O que é análise prescritiva?

A análise prescritiva é uma abordagem avançada de análise de dados que emprega algoritmos matemáticos sofisticados e tecnologia para fornecer recomendações práticas para a tomada de decisões. É a terceira e última fase da análise de negócios, depois da análise descritiva e preditiva.

Na sua essência, a análise prescritiva preocupa-se em responder à questão central: “Que medidas devem ser tomadas para alcançar um resultado desejado ou resolver um problema específico?” Combina dados históricos, informações em tempo real e modelos preditivos para fornecer orientação prática às organizações, permitindo-lhes fazer escolhas bem informadas que maximizem a eficiência, minimizem os riscos e melhorem o desempenho geral.

Conceitos-chave de análise prescritiva

A análise prescritiva é construída sobre vários conceitos e princípios-chave que a distinguem de outras abordagens analíticas. Compreender estes conceitos é essencial para compreender como funciona a análise prescritiva e por que é um componente crucial da tomada de decisões baseada em dados.

Espectro analítico

O espectro analítico é uma estrutura que categoriza diferentes estágios de análise de dados, cada um com seu foco e objetivos específicos. Esses estágios representam uma progressão na forma como as organizações podem aproveitar os dados para obter informações e tomar decisões informadas. Os três estágios principais no espectro analítico são:

Análise Descritiva

Este é o estágio fundamental da análise de dados. A análise descritiva envolve o exame de dados históricos para entender o que aconteceu no passado.

As organizações usam esse estágio para resumir e visualizar dados, identificar tendências, padrões e anomalias e obter uma visão retrospectiva de suas operações. Por exemplo, uma empresa de varejo pode usar análises descritivas para analisar dados de vendas anteriores e identificar quais produtos foram mais populares no último ano.

Análise preditiva

Na análise preditiva, modelos estatísticos e de aprendizado de máquina são empregados para prever resultados futuros com base em padrões de dados históricos. Este estágio se concentra em fazer suposições fundamentadas sobre o que pode acontecer no futuro.

Por exemplo, uma instituição financeira pode utilizar a análise preditiva para criar modelos que prevejam o risco de crédito para os requerentes de empréstimos, ajudando-os a tomar decisões sobre aprovações de empréstimos.

Análise Prescritiva

A análise prescritiva representa o estágio mais avançado no espectro analítico. Ao contrário da análise descritiva e preditiva, que se concentram na compreensão e na previsão, respectivamente, a análise prescritiva vai um passo além ao fornecer recomendações acionáveis. Considera dados históricos e previsões futuras e fatores em restrições, objetivos e diversas variáveis de decisão.

Esta fase responde à questão crucial: “Dada a situação atual e os resultados desejados, que ações devem ser tomadas?” As organizações usam análises prescritivas para otimizar a tomada de decisões, maximizar a eficiência, minimizar riscos e atingir objetivos específicos.

Por exemplo, uma empresa de logística pode empregar análises prescritivas para determinar as rotas de entrega mais rentáveis, considerando custos de combustível, prazos de entrega e capacidade do veículo.

Otimização de Decisão

A otimização de decisões envolve a determinação da solução ou curso de ação mais favorável entre uma gama de opções disponíveis, ao mesmo tempo que considera várias restrições e objetivos.

Este processo utiliza técnicas de otimização matemática, que se baseiam em modelos matemáticos para formular problemas de decisão e identificar a melhor solução. Os métodos comuns de otimização matemática incluem programação linear (para problemas lineares) e programação inteira mista (para problemas com variáveis discretas e contínuas).

A otimização de decisões é um componente chave da análise prescritiva. Ele capacita as organizações a fazerem escolhas que maximizem a eficiência, minimizem custos ou otimizem qualquer objetivo específico, considerando inúmeras variáveis e restrições.

Integração de dados

A análise prescritiva depende fortemente da integração de dados, combinando diversas fontes de dados para criar um conjunto de dados unificado e abrangente. Este conjunto de dados integrado é essencial para facilitar a tomada de decisões informadas.

