Snowflake Connect: IA. 27 de janeiro 2026
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Para tomar decisões bem fundamentadas, não é suficiente depender apenas de dados em tempo real. As organizações precisam entender as complexidades de seus negócios e usar os insights atuais para planejar o futuro. Elas também precisam analisar o desempenho passado para antecipar os possíveis resultados futuros. É aí que entra a análise de dados preditiva.
A análise de dados preditiva é um subconjunto da disciplina de análise de dados. Ele se concentra na previsão, na redução dos riscos para as organizações e na informação sobre jornadas personalizadas dos clientes, sendo um componente-chave do planejamento estratégico geral das empresas.
Neste artigo, analisamos os desafios da análise de dados preditiva, como ela funciona e como o uso eficaz desse tipo de análise pode afetar positivamente as organizações, as funções de negócios e os setores.
A análise de dados preditiva usa dados históricos para desenvolver cenários em potencial, antecipar tendências futuras e tomar decisões estratégicas verdadeiramente fundamentadas. Isso ajuda as organizações a ter uma visão melhor informada sobre os resultados futuros previstos.
A análise de dados preditiva é um elemento da disciplina mais ampla de análise de dados, composta por três outras partes: análise descritiva, diagnóstica e prescritiva. A análise de dados preditiva concentra-se no que pode acontecer no futuro. Já a análise descritiva concentra-se no que realmente aconteceu; a análise diagnóstica concentra-se nos motivos que levam algo a acontecer e a análise prescritiva tem como foco o que deve ser feito a seguir.
Usando dados históricos, a análise de dados preditiva baseia-se em processos manuais e ferramentas de IA e aprendizado de máquina para desenvolver hipóteses futuras. Seus princípios centrais incluem várias ferramentas estatísticas, como aprendizado de máquina, modelagem preditiva e mineração de dados.
A análise de dados preditiva oferece às organizações uma análise mais bem fundamentada do que pode acontecer no futuro. Suas atividades são voltadas para transformar dados históricos de finanças da organização, comportamento do cliente, e muito mais, em projeções para o futuro.
Os principais componentes necessários para iniciar a modelagem de análise de dados preditiva são: primeiro, definir o problema que você procura resolver; depois, reunir os dados relevantes associados a esse problema e, em seguida, organizar esses dados de forma significativa e instrutiva. Feito isso, as organizações podem começar a desenvolver modelos preditivos para criar insights bem informados sobre o que provavelmente ocorrerá a seguir.
Durante o processo, cientistas de dados usam modelos para determinar correlações entre vários pontos de dados em um determinado conjunto. Usando IA, ML, mineração de dados e estatísticas, eles buscam padrões que ocorreram no passado e a probabilidade de que os mesmos eventos ocorram novamente no futuro. Eles tiram conclusões sobre as variáveis mais prováveis de afetar os resultados dos negócios e geram as previsões mais prováveis a partir daí.
Existem cinco principais tipos de modelos ou métodos incluídos na análise de dados preditiva. Eles são modelos de: classificação, clustering, série temporal, regressão e métodos de conjunto. A seguir, vamos analisar cada um deles em mais detalhes.
Esses modelos categorizam dados com base em informações históricas e servem para descrever relacionamentos dentro de um conjunto de dados. Usando o aprendizado de máquina, um modelo de classificação aprende a relação entre os dados e seus rótulos específicos para poder classificar novos dados à medida que eles são adicionados.
Esses modelos agrupam pontos de dados com base em características semelhantes. Usando uma matriz de dados, eles conectam pontos de dados semelhantes, identificando padrões que talvez não tenham sido óbvios em outras técnicas de modelagem.
Esses modelos usam pontos de dados que são capturados ao longo de um período de tempo, seja diário, semanal, mensal ou anualmente. Esse tipo de modelagem é a forma mais comum de análise de dados preditiva. Ela avalia as mudanças sazonais, os comportamentos cíclicos do cliente e as tendências ao longo do tempo.
Esses modelos funcionam para decifrar a relação entre duas variáveis ao longo de um período de tempo. Essas métricas podem analisar os dados dos clientes e prever a receita que eles trarão em seu ciclo de vida. Esses modelos mostram como ações específicas podem afetar os resultados totais dos negócios.
Os métodos conjuntos funcionam para reunir todos esses modelos e criar um conjunto de insights mais holístico e informativo. Isso ajuda os cientistas a entender a complexidade e a fornecer informações mais unificadas para que os líderes de negócios tomem as decisões.
Usar análises de dados preditivas pode ajudar a informar as organizações sobre a integridade de seus negócios e fornecer informações relevantes sobre como proceder. As organizações podem analisar os padrões de dados para prever o desempenho futuro, o que pode ajudá-las a tomar decisões melhores.
