<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=1159528794088341&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">

CANAL SYNNEX WESTCON
Toda informação da tecnologia está aqui.

Como superar os desafios da análise preditiva nas empresas?

  • Categoria:

    Big Data

    | Tempo para ler: 4 min

O sucesso nos negócios se resume a tomar as decisões certas no momento certo.

 

 

Seria bem útil se você pudesse antecipar com precisão os riscos e oportunidades. Você poderia prever quais funcionários têm maior probabilidade de deixar sua equipe nos próximos seis meses, por exemplo, ou entender como as mudanças planejadas nos negócios podem afetar o envolvimento dos funcionários.

O sucesso nos negócios se resume a tomar as decisões certas no momento certo. Quanto mais dados você tiver para trabalhar, mais fácil será esse processo, e tecnologias como análises preditivas podem ser de grande valor.

Embora possa parecer uma invenção recente, o software de análise preditiva já existe há anos. Mas as ferramentas de análise preditiva tornaram-se objeto de atenção renovada recentemente devido a um enorme aumento no volume de dados à nossa disposição.

Como resultado, agora o software de análise preditiva está sendo implantado em toda uma gama de indústrias para fazer de tudo, desde detectar casos de fraude no setor de serviços financeiros e realizar perfis de risco no espaço de seguros até executar a segmentação comportamental em um contexto de marketing.

Os desafios da análise preditiva

Apesar dos benefícios potenciais que as ferramentas de análise preditiva oferecem, também há vários desafios que devem ser superados antes que o sonho se torne realidade. Vamos conhecer alguns deles:

1. Crie e execute uma estratégia formal

Um passo inicial na construção de uma estratégia de análise preditiva é determinar as metas e objetivos. A implantação será projetada para aumentar as vendas? Manter o objetivo em mente no desenvolvimento da estratégia facilitará os esforços focados no que especificamente a estratégia visa realizar.

Por fim, antes de implantar análises preditivas nas principais áreas de negócios, execute alguns testes informais para ter uma ideia de como a tecnologia pode ser usada para prever situações de negócios do mundo real. Inicie experimentos em áreas que tendem a ter uma abundância de dados, como marketing ou atendimento ao cliente.

New call-to-action

2. Garanta a confiabilidade dos seus dados

Para que a análise preditiva seja valiosa, os empregadores precisam de dados precisos e abrangentes, sem campos de coluna vazios e entradas inválidas. A boa notícia é que os dados da folha de pagamento tendem a ser alguns dos mais completos e bem organizados de uma organização; portanto, as informações sobre pagamentos geralmente são um bom ponto de partida.

Mas a qualidade de outras fontes de dados pode não ser tão boa. Portanto, proceda com cautela e reconheça que pode ser necessário limpar as informações e instigar as mudanças na maneira como elas são gerenciadas e mantidas à medida que avança.

3. Gerencie volume de dados

Embora ter acesso a grandes conjuntos de dados seja uma coisa boa, alimentar grandes quantidades de dados supérfluos em ferramentas de análise preditiva corre o risco de abrandar os processos essenciais. Além disso, arrisca a exposição de dados confidenciais a olhares indiscretos. Manter um bom inventário de dados ajudará a garantir que os dados corretos sejam utilizados ao executar a análise preditiva.

O truque para gerenciar o volume de maneira eficiente e eficaz consiste em entender exatamente quais conjuntos de dados são potencialmente úteis e quais podem ser desconsiderados com segurança. Um cientista de dados qualificado é a pessoa mais indicada para tomar essas decisões.

4. Evite tecnologia por tecnologia

Um grande desafio para muitas organizações é definir um objetivo claro por que eles gostariam de implementar ferramentas de análise preditiva e entender o que desejam alcançar.

A introdução de novas tecnologias, habilidades e processos é um investimento significativo a longo prazo, por isso é fundamental esclarecer a lógica e identificar os principais resultados esperados. Fazer isso também torna o sucesso mais provável.

5. Respeite a privacidade dos dados

As empresas estão assumindo o desafio de garantir a privacidade e a propriedade de dados com muito mais seriedade do que há alguns meses. Quem já adotou a análise preditiva não é exceção.

Restringir o acesso e o uso de arquivos apenas aos dados necessários para análise é uma prática recomendada. A maneira mais simples de evitar violações da privacidade é manter os dados apenas pelo tempo mínimo necessário.

6. Controle os custos

As despesas de aquisição de dados e folha de pagamento são os dois maiores itens na maioria dos orçamentos de análise Para ajudar a controlar os custos dos dados, é preciso verificar regularmente se algum dinheiro está sendo desperdiçado em dados inúteis ou minimamente eficazes.

Os custos de armazenamento também podem aumentar rapidamente à medida que os estoques de dados aumentam. A melhor maneira de controlar os custos é centralizar os dados e aplicar uma sólida estratégia de governança.

7. Seja realista

As ferramentas de hoje podem analisar dados e ver padrões que, de outra forma, seriam esquecidos pelos humanos - mas nunca substituirão a experiência e a intuição humanas. Portanto, descubra como aproveitar ao máximo o software aprendendo a filtrar e interpretar as ideias que eles geram.

Posts relacionados

5 tendências sobre análise de dados para acompanhar

Lidar com os grandes fluxos de informações geradas e coletadas é tarefa primordial para qualquer empresa otimizar seus resultados e conseguir prever as mudanças no mercado.

O que é Big Data Analytics e quais suas vantagens?

Os novos benefícios que o Big Data Analytics traz são velocidade e eficiência.

Big Data: como implementar uma cultura de dados nas empresas?

O fluxo de informações geradas pela sociedade cresce de forma acelerada. É crucial que as empresas saibam como utilizá-las a favor de seus negócios.

Escreva seu comentário