Como reduzir custos com análise preditiva

Todo negócio ou empresa, não importa em qual segmento atua nem quanto lucro obtém, precisa estar sempre em busca de formas eficientes para reduzir seus custos. Afinal, essa é a maneira mais adequada de manter a saúde financeira de um empreendimento em dia.

Pensando nisso, você consegue imaginar o poder de uma ferramenta que consiga identificar oportunidades, riscos, tendências e probabilidades futuras?

É isso que a análise preditiva pode fazer por diferentes tipos de negócios, através da leitura dos dados históricos de uma empresa.

Neste artigo, você vai saber o que é análise preditiva e como ela pode te ajudar a reduzir custos.

Acompanhe!

O que é análise preditiva?

A análise preditiva é uma técnica analítica avançada, que se utiliza da mineração de dados históricos, algoritmos estatísticos, Inteligência Artificial (IA) e Big Data para ajudar empresas e organizações a processar e interpretar dados.

Esse processo é realizado com o objetivo de prever e antecipar cenários futuros com maior precisão, além de descobrir tendências, se planejar para eventos inesperados e fazer projeções de atividades futuras.

Com os avanços tecnológicos e de Big Data, juntamente com o uso cada vez maior da ciência de dados aplicada aos negócios, atualmente é possível processar um grande volume de dados. 

Assim, as ferramentas disponíveis para esse tipo de análise permitem utilizar o histórico de uma empresa para organizar informações e mapear padrões, a fim de apontar possíveis caminhos a seguir.

Saiba mais: Análise preditiva: o que é e qual sua importância

Saiba mais: Manutenção preditiva: o que é e como funciona

Como a análise preditiva pode reduzir custos?

Com sua enorme capacidade de permitir que empresas aprendam com as experiências do passado para obter melhores resultados no futuro, a análise preditiva é uma grande aliada para a redução de custos em negócios de todos os segmentos.

Entre as possibilidades que a análise preditiva oferece para reduzir os custos de uma operação, podemos incluir:

• Ajuste de rota: ao antecipar cenários, a análise preditiva pode identificar possíveis riscos e possibilitar um ajuste na rota do negócio, evitando assim o desperdício de tempo, de mão-de-obra e de material. 

• Gerenciamento de recursos: aumenta a capacidade de gerenciar recursos de maneira mais eficiente e precisa, gerando maior produtividade.

• Previsibilidade na tomada de decisões: uma vez que o negócio tem uma grande gama de dados para serem analisados, é possível tomar certas decisões – como a reposição de estoque, por exemplo – de maneira mais assertiva e sem desperdícios.

• Menor risco de interrupção da produção: a análise preditiva permite antecipar um futuro problema no maquinário, por exemplo, permitindo assim que a manutenção preditiva seja feita antes que um problema maior ocorra.

Como implementar a análise preditiva?

Para implementar a análise preditiva em sua empresa, é fundamental seguir as seguintes etapas:

1. Defina os objetivos

Antes de iniciar esse processo de análise, é importante que o negócio tenha clareza de suas necessidades e do que pretende melhorar em seus processos, a partir da análise preditiva. 

2. Defina as metas de análise

Com os objetivos definidos, é preciso transformá-los em metas de análise, ou seja, definir como os dados obtidos serão trabalhados, para que tecnologias, cálculos e modelos sejam analisados adequadamente.

3. Colete os dados

Nesta etapa, os dados para análise começam a ser coletados (Big Data). Porém, é preciso se atentar à qualidade dos dados, estabelecendo fontes confiáveis – como a base de dados interna, pesquisa, etc – para aumentar o grau de confiabilidade da análise.

Neste momento, são definidos os dados mais relevantes para cumprir o objetivo proposto.

4. Prepare os dados

Agora que os dados foram coletados, é preciso organizar as informações obtidas para oferecer uma análise eficiente. Isso inclui formatá-las e estruturá-las de forma adequada para que possam ser lidas por uma ferramenta de análise.

5. Analise os dados

Finalmente, nesta etapa os dados que foram coletados e preparados são analisados. Este é um passo importante, que deve ser realizado com cuidado para se alcançar os melhores resultados. 

Aqui, é necessário contar com profissionais qualificados, com conhecimentos estatísticos, que possam interpretar os gráficos apresentados.

A análise pode ser feita de três formas diferentes:

• Univariada: onde cada variável é tratada de forma isolada.

• Bivariada: quando o resultado de duas variáveis são cruzadas.

• Multivariada: quando há relações entre duas ou mais variáveis.

6. Modele

Nesta etapa é criado o modelo preditivo com os dados coletados. Isto acontece seguindo técnicas matemáticas e estatísticas baseadas nas informações obtidas no passo anterior. Além disso, a inteligência artificial pode ser inserida para automatizar, predizer e correlacionar as relações entre os dados.

Com o modelo, a análise preditiva poderá oferecer insights, esclarecimentos e probabilidades futuras, de acordo com o objetivo definido.

7. Monitore

Para que o modelo criado continue válido, é preciso monitorar e revisar regularmente sua eficiência. Assim, é possível garantir que os resultados continuem confiáveis, e até mesmo fazer ajustes quando necessário. O sensoriamento e IoT (Internet das coisas) garantem uma boa inspeção nesta etapa.

Como o MATLAB e o Simulink podem ajudar?

Para que a análise preditiva seja eficaz e ajude negócios de diferentes segmentos a reduzir seus custos, é fundamental utilizar ferramentas adequadas e confiáveis  de coleta, processamento e análise dos dados. Afinal, fazer a coleta e o preparo dos dados sem ter ferramentas que consigam organizá-los, processá-los e simplificar sua utilização, não trará os resultados desejados.

Nesse sentido, o MATLAB e o Simulink são ferramentas eficientes e de uso simplificado, permitindo maior agilidade na manipulação e processamento de grandes volumes de dados, além de poderem ser utilizadas nos mais diferentes cenários.

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