Com análises de dados preditivas, as organizações também podem melhorar a jornada dos clientes desenvolvendo caminhos personalizados que atendam melhor às necessidades deles. A análise de dados preditiva também pode detectar anomalias, como padrões de fraude, e corrigi-las antes que saíam do controle.
De forma geral, as organizações podem melhorar a eficiência operacional. A análise de dados preditiva leva em conta alguns dos tipos de campanhas ou programas a serem lançados, com base no desempenho passado.
Na análise de dados preditiva, há algumas técnicas mais comumente utilizadas. Analisamos essas técnicas a seguir.
Esse método de análise concentra-se em prever a relação entre as variáveis. Em conjuntos de dados, ela é usada para identificar padrões e encontrar correlações entre pontos de dados. Ao criar uma fórmula em um conjunto de dados, é possível monitorar a correlação.
Essa técnica ajuda a mapear uma série de decisões tomadas colocando os dados em várias categorias com base em variáveis. Ela pode ser usada para indicar os diversos resultados possíveis a partir de diferentes escolhas. Como esses modelos são fáceis de revisar e entender, eles podem ajudar a agilizar o processo decisório.
Essa técnica foi criada para identificar relacionamentos não lineares dentro de conjuntos de dados. Usando ferramentas de IA e reconhecimento de padrão, a rede imita o funcionamento da mente humana, associando pontos de dados aparentemente desconectados. Com esse método, é possível analisar várias formatos de dados, incluindo texto, imagem, áudio e muito mais.
A previsão de séries temporais é uma técnica vital, pois as organizações muitas vezes analisam os pontos de dados ao longo de um período de tempo. Esse tipo de previsão concentra-se nas iterações de dados diárias, semanais ou mensais. Ao manter o foco nas tendências comportamentais ao longo do tempo, elas podem prever os resultados.
O clustering conecta pontos de dados semelhantes. Por meio de clustering, as organizações podem usar dados, como uma compra anterior, para prever que produto provavelmente um cliente comprará em seguida.
Em todos os setores e diferentes ramos de negócios, a análise de dados preditiva pode ser um ativo. A seguir, analisamos alguns dos principais casos de uso em setores de destaque.
Ao analisar o histórico de crédito de um cliente, uma organização financeira pode ser mais capaz de prever a probabilidade de um cliente pagar um empréstimo. As análises de dados preditivas também podem ajudar a reduzir fraudes. As instituições financeiras podem procurar por irregularidades em transações, sinalizar preocupações quase em tempo real e implementar barreiras de proteção.
A análise de dados preditiva pode influenciar a saúde dos pacientes de modo significativo. As organizações de saúde podem usar análises para gerenciar o tratamento dos pacientes, monitorando pontos de dados que sinalizam o início de um problema mais grave, como septicemia em pacientes internados a longo prazo. As organizações também podem revisar os históricos de saúde dos pacientes e oferecer tratamento preventivo, incluindo por exemplo recomendar uma melhoria na dieta do paciente, no caso de um histórico familiar de diabetes.
As análises de dados preditivas podem avaliar com mais precisão o sucesso das futuras campanhas de marketing. Os profissionais de marketing podem usar dados históricos para determinar que tipos de campanhas atraem mais a interação de seus públicos-alvo e ajustar estratégias conforme necessário.
A análise de dados preditiva pode ajudar o setor industrial a gerenciar e distribuir melhor o seu estoque de produtos. Usando dados históricos, os fornecedores podem antecipar quais clientes precisarão de quais produtos e quando, além de poder gerenciar melhor seu próprio estoque. Elas também podem sugerir de forma proativa novos pedidos aos clientes com base nos dados históricos sobre suas necessidades e demandas.
As empresas podem desfrutar de muitos benefícios da implementação da análise de dados preditiva. As principais vantagens são:
Para se manterem competitivas, as organizações precisam ter um visão de futuro, antecipando os resultados, aproveitando as oportunidades e protegendo-se de possíveis perdas.
Usando análise de dados preditiva, os líderes de negócios podem determinar os comportamentos dos clientes. Ao analisar suas bases de clientes e aplicar análises preditivas aos perfis de clientes, as organizações podem adaptar as campanhas de marketing para públicos-alvo específicos e produzir insights mais detalhados com maior probabilidade de engajamento.
As organizações podem detectar melhor fraudes e riscos financeiros usando análises de dados preditivas. As empresas podem sinalizar com antecedência compras de qualidade duvidosa ou anormal se a natureza das compras estiver fora do padrão típico. Além disso, as organizações podem analisar com mais facilidade pontos de dados, como pontuações de crédito e sinistros de seguro, para antever a possibilidade de inadimplência.