As fontes de dados em análises prescritivas abrangem diversas informações, incluindo dados históricos, feeds em tempo real, dados de mercado externo e dados de clientes. A integração envolve coletar, transformar e harmonizar esses dados para garantir que o modelo analítico possa utilizá-los de maneira eficaz.

Por exemplo, no sector financeiro, a integração de dados pode envolver a fusão de dados de várias fontes, tais como índices de mercado, indicadores econômicos e históricos de transações de clientes. Este conjunto de dados holístico permite que as instituições financeiras tomem decisões de investimento otimizadas, considerando as tendências do mercado e os perfis individuais dos clientes.

Modelos Preditivos

Os modelos preditivos são responsáveis por prever cenários e resultados futuros. Esses modelos empregam dados históricos e técnicas estatísticas ou de aprendizado de máquina para prever eventos futuros com base em padrões e tendências observados.

Os modelos preditivos são rigorosamente treinados em dados históricos para reconhecer padrões e relações entre variáveis. Uma vez treinados, eles podem ser aplicados a novos dados para fazer previsões informadas. No contexto da Análise Prescritiva, essas previsões tornam-se parte integrante dos algoritmos de otimização que orientam os tomadores de decisão para as ações mais vantajosas.

Variáveis e restrições de decisão

A análise prescritiva leva em consideração dois componentes fundamentais: variáveis de decisão e restrições. Variáveis de decisão são aspectos sobre os quais uma organização tem controle ou pode alterar. As restrições, por outro lado, são limitações ou requisitos que influenciam a tomada de decisão.

Por exemplo, na gestão da cadeia de abastecimento, as variáveis de decisão podem incluir níveis de produção e as restrições podem incluir capacidade de armazenamento ou limitações orçamentais. Esses elementos são cruciais para determinar as melhores ações a serem tomadas dentro dos parâmetros.

Ao considerar tanto as variáveis de decisão como as restrições, a análise prescritiva ajuda as organizações a otimizar as suas escolhas, tomando decisões que se alinham com os seus objetivos, ao mesmo tempo que aderem às limitações práticas.

Análise de cenário

A análise de cenário é outro componente essencial da análise prescritiva. Envolve a exploração de vários cenários hipotéticos para obter informações sobre os resultados potenciais de diferentes decisões.

Por exemplo, uma empresa de retalho pode utilizar a análise de cenários para avaliar o impacto de diferentes estratégias de preços nas vendas e na rentabilidade. Os decisores utilizam a análise de cenários para avaliar as implicações das suas escolhas e selecionar o curso de ação mais favorável.

Ao realizar análises de cenários, as organizações obtêm informações valiosas sobre os riscos e benefícios potenciais de diferentes cursos de ação. Essas informações os ajudam a tomar decisões bem informadas, considerando vários resultados possíveis.

Insights em tempo real

A análise prescritiva oferece a capacidade de fornecer informações em tempo real. Isto significa que as organizações podem aceder a informações imediatas e tomar decisões com base nos dados mais atualizados.

Esta funcionalidade em tempo real é particularmente vantajosa em setores de ritmo acelerado, como finanças e comércio eletrônico, onde decisões rápidas e informadas podem afetar significativamente os resultados. Permite que as organizações respondam prontamente às condições em mudança e mantenham uma vantagem competitiva em mercados dinâmicos.

O processo de análise prescritiva

O processo de análise prescritiva envolve uma série sistemática de etapas que as organizações seguem para aproveitar o poder das recomendações baseadas em dados para uma tomada de decisão ideal. Essa abordagem estruturada ajuda a garantir que as perguntas certas sejam feitas, os dados sejam analisados adequadamente e sejam obtidas informações acionáveis.

Coleta e Integração de Dados

A base de qualquer iniciativa de análise prescritiva reside na recolha e integração sistemática de dados. Esta etapa essencial garante que os decisores tenham acesso a um conjunto de dados robusto. As etapas para coleta e integração de dados são as seguintes:

1. Coleta de dados: esta fase começa com a coleta de dados de diversas fontes, incluindo dados históricos, feeds de dados em tempo real e informações externas. Essas diversas fontes de dados enriquecem o processo analítico.
2. Transformação de dados: Os dados podem precisar de limpeza e formatação depois de coletados para consistência e precisão. Esta etapa garante que os dados sejam utilizáveis, lidando com variações e informações ausentes.
3. Integração de dados: conjuntos de dados integrados combinam informações de todas as fontes relevantes em um formato unificado. Esta visão holística é crucial para uma tomada de decisão informada.
4. Acessibilidade de dados: é essencial garantir o acesso contínuo a dados integrados para tomadores de decisão, analistas e cientistas de dados. Os sistemas modernos de armazenamento e recuperação de dados simplificam esse processo.

