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Um programa de análise bem-sucedido envolve mais do que apenas a implementação de softwares. Saiba como um conjunto de etapas podem ajudar seus clientes.
As empresas estão cada vez mais dependentes de tecnologias capazes de analisar e gerenciar o grande volume e a variedade de dados gerados atualmente. Esse cenário dinâmico tende a aumentar ainda mais e, para ajudar as empresas a tomarem as melhores decisões, é necessário investir em softwares de análises eficientes.
A análise de dados tem assumido um papel de destaque nas estratégias de negócios. Para obter os resultados desejados, as empresas precisam conhecer os tipos de análise e o modelo que melhor se adeque a sua estrutura.
Há uma tendência crescente entre as corporações de utilizar algoritmos de análise preditiva para melhorar seus negócios. Este modelo examina os dados para tentar prever eventos futuro, usando técnicas de estatísticas, probabilidade e mineração de dados.
Ele visa fornecer uma melhor avaliação sobre o que vai acontecer no futuro para simplificar as tomadas de decisões e gerar novos insights para melhorar as ações da empresa.
Mas para aproveitar ao máximo os modelos preditivos, a equipe de TI precisa adequar os negócios à adoção das ferramentas de análise para que seja possível colocar em prática as mudanças organizacionais e adicionar valor a empresa.
O uso eficaz desse tipo de análise exige o envolvimento e o suporte dos usuários durante todo o processo, por isso, é importante que a equipe esteja preparada.
Confira 8 elementos essenciais para ter sucesso na adoção da análise preditiva:
1 - Contar com profissionais especializados
Será preciso uma equipe especializada para garantir que a organização suporte adequadamente o processo de análise preditiva e as melhorias operacionais proporcionadas por ele.
Os profissionais devem saber lidar com os dados e resultados gerados pelos algoritmos para usá-los no planejamento corporativo.
2 - Compreender os principais objetivos comerciais da empresa.
A análise precisa ter relevância para os negócios, por isso, para melhorar a probabilidade de gerar valor comercial durante o processo, a equipe de análise deve conhecer os objetivos comerciais da empresa e se concentrar na construção de modelos que possam ter o máximo de impacto para atingir esses objetivos.
3 - Definir métricas de desempenho
O modelo preditivo não deve apenas influenciar mudanças nos processos de negócios, mas também impactar o desempenho da empresa por meio da criação de métricas. Elas podem ser usadas para quantificar os valores melhorados após o emprego desse modelo.
4 - Determinar uma metodologia de desenvolvimento
O tempo necessário para desenvolver o modelo preditivo deve ser planejado para que não haja imprevistos. As empresas podem adotar técnicas para acelerar o processo de criação com refinamentos interativos capazes de melhorar os modelos à medida que estão sendo implantados.
5 - Verificar se os dados estão disponíveis
Ainda que uma organização tenha a capacidade de coletar e armazenar enormes quantidades de dados, os analistas ainda precisam saber quais conjuntos de dados estão disponíveis e como acessar aqueles que são relevantes. Uma opção é criar um inventário com os conjuntos de dados e manter metadados técnicos em um catálogo para garantir que os aplicativos específicos de análise preditiva tenham acesso às informações certas.
6 - Ter governança de dados
O ambiente corporativos está em constante alteração e novos conjuntos de dados são continuamente capturados de fontes internas e externas. Por isso, é preciso implementar práticas de governança para ajudar a garantir a qualidade e consistência dos dados, além de poder contar com políticas de uso para evitar interpretações diferentes que levem a resultados negativos.
7 - Estabelecer o princípio de falha rápida
A TI deve planejar falhas quando as coisas não estão indo como planejado. Nem todas as tentativas terão sucesso na entrega de informações úteis, portanto, é necessário estabelecer o princípio da falha rápida: se um modelo preditivo não produz nada de valor para o negócio, é preciso avançar para a próxima tentativa.
8 - Determinar as ferramentas certas para o trabalho
Há um grande mercado de ferramentas de análise preditiva. A TI deve procurar por aquelas que ofereçam um conjunto básico de recursos que correspondam às necessidades de aplicativos. Os fatores que devem ser pensados incluem o suporte para os algoritmos específicos da análise preditiva, a interoperabilidade com uma variedade de plataformas de dados convencionais, a capacidade de lidar com dados estruturados e não estruturados, a integração com a visualização de dados e a apresentação de ferramentas front-end.
A abordagem preditiva exige uma abordagem em equipe e que todos entendam as necessidades corporativas. Essas etapas podem ajudar em sua adoção de forma sustentável e eficiente. Quando realizadas corretamente, é possível que as equipes de TI consigam desenvolver, testar e implantar esse recurso para beneficiar os negócios.
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