A análise preditiva tem se tornado cada vez mais recorrente nas empresas, por ser uma ferramenta estratégica para as organizações, pois utiliza o histórico de dados para identificar padrões e prever tendências e comportamentos de mercado.
Ela pode (e deve) ser utilizada em diversas áreas, contribuindo significativamente para a gestão de riscos, otimizações de processos, planejamento estratégico, marketing e demais áreas imprescindíveis para o sucesso de uma empresa.
Apoiada em seus três pilares principais – dados, modelos estatísticos e algoritmos, e interpretação e aplicação dos resultados – garante a flexibilidade de se encaixar em demandas de diferentes segmentos de mercado.
São inúmeros os benefícios de sua aplicação. Em indústrias, por exemplo, permite monitorar a condição de máquinas e equipamentos a fim de otimizar as rotinas de manutenção e evitar paradas. Já no agronegócio, gera insights sobre eventos climáticos específicos para driblar seus desafios, flexibilizando a cadeia produtiva e garantindo resiliência diante dos cenários adversos.
Além disso, incentiva a tomada de decisões orientada a dados, influência na experiência positiva dos clientes, proporciona o aumento da eficiência operacional, atua na redução de riscos e prevenção de fraudes, propicia a melhoria contínua em processos e torna-se favorável para uma cultura de inovação. Todos esses aspectos também impactam na credibilidade e, consequentemente, transformam-se em vantagem competitiva do negócio.
Porém, para que ela seja aplicada de forma assertiva e eficiente, a empresa precisa estar organizada, possuir um histórico de dados, entre outros aspectos a serem observados. Caso contrário, a análise preditiva pode gerar o efeito contrário e fornecer cenários nada realistas.
Análise Preditiva requer Gestão por Processos
Dados confiáveis são um pré-requisito básico para que a análise preditiva funcione e, coletar dados sem uma de gestão por processos, pode ser uma tarefa extremamente difícil.
A gestão por processos se torna imprescindível, pois dados consolidados, bem como um histórico deles, requerem consistência e padronização. É o fator responsável por garantir que as informações analisadas sejam comparadas entre iguais, evitando os cenários inconsistentes.
Pois, como nossos professores já diziam: não é possível comparar maçãs com bananas. Ao compararmos informações coletadas de forma diferente, ou que tenham não tenham padrão, corrompemos a análise preditiva e impossibilitamos que seu principal objetivo seja alcançado.
O BPM garante uma estrutura sólida, rastreabilidade, histórico de dados organizados e contexto necessários para que a análise funcione, inclusive, com algoritmos de inteligência artificial, facilitando o processo de análise de um grande volume de dados.
Outro aspecto a ser considerado é a melhoria contínua, pilar fundamental da gestão por processos, que alimenta a análise preditiva com dados de qualidade e processos padronizados. Logo, as previsões geradas a partir dela se tornam mais assertivas e confiáveis.
Processos estruturados com o Interact Suite
Antes de focar na implementação da análise preditiva, é preciso focar em estruturar a gestão por processos de sua empresa. Para isso, você pode contar com a solução Gestão por Processos, do Interact Suite.
A solução promove o alinhamento estre as estratégias organizacionais com a tecnologia da informação e as demais tecnologias operacionais. Também conta com ferramentas para automação de processos e funcionalidades de inteligência artificial.
A abordagem disciplinar proposta, permite planejar, documentar, analisar, modelar, desenhar, executar, medir, monitorar, controlar e melhorar processos de uma organização.
Suas funcionalidades permitem o gerenciamento e aprimoramento dos processos com base na análise de dados históricos, possuir coleta automática de indicadores, geração de dados estratégicos definidos previamente e ainda conta com um mapa de calor para avaliar os pontos críticos de cada processo e implementar melhorias.
Já o Assistente de Processos, ferramenta de inteligência artificial, lhe ajuda a descobrir etapas que podem ser removidas ou adicionadas aos processos, explora indicadores que podem ser vinculados e ainda fornece uma análise crítica do processo.
Além disso, o Analytics Manager – vinculado à solução, proporciona uma gestão analítica para que as empresas possam alcançar a maturidade na análise de dados, pois reúne e cruza diversas fontes de dados para garantir a melhor tomada de decisões e contribuir para um histórico confiável de dados para a análise preditiva.
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