Análise e Modelagem de Dados

Após a integração dos dados, o processo de análise prescritiva avança para a análise de dados e modelagem preditiva. Esta fase fornece a base para recomendações informadas. Aqui está uma visão simplificada desta etapa:

1. Exploração de dados: os dados integrados são examinados em busca de padrões e informações, estabelecendo as bases para a compreensão dos dados históricos no contexto dos objetivos.
2. Modelos Preditivos: Utilizando técnicas estatísticas ou de aprendizado de máquina, modelos preditivos são desenvolvidos para prever cenários e resultados futuros. Por exemplo, a demanda do cliente pode ser prevista com base em vendas anteriores e em fatores externos.
3. Previsão: Os modelos preditivos atuam como guias, facilitando a antecipação de tendências futuras, comportamento do cliente e riscos potenciais.
4. Construção de cenários: Vários cenários são construídos com base em previsões de modelos, permitindo a exploração de resultados potenciais e riscos associados.
5. Base para Recomendações: Estes modelos preditivos estabelecem uma base baseada em dados para recomendações prescritivas, garantindo uma tomada de decisão informada na fase subsequente.

Otimização de Decisão

Nesta fase, técnicas matemáticas de otimização são aplicadas para identificar o melhor curso de ação entre um conjunto de escolhas. A otimização da decisão considera duas variáveis cruciais:

• Variáveis de decisão: Abrangem fatores que uma organização pode controlar, como níveis de produção, estratégias de preços ou alocação de recursos.
• Restrições: As restrições são limitações ou requisitos que devem ser levados em consideração, que podem incluir limitações orçamentárias, capacidades de armazenamento, prazos de entrega ou conformidade regulatória.

Esta abordagem permite a identificação das decisões que oferecem a maior vantagem, otimizando os resultados para cumprir eficazmente os objetivos organizacionais.

Análise de cenário

A realização de uma análise de cenário capacita as organizações a compreender melhor os resultados potenciais e os riscos associados em várias escolhas, facilitando, em última análise, a tomada de decisões informadas.

1. Avaliando diversos cenários: As organizações examinam sistematicamente vários cenários hipotéticos, alterando variáveis relevantes para representar diferentes escolhas.
2. Compreender as implicações: O objetivo central da análise de cenários é compreender as consequências potenciais, tanto positivas como negativas, de cada cenário. Ao alternar variáveis, essas consequências podem ser visualizadas.
3. Avaliação de Risco: A análise de cenário envolve a avaliação dos riscos associados a cada cenário, dando aos decisores informações sobre a probabilidade e gravidade de vários riscos.
4. Orientação para a tomada de decisões: Munidos de uma compreensão abrangente dos diferentes cenários e das implicações e riscos associados, os decisores estão mais bem equipados para fazer escolhas cuidadosas. Ajuda a selecionar o curso de ação mais favorável.
5. Planejamento de contingência: A análise de cenário também auxilia no planejamento de contingência. As organizações podem preparar-se para contingências delineando estratégias e respostas adaptadas a cada cenário.

Geração de recomendação

Com base nos resultados da otimização de decisões e da análise de cenários, a análise prescritiva gera recomendações acionáveis. Estas recomendações orientam os decisores para as ações mais adequadas que se alinhem com os seus objetivos, ao mesmo tempo que consideram restrições e incertezas.

Implementação

Uma vez geradas as recomendações, as organizações procedem à implementação das ações escolhidas. Isto pode envolver ajustes nos processos, alocação de recursos, estratégias de preços, logística da cadeia de abastecimento ou outras áreas de operação. A implementação é uma etapa crucial para perceber os benefícios da análise prescritiva.

