Fazer os julgamentos apropriados é difícil nos negócios, especialmente quando não há dados suficientes para auxiliar na tomada de decisões. Analisar a história nem sempre é um preditor confiável do que acontecerá no futuro. Portanto, tomar decisões apenas com base em fatos históricos muitas vezes é incorreto. A análise preditiva e prescritiva são duas tecnologias inovadoras que os líderes da empresa utilizam para superar essas restrições. Eles preveem o futuro de forma mais correta e, no caso da análise prescritiva, direcionam os executivos para as melhores decisões gerais, combinando dados históricos (analítica descritiva), regras e conhecimento do negócio. Mas então você deve primeiro saber a diferença entre os dois (análise preditiva x prescritiva) antes de dar um passo nessa direção, considerando que ambos soam parecidos.
Visão geral (Análise preditiva versus prescritiva)
A crescente importância dessas técnicas analíticas se reflete em uma previsão de que o mercado global de análises preditivas e prescritivas se expandiria em um ritmo CAGR de 19.6% para US$ 28.7 bilhões até 2026.
Portanto, a grande questão é: existem distinções entre análises preditivas e prescritivas ou elas são intercambiáveis?
Bem, pelo contrário, apesar do fato de que ambas as estratégias são visionárias, podem parecer semelhantes, há uma diferença significativa entre elas. De acordo com Modelo de Ascendência Analítica do Gartner, o seguinte é a hierarquia das técnicas analíticas:
- O que aconteceu? (Análise Descritiva)
- Por que aconteceu? (Análise de Diagnóstico)
- O que vai acontecer? (Análise Preditiva)
- Como podemos tornar a análise preditiva uma realidade? (Análise Prescritiva)
Assim, enquanto a análise preditiva prevê o que pode acontecer, a análise prescritiva revela como fazer isso acontecer. A análise preditiva é subserviente à análise prescritiva neste cenário. Isso não quer dizer que a análise preditiva não seja útil; é só que as informações que eles fornecem não são as mesmas.
Análise Preditiva
O uso de abordagens estatísticas e de modelagem para prever o que acontecerá no futuro é conhecido como análise preditiva. Ele calcula a probabilidade de um determinado evento ou eventos usando dados históricos e abordagens de modelagem. A manutenção preditiva é um exemplo fantástico de análise preditiva, pois tenta descobrir quando uma máquina precisa de manutenção usando vários algoritmos e dados da máquina para estimar o ciclo de vida de componentes importantes. Embora esses dados sejam informativos e acionáveis, eles não definem a ação específica que deve seguir. Em vez disso, ele informa ao usuário que a manutenção é necessária.
Análise Prescritiva
A análise prescritiva varia da análise preditiva, pois não apenas prevê o que acontecerá, mas também oferece ao usuário opções específicas e prescreve quais soluções de negócios são as melhores com base em critérios específicos. Esse tipo de análise ajuda uma empresa ou organização a criar um modelo. E para garantir que ele represente com precisão todos os aspectos do negócio, esse modelo é avaliado em relação aos dados atuais e históricos.
Além disso, os usuários podem examinar o modelo para determinar a melhor decisão com base em critérios estabelecidos, como lucratividade, SLAs e rendimento, em vez de apenas prever o que acontecerá.
A análise prescritiva, no contexto do exemplo de manutenção preditiva acima, não apenas decide que a manutenção é iminente, mas também determina as melhores opções de manutenção, substituição ou terceirização para maximizar a lucratividade e o faturamento total.
Análise preditiva versus prescritiva: qual é a diferença?
Tanto a análise preditiva quanto a prescritiva são ferramentas de negócios cruciais e cada uma serve a um propósito diferente. Mas então, a análise preditiva é inferior à análise prescritiva, de acordo com Hierarquia de análise do Gartner. Isso ocorre porque a análise preditiva prevê o que acontecerá, mas não fornece orientação sobre como tomar as decisões necessárias. A análise prescritiva, por outro lado, não apenas prevê o que acontecerá, mas também identifica a melhor decisão de negócios.
Atributos da Análise Preditiva
- Ajuda a modelar certos elementos de um negócio.
- Prevê o que pode acontecer no futuro.
- Ele prevê um período de tempo (quando isso acontecerá).
- As saídas não são acionáveis; apenas indicam que é necessária uma decisão.
- Tem uma tendência a priorizar uma função em detrimento de outras.
- Normalmente, as hipóteses são testadas usando cenários predeterminados com opções limitadas.
Atributos da Análise Prescritiva
- Ajuda a modelar toda a empresa
- Depende exclusivamente de dados
- Auxilia na recomendação de decisões de negócios específicas.