De forma geral, a análise de dados preditiva pode melhorar a eficiência de uma organização e aumentar o retorno sobre o investimento. Esse tipo de análise ajuda as empresas a prever estoque e gerir melhor seus recursos internos, além de ajudar as organizações a prever o desempenho de um produto em desenvolvimento, analisando dados sobre as necessidades e os desejos dos clientes. As organizações também podem antecipar os atrasos na produção, monitorando a manutenção de rotina do equipamento.
Com o uso de análise de dados preditiva, as organizações podem dispor de mais informação para decidir com mais qualidade. As organizações podem ser proativas, analisando as tendências históricas para apoiar o processo decisório futuro. Isso pode incluir decisões sobre a quantidade de estoque de um determinado produto, os tipos de campanhas de marketing a desenvolver e as maneiras de melhorar a produtividade em suas operações.
Pode ser extremamente difícil inserir a análise de dados preditiva como parte integrante dos negócios. A seguir, analisamos as principais etapas para começar.
Primeiro, ao começar a trabalhar com análise de dados preditiva, identifique seu objetivo com clareza. Que pergunta você quer responder? Quais são as maiores prioridades da sua empresa? Crie uma lista de perguntas para ajudar você a chegar à raiz do problema.
Garanta o alinhamento de toda a equipe. Tenha canais de comunicação, reuniões frequentes de alinhamento e planos de ação com as funções de negócios que podem se beneficiar e trabalhar com base nas previsões. Sem a oportunidade de serem usados na prática, os insights não têm valor.
Você precisa ter tecnologias eficazes para armazenar e analisar dados. Ter ferramentas disponíveis para funcionários de todas as funções de negócios e níveis de liderança é útil para garantir a transparência e rápida produção de relatórios. Ter ferramentas que funcionários não técnicos podem usar e fazer perguntas interessantes pode produzir insights mais confiáveis de análise de dados preditiva, eliminando o atrito de ter que realizar consultas por meio de uma equipe de ciência de dados.
Começar seus esforços com um projeto piloto pequeno e de fácil gestão ajudará em seu processo de implementação de projetos de análise de dados preditiva de grande porte. Começar com um problema pequeno que exija um conjunto de dados menor é uma ótima forma de demonstrar como a análise de dados preditiva pode influenciar os resultados dos negócios.
Comece com projetos bem definidos e mensuráveis, bem como calcule o retorno sobre o investimento antes de aumentar a escala do projeto ou iniciar projetos adicionais para outras funções de negócios. À medida que a iniciativa aumenta, inserir a análise preditiva em várias funções poderá ajudar a automatizar fluxos de trabalho mais amplos e a aumentar os benefícios do resultado final da iniciativa de análise de dados.
A análise de dados preditiva é indispensável para qualquer organização que esteja em busca de melhorar a qualidade das decisões com base em dados históricos. Analisando os padrões associados ao desempenho passado, as organizações podem alterar suas estratégias para tomar decisões mais bem fundamentadas e, quem sabe, obter melhores resultados.
As ferramentas de análise de dados preditivas incluem amplas plataformas capazes de oferecer suporte à preparação de dados e à criação de modelos. Elas também incluem plataformas low-code, que oferecem fluxos de trabalho visuais para a criação de modelos. Em geral, usuários com menos experiência de programação usam essas ferramentas. Além disso, existem ferramentas de código aberto, mais flexíveis para usuários avançados.
LLMs, como ChatGPT, criam respostas em linguagem natural ao tentar prever a próxima palavra de uma sequência. Os LLMs podem ajudar na preparação de dados e em outras tarefas contidas na análise preditiva de dados. E, com um pouco de trabalho, é possível solicitá-los a realizar a análise preditiva dos dados que você fizer upload. O ChatGPT pode processar grandes volumes de dados de modo relativamente rápido e, ao ser solicitado pelo usuário, identificar os principais padrões e fazer previsões de possíveis resultados.
O aprendizado de máquina é uma ferramenta usada para informar a análise de dados preditiva. Aprendizado de máquina é usado para identificar padrões nos dados que, em seguida, fundamentam os insights da análise de dados preditiva.
Previsões: essa é a natureza da análise de dados preditiva. Elas são baseadas na estruturação dos pontos de dados relevantes coletados. Embora ajudem a fundamentar as decisões de negócios, eles são parte do quebra-cabeças. Quanto mais alta a qualidade dos dados e quanto mais cuidadosamente elaboradas as perguntas a serem analisadas, mais provável será que as previsões resultantes sejam confiáveis.
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