Monitoramento e Feedback

O processo de análise prescritiva não termina com a implementação. Envolve monitoramento contínuo de resultados e ciclos de feedback. As organizações acompanham os resultados das suas decisões, avaliam a sua eficácia e refinam as suas estratégias com base no feedback do mundo real. Esta abordagem iterativa garante que as decisões permaneçam alinhadas com as metas e circunstâncias em evolução.

Iteração e Melhoria

A Análise Prescritiva é um processo contínuo de refinamento e melhoria. As organizações repetem continuamente as etapas, incorporando novos dados, ajustando modelos e otimizando decisões para se adaptarem às mudanças nas condições do mercado e nos objetivos de negócios.

Aplicações de Análise Prescritiva

A análise prescritiva pode fornecer recomendações práticas e otimizar a tomada de decisões em diversos setores. É excelente na consideração de restrições e incertezas complexas. É transformador para enfrentar desafios complexos e ajudar as organizações a alcançar os seus objetivos estratégicos. É popular entre vários setores, incluindo os listados abaixo.

Gestão da cadeia de suprimentos

A análise prescritiva assume um papel central na gestão da cadeia de abastecimento. É excelente na otimização do gerenciamento de estoque, previsão de demanda e estratégias de distribuição. Ao facilitar a alocação eficiente de recursos, a análise prescritiva reduz os custos operacionais. Garante a disponibilidade dos produtos quando e onde forem necessários.

A aplicação da análise de cenários permite que as organizações identifiquem potenciais perturbações e elaborem proativamente estratégias para fortalecer as suas cadeias de abastecimento.

Gestão de saúde

O setor de saúde aproveitou a análise prescritiva para melhorar o atendimento ao paciente. Isto é conseguido através da otimização dos planos de tratamento e da garantia de uma alocação eficaz de recursos. Os hospitais colhem os frutos da melhoria da eficiência operacional. Isso inclui melhorias no gerenciamento de leitos, agendamento de pessoal e alocação de recursos.

Gestão de Risco Financeiro

A análise prescritiva auxilia na avaliação e mitigação abrangente de riscos no setor financeiro. Ele oferece suporte à otimização de portfólio e detecção de fraudes e auxilia as organizações a navegar pelas complexidades da conformidade regulatória.

Energia e serviços públicos

O setor de energia e serviços públicos utiliza análises prescritivas para otimizar a distribuição e o consumo de recursos. Isto leva a reduções de custos e reduz o impacto ambiental, o que é essencial no mundo atual consciente do clima.

A manutenção preditiva da infraestrutura de serviços públicos minimiza o tempo de inatividade e as interrupções de serviço, aumentando ainda mais a eficiência operacional.

Manufatura e produção

Os fabricantes adotaram análises prescritivas para aumentar a eficiência da produção e o controle de qualidade. Ele agiliza o agendamento de manutenção, a alocação de recursos e a redução de desperdícios, contribuindo para economias substanciais de custos.

Marketing e Experiência do Cliente

A análise prescritiva orienta campanhas de marketing personalizadas, gerando maior envolvimento do cliente e taxas de conversão. Ele otimiza estratégias de preços e recomendações de produtos com base no comportamento do cliente e nas tendências dinâmicas do mercado.

Os testes A/B e a análise de cenários fornecem informações valiosas para a tomada de decisões baseada em dados em iniciativas de marketing.

Agricultura e Produção Alimentar

No domínio agrícola, a análise prescritiva otimiza a gestão das culturas, as práticas de irrigação e as estratégias de colheita. Garante uma logística eficiente da cadeia de abastecimento, garantindo que os produtos frescos cheguem aos mercados a tempo.

Transporte e logística

A análise prescritiva auxilia na otimização de rotas, manutenção de veículos e alocação de recursos no transporte. Isto se traduz em custos reduzidos de combustível e melhores prazos de entrega.

As operações de armazém são significativamente melhoradas através de uma gestão eficiente de inventário e de processos simplificados de atendimento de pedidos. A integração de dados em tempo real garante que as organizações respondam prontamente às mudanças nas condições, elevando a eficiência logística geral.

