As empresas levam anos a procurar novas formas de incorporar a análise de dados e as suas operações. Como a ascensão dos produtos digitais facilitou a coleta de informações sobre os clientes e o seu comportamento, tornou-se cada vez mais necessário colocar os dados a funcionar.
Uma das formas mas produtivas pelas quais as organizações podem aproveitar esses dados é no âmbito da gestão de risco.
Através de métodos como a análise de preditivo, os dados podem ser transformados em insights que ajudem a determinar o risco de um investimento ou de uma nova estratégia empresarial. Aproveitar esse poder pode ajudar a tomar medidas inteligentes para os seus clientes e para a própria organização. No entanto, o que geralmente é mais difícil é exatamente esse processo de converter os conjuntos de dados em recomendações concretas e acionáveis para a equipa.
O que é a análise preditiva?
A análise preditiva é um aspeto da ciência de dados que combina a extração de dados, modelagem estatística e a aprendizagem automática para prever resultados prováveis.
Trata-se de uma técnica cada vez mais utilizada pelas empresas, uma vez que esta previsão pode traduzir-se diretamente num aumento da receita por meio de estratégias para atrair, reter e aumentar os seus clientes mais rentáveis. Aspetos com a planificação ágil e os modelos de previsão preditiva fomentam coletivamente um negócio mais resistente que pode melhorar o rendimento empresarial a curto prazo, enquanto se prepara para o sucesso num futuro em constante mudança.
Como se pode utilizar a análise preditiva na gestão de risco?
A previsão e a gestão de risco são conceitos que as empresas sempre tiveram em conta na hora de tomar decisões importantes. A diferença é que, atualmente, esta análise não tem de se feita manualmente, mas pode ser suportada por sistemas automáticos que evitam erros e assim libertam recursos essenciais para a operação da empresa. Mas que infraestrutura é necessária para usar a análise preditiva de forma rentável?
Como a maioria das ferramentas baseadas em dados, a análise preditiva deve ser construída numa base sólida numa infraestrutura de dados. Para isso, soluções de inteligência artificial e machine learning são fundamentais, e devem poder ser tratadas no data center da empresa.
As organizações precisam de várias entradas ao construir os seus modelos. Isso pode ser difícil se os dados estiverem isolados no departamento de Tecnologias de Informação (TI).
A formação das equipas e a visibilidade do trabalho são a chave para o sucesso da análise preditiva, e as soluções na cloud geralmente fornecem ambos.
Estas soluções foram decisivas para enfrentar a crise da COVID-19 no âmbito empresarial, e continuarão a ser nos próximos anos. Entre as várias vantagens, encontramos maior facilidade no backup e restauração de dados, melhor colaboração entre as equipas, excelente acessibilidade (requer apenas conexão com a Internet) ou baixo custo de manutenção, entre outras.
Voltando aos modelos, o seu benefício é sentido a nível estratégico, pois ajudam as empresas a entender o impacto de suas decisões estratégicas e a identificar a melhor interseção de risco em relação ao apetite de risco da empresa. A nível operacional, um sistema de previsão e análise de dados ajudará a automatizar fluxos de trabalho relacionados a áreas de alto volume e baixo custo, concentrando recursos nas áreas mais urgentes.
Em suma, o uso de soluções de análise preditiva baseadas em inteligência de negócios ajuda a melhorar o processo de tomada de decisão e, consequentemente, melhorar os resultados do negócio. Serão sempre um guia fiável, pois são baseados em dados históricos e funcionam em tempo real.