- Leva em conta as interdependências
- Não é restringido por regulamentos rígidos
- Os benefícios são observáveis e quantificáveis.
- Incorpora cenários hipotéticos.
- Literalmente livre de “instinto” e preconceito pessoal
- Leva em consideração todas as entradas, variáveis e resultados.
- Implementa modelos calibrados e validados para refletir com precisão como a empresa opera.
A análise de análises preditivas versus prescritivas é importante?
Sim, a distinção entre análise preditiva e prescritiva é significativa.
Alguns frequentemente se perguntam se a distinção entre essas duas análises é realmente significativa na prática. Isso resulta de quão mais econômico é operar a análise preditiva em relação à análise prescritiva. Em outras palavras, eles tentam apontar que otimizar uma solução de análise prescritiva requer muito mais esforço do que otimizar uma solução de análise preditiva em menor escala. É fundamental avaliar a maturidade do negócio de clientes em potencial ao responder a essa pergunta.
Embora a maioria das empresas empregue inteligência de negócios, nem todas avançaram para a análise preditiva. Além disso, os registros mostram que a análise prescritiva atualmente é usada por apenas 11% das médias e grandes empresas. O mercado de software de análise prescritiva, por outro lado, deverá crescer a uma 20.6% CAGR até 2023. Isso indica que aproximadamente 37% das empresas começarão a usar análises prescritivas.
Essas descobertas mostram que a distinção entre análise preditiva e prescritiva está se tornando cada vez mais importante para um número crescente de empresas.
De qualquer forma, as duas metodologias analíticas servem a propósitos completamente diferentes. A análise preditiva é reativa no sentido de enfatizar a necessidade de resposta da administração. A análise prescritiva, por outro lado, é proativa, pois mostra ao gerenciamento o caminho a seguir.
Mas aqui está algo que eles têm em comum. Tanto a análise preditiva quanto a prescritiva usam dados em tempo real obtidos de uma empresa ou negócio, bem como outras informações.
Análise preditiva versus análise prescritiva: quais problemas você resolveria?
As análises preditivas e prescritivas não são soluções autônomas que podem ser empregadas por conta própria. Todos os tipos de análise de negócios têm um lugar nas organizações para resolver vários problemas.
A análise preditiva geralmente é uma ferramenta para identificar tendências de curto a médio prazo, que geralmente são úteis, embora isoladas de tendências maiores. Aqui estão alguns exemplos:
- Análise de risco para seguro de curto prazo
- Tendências de vendas especialmente para linhas e mercadorias individuais.
- Previsão de demanda
- Gestão de inventário
- A rotatividade de clientes
- Rentabilidade
- Requisitos de manutenção
Por outro lado, a análise prescritiva tem uma visão ampla da situação. Os modelos prescritivos geralmente analisam organizações inteiras ou, no mínimo, funções, divisões ou fábricas discretas, enquanto a análise preditiva pode medir padrões específicos. A análise prescritiva resolve os seguintes problemas:
- Otimização da extração de carvão em várias minas para atender às demandas dos clientes e, ao mesmo tempo, aumentar a lucratividade geral.
- Determinar a melhor estratégia de fabricação e estoque, especialmente para empresas de bens de consumo.
- Escolher a abordagem de operação ideal para uma empresa de tratamento de águas residuais que atende a uma vasta região metropolitana, mantendo-se em conformidade com os regulamentos.
A diferença de valor organizacional que ambas as técnicas fornecem
Apesar do fato de ambas as metodologias terem benefícios reais, a análise prescritiva geralmente supera a análise preditiva. Embora a escala das operações desempenhe um papel, os tipos de decisões tomadas e os recursos da análise prescritiva para otimizar as decisões também desempenham um papel.
Para avaliações de risco de curto prazo, a análise preditiva tende a se concentrar em uma coleção de critérios relativamente restrita, como o exemplo acima. Embora essa forma de pesquisa possa gerar benefícios significativos ao reduzir o risco, é improvável que esteja na mesma escala de uma solução de análise prescritiva que imita as operações da seguradora. Um modelo como este pode descobrir os produtos de seguro mais rentáveis, os melhores mercados e os melhores métodos para o sucesso empresarial a longo prazo. Além disso, em vez de se limitar a cenários específicos, os executivos corporativos podem usar análises prescritivas para examinar uma variedade de hipóteses, possibilidades e compensações.
A análise prescritiva pode ser mais cara do que a análise preditiva, mas o ROI tem potencial para ser muito maior.