Recursos Humanos e Gestão de Talentos

A análise prescritiva facilita a aquisição e retenção de talentos e o planejamento estratégico da força de trabalho em recursos humanos e gestão de talentos. São identificadas lacunas de competências e necessidades de formação, levando a estruturas de equipa otimizadas e a um melhor desempenho organizacional.

Sustentabilidade ambiental

As organizações empregam análises prescritivas para minimizar a sua pegada ecológica, otimizando a utilização de recursos e reduzindo o desperdício. O planejamento urbano sustentável se beneficia de estratégias otimizadas de uso do solo, transporte e gestão de resíduos.

Desafios e limitações da análise prescritiva

Embora a análise prescritiva ofereça benefícios substanciais, ela também enfrenta vários desafios e limitações que as organizações precisam considerar:

• Qualidade e disponibilidade de dados: a análise prescritiva depende fortemente de dados de alta qualidade. Dados imprecisos, incompletos ou desatualizados podem levar a recomendações não confiáveis. Garantir a precisão e a disponibilidade dos dados é um desafio persistente.
• Privacidade e segurança de dados: O tratamento de dados confidenciais levanta preocupações sobre privacidade e segurança. As organizações devem navegar por regulamentações rigorosas e implementar medidas robustas de proteção de dados.
• Complexidade dos modelos: O desenvolvimento e a manutenção de modelos complexos de otimização matemática podem consumir muitos recursos. As organizações precisam de conhecimentos e recursos para construir e gerir estes modelos de forma eficaz.
• Desafios de integração: A integração de soluções de análise prescritiva com sistemas e processos existentes pode ser um desafio. Garantir o fluxo de dados e a compatibilidade contínuos é vital para uma implementação bem-sucedida.
• Resistência Organizacional: Alguns funcionários podem resistir à adoção de recomendações analíticas prescritivas, preferindo métodos tradicionais de tomada de decisão. A gestão da mudança e a formação são essenciais para superar esta resistência.
• Restrições de recursos: A implementação de análises prescritivas pode exigir recursos computacionais significativos, especialmente para a tomada de decisões em tempo real. Organizações menores podem enfrentar limitações nesse sentido.
• Incerteza: embora a análise prescritiva possa lidar com a incerteza até certo ponto, ela não pode prever eventos raros e imprevisíveis. As organizações devem estar preparadas para interrupções inesperadas.
• Interpretabilidade: Modelos de otimização complexos podem carecer de transparência, tornando difícil entender por que uma recomendação específica foi feita. Modelos interpretáveis são essenciais para ganhar a confiança e a adesão dos decisores.
• Considerações Éticas: As decisões analíticas prescritivas podem ter implicações éticas, como preconceitos nas recomendações ou consequências não intencionais. As organizações devem considerar as implicações éticas das suas ações.
• Análise de custo-benefício: A implementação de análises prescritivas pode ser dispendiosa. As organizações devem pesar os benefícios potenciais em relação ao investimento necessário.

Compreender e abordar estes desafios e limitações é crucial para adotar com sucesso e utilizar de forma eficaz a análise prescritiva nos processos de tomada de decisão.

Pensamentos finais

A análise prescritiva combina dados, tecnologia e tomada de decisão inteligente para criar uma ferramenta poderosa para as organizações. Ajuda-os a fazer escolhas bem informadas, analisando grandes quantidades de dados e identificando o melhor curso de ação. Esta abordagem adaptativa permite que as organizações prosperem num ambiente competitivo onde a mudança é constante.

À medida que a análise prescritiva ganha uma adoção mais ampla em vários setores, o seu impacto torna-se cada vez mais profundo. Serve como um catalisador para a inovação, levando as organizações a descobrir formas novas e mais eficientes de operar. Ao otimizar os processos de tomada de decisão, a análise prescritiva aumenta a produtividade e contribui para o sucesso geral dos negócios.

No atual cenário empresarial orientado por dados, utilizar análises prescritivas não é apenas uma escolha; é um requisito estratégico. Esta ferramenta de ponta ajuda as organizações a tomar decisões baseadas em dados, refinar suas operações e atingir seus objetivos com sucesso.

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