como regras de negócios, algoritmos, aprendizado de máquina (ML) e procedimentos de modelagem computacional. Esses métodos são usados ​​em muitos tipos diferentes de dados, como dados históricos e transacionais, feeds de dados em tempo real e “big data”.

Qual é um exemplo de ferramenta analítica prescritiva?

A automação de e-mail é um exemplo claro do uso de análises prescritivas. Os profissionais de marketing usam a automação de e-mail para classificar os leads em grupos com base em seus objetivos, mentalidades e planos e, em seguida, enviar e-mails com base nesses grupos.

Como a Netflix usa análises prescritivas?

A Análise Prescritiva se concentra no presente, levando em consideração as diferentes variáveis ​​que influenciarão o futuro. Ele auxilia a Netflix a entender os aspectos que influenciam as decisões de compra dos clientes. Essa estratégia é então utilizada para tomar decisões oportunas.

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