A distinção entre as necessidades de tecnologia
A análise de dados tem sido tradicionalmente o domínio dos cientistas de dados; mas o ambiente de negócios acelerado de hoje exige que os gerentes e executivos de linha tenham acesso imediato a essas ferramentas analíticas. Embora isso não indique o envolvimento na programação ou no refinamento de dados, implica que eles devem ter acesso a ferramentas e painéis de usuário final que lhes permitam investigar os resultados de forma independente. Essa abordagem prática instila confiança nas tecnologias e, ao mesmo tempo, fornece dados em tempo real para auxiliar na tomada de decisões.
Basicamente, você pode executar toneladas de tarefas de análise prescritiva com uma variedade de tecnologias, desde linguagens de programação de alto nível até ferramentas integradas de ERP e pacotes de software específicos para soluções. Para tornar os dados utilizáveis, o primeiro passo é limpá-los e integrá-los. Depois disso, várias abordagens analíticas que vêm a bordo incluem:
- Técnicas de regressão; inclui métodos de regressão linear, baseado em tempo e logística
- Métodos de aprendizado de máquina
- Redes neurais
- Probabilidade condicional (Nave Bayes)
A análise prescritiva leva isso um passo adiante, incorporando heurística ou otimização na análise.
Heurística
A heurística é útil ao lidar com cenários operacionais além da descrição. Este método é uma abordagem matemática baseada em regras. É útil nos casos em que decisões semelhantes são tomadas regularmente, como a aquisição de matérias-primas. Basicamente, as heurísticas são úteis para automatizar julgamentos, mas não tanto para otimizá-los. No entanto, algumas falhas básicas incluem a ausência de requisitos para emendas regulares de regras para evitar que as regras fiquem desatualizadas, bem como o fato de que a heurística não pode examinar todas as circunstâncias possíveis.
A solução ideal é determinada usando uma combinação de modelos matemáticos e algoritmos precisos. Para responder a consultas específicas, um modelo matemático que reflete o negócio ou função é criado e um algoritmo preciso é empregado. O objetivo de um modelo de otimização é maximizar ou diminuir um parâmetro como lucro ou custos.
Operacional
Soluções em pacote e plataformas de otimização também estão disponíveis para software de análise prescritiva. Os pacotes são mais fáceis de configurar e são frequentemente criados para resolver um problema comum ou para um setor específico. Eles geralmente estão disponíveis como soluções SaaS ou PaaS na nuvem.
Uma plataforma de otimização, no entanto, consiste em duas partes: uma plataforma de modelagem para definir o problema e um solucionador de otimização.
Os modelos são criados usando uma interface visual de arrastar e soltar ou usando matemática. Além disso, a maioria dos sistemas de otimização são executados internamente e as despesas variam consideravelmente. Eles fornecem soluções altamente personalizadas que são representações realistas do problema. Além disso, eles podem exigir o uso de programadores habilidosos para construir o modelo e frequentemente não possuem interfaces de usuário final.
Alguns, como a plataforma Microsoft Azure da River Logic, exigem extensas habilidades de programação, enquanto outros, como a plataforma Microsoft Azure da River Logic, não.
O que são análises preditivas e prescritivas?
A análise preditiva e prescritiva são duas tecnologias com visão de futuro que os líderes das empresas utilizam para superar as restrições de tomar decisões com base em meras especulações. Eles preveem o futuro de forma mais correta e, no caso da análise prescritiva, direcionam os executivos para as melhores decisões gerais, combinando dados históricos (análise descritiva), regras e conhecimento do negócio.
Qual é a diferença entre manutenção prescritiva e preditiva?
A análise prescritiva, diferentemente da análise preditiva, não apenas decide que a manutenção é necessária, mas também determina as melhores opções de manutenção, substituição ou terceirização para maximizar a lucratividade e o faturamento total.
Qual é um exemplo de análise prescritiva?
Mapas e aplicativos de trânsito são exemplos comuns de análise prescritiva em ação. O Google Maps examinará todas as formas de transporte disponíveis (por exemplo, ônibus, caminhar ou dirigir), as condições atuais de tráfego e prováveis obras na estrada ao calcular a rota ideal para levá-lo do ponto A ao ponto B.
Que tipo de análise de dados tem mais valor?
Enquanto a análise preditiva prevê o que pode acontecer, a análise prescritiva revela como fazer isso acontecer. A análise preditiva é subserviente à análise prescritiva neste cenário. Isso não quer dizer que a análise preditiva não seja útil; é só que as informações que eles fornecem não são as mesmas.
Como as análises preditivas e prescritivas são semelhantes?
Ambos fornecem conhecimento e até previsão para ajudar as empresas a tomar decisões. Análises preditivas e prescritivas usam modelagem estatística, aprendizado de máquina e mineração de dados para fornecer ferramentas estratégicas e insights profundos sobre clientes e operações gerais para executivos de MBA e alunos de pós-graduação de MBA.
