Em um mercado cada vez mais competitivo e com necessidades de mudanças repentinas, muitas empresas querem investir no que chamam de modelo preditivo.
Se você já pesquisou sobre modelo preditivo, deve saber que ele é, em resumo, uma função ou fórmula matemática que usa dados para gerar informações que “preveem” resultados.
Esse modelo é buscado por empresas que querem adotar processos nos quais é possível realizar análises preditivas com constância e eficiência. Por isso, esse tipo de estudo já é utilizado em diferentes especialidades:
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E a verdade é que os mais variados setores podem aproveitar os benefícios da análise preditiva, que ajuda até no plano de negócios das empresas.
Quem está em busca de um modelo preditivo já deve reconhecer importantes vantagens de tê-lo e de analisar cenários passados para determinar os próximos passos.
Mas, em um cenário com tanta concorrência, vale reforçar mais uma vez para que empresas entendam que esse assunto não pode mais ficar para depois. Aqui estão alguns benefícios:
Além dessas, existem outras diversas características que tornam o uso de data analytics e da análise preditiva cada vez mais essencial para empresas que querem se manter firmes no mercado.
Vale lembrar que o primeiro passo a ser dado para que tudo isso funcione é uma mudança na forma de pensar da empresa como um todo. Por isso, a implementação de uma cultura analítica faz parte do processo.
Essa cultura e outros detalhes que precisam ser estudados antes da estruturação do modelo preditivo em si contam com o importante papel da governança de dados.
Hoje, empresas têm dados gerados nos mais diversos sistemas, na maioria das áreas internas.
Assim, quando ocorre a decisão de trabalhar com eles, é preciso pensar em diferentes detalhes como onde serão armazenados, quem vai ter acesso a essas informações e como isso será possível.
A governança de dados é, basicamente, a gestão de todos os dados gerados e/ou coletados na empresa. E para que isso seja feito de forma eficiente, envolve uma estruturação de processos, ferramentas e técnicas.
A governança precisa ser funcional e, na maioria das vezes, conta com especialistas que consigam alinhá-la aos diferentes processos da empresa, às políticas da organização e até mesmo à tão falada LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).
E se todo modelo preditivo precisa de dados, o primeiro passo para garantir a qualidade desse modelo é garantir também a qualidade dessas informações.
Quando a governança de dados é bem feita, faz com que os dados adequados sejam selecionados e fiquem integrados, além de levar em conta as reais necessidades da empresa em relação ao data analytics.
É só depois de um estudo profundo e completo que o modelo preditivo pode ser definido de maneira eficaz.
Como explicamos, o modelo preditivo precisa de informações realmente úteis. Porém, com a quantidade enorme de dados disponíveis na atualidade — e que estimam que é dobrada a cada dois anos — é preciso coletá-los, centralizá-los, enriquecê-los e catalogá-los antes de fazer qualquer análise.
Não é possível fazer isso sem ferramentas tecnológicas que facilitem todos esses processos. E a governança de dados também tem papel importante nessa etapa.
Com os estudos profundos e, se necessário, ajuda de empresas especialistas, é possível escolher os sistemas certos e relacionados ao que cada negócio realmente precisa.
Essa escolha pode, inclusive, simplificar a vida de quem está em busca de um modelo preditivo. Isso porque, hoje, diversas tecnologias têm dashboards com gráficos e informações que já mostram, de maneira bastante visual, as tendências a serem analisadas.
Agora você já sabe que o modelo preditivo, para ser bem feito, precisa de uma governança de dados bem planejada, já que é ela quem fica responsável pela definição de técnicas, processos e ferramentas necessárias para criá-lo e utilizá-lo da melhor forma.
E a escolha dessas ferramentas é, com certeza, uma das etapas mais delicadas da governança, por envolver investimentos em tecnologia. Não dá para investir em algo tão importante “no chute” e correr o risco de optar por um sistema que não agrega tudo o que o negócio precisa.
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