Bruxaria ou boa prática? A magia da análise preditiva

O que qualquer pessoa não daria para ter uma bola de cristal que permitisse espreitar o futuro. Imagine as tendências que poderia prever e os movimentos estratégicos que poderia fazer. Embora a modelização preditiva tenha surgido inicialmente com a previsão meteorológica na década de 1940, ainda não existe nenhuma fábrica a produzir bolas de cristal (ou pelo menos bolas que funcionem). Mas, com a análise preditiva, aproximámo-nos um pouco mais dessa magia. 

Neste artigo, explicarei como a análise preditiva utiliza dados históricos e algoritmos avançados para prever tendências, otimizar a tomada de decisões e proporcionar uma vantagem competitiva em vários setores.

O que é a análise preditiva?

A análise preditiva utiliza dados históricos para mapear e estimar como poderá ser o futuro em vários cenários. Nos últimos anos, temos conseguido utilizar algoritmos estatísticos e aprendizagem automática (ML) para fazer previsões de forma mais rápida e precisa. Isto, por sua vez, proporcionou-nos oportunidades para antecipar tendências, ajustar as operações de modo a ter em conta essas tendências e minimizar os riscos que lhes possam estar associados. 

Como funciona a análise preditiva?

Não é tão simples como introduzir números num modelo pré-preparado — pelo menos, não se quiser obter previsões significativas e fiáveis.

1. Comece por recolher os dados relevantes. Estes podem incluir registos, ficheiros de atividade, dados demográficos ou conjuntos de dados externos. O essencial é garantir que a informação é de elevada qualidade e adequada ao tipo de resultado preditivo que procura.
2. Em seguida, terá de limpar esses dados. Refiro-me à remoção de duplicados, à correção de valores em falta e à formatação dos dados restantes num formato adequado.
3. Nem toda a análise preditiva é igual. Terá de escolher a que melhor se adequa às suas necessidades. Existem algumas opções à escolha, tais como:
   1. Modelos de regressão: Podem ser lineares ou logísticos. A regressão linear prevê um resultado numérico contínuo, como o preço das casas. A regressão logística prevê um resultado binário, como saber se um cliente irá comprar um produto.
   2. Árvores de decisão: Estas representam a informação em nós, que correspondem a decisões baseadas nas características dos seus dados. O resultado final é determinado pelas folhas da árvore no final dos nós. As árvores de decisão também podem ser combinadas em florestas aleatórias para obter previsões mais precisas.
   3. Redes neuronais: Compostas por nós interligados semelhantes ao cérebro humano, estas redes são excelentes a encontrar padrões em dados complexos. Podem ser extrapoladas para modelos de aprendizagem profunda, que combinam várias redes neuronais capazes de aprender padrões intrincados.
   4. Análise de séries temporais: Quando os dados são recolhidos ao longo do tempo, estes modelos podem analisar tendências, ciclos e padrões que se alteram durante esse período. 
   5. Agrupamento e classificação: Estes modelos agrupam e categorizam dados. Especificamente, o agrupamento consiste em reunir pontos que são mais semelhantes entre si do que em relação a outros grupos. A classificação categoriza os dados em etiquetas ou classes predefinidas. 
4. Depois de selecionar o modelo adequado, é altura de o treinar e testar. É importante salientar que cada modelo tem pontos fortes e fracos, e poderá acabar por utilizar vários, dependendo dos seus dados e objetivos. Dê tempo ao modelo para aprender os dados e os padrões e, em seguida, teste-o num subconjunto separado para determinar a sua precisão.
5. Chegou ao último passo: é altura de lançar! Depois de implementar o seu modelo de análise preditiva, este deverá processar novos dados com facilidade. Mantenha um calendário regular de monitorização para verificar o desempenho e planear um novo treino sempre que necessário.

Devo utilizar a análise preditiva?

Tal como acontece com qualquer avanço que rapidamente se transforma numa palavra da moda, é essencial ponderar as vantagens e desvantagens. A análise preditiva está a ser rapidamente adotada por muitos setores, desde os cuidados de saúde aos recursos humanos. O consenso geral é que conduz a uma melhor tomada de decisões, a uma maior eficiência e pode proporcionar uma vantagem competitiva. Por isso, está longe de ser bruxaria e, com as melhorias na IA e na ML a parecerem surgir semanalmente, é certamente uma área promissora. 

Por outro lado, a sua qualidade depende apenas dos dados que lhe fornecer. Se encher um Mercedes com algo que não seja gasolina premium, descobrirá que o seu desempenho se aproxima do de um Honda. É necessário bastante tempo para aperfeiçoar os dados até atingirem uma qualidade suficiente para que a análise preditiva funcione, sem mencionar a sua introdução em modelos complexos que precisam de ainda mais tempo para aprender a utilizá-los.

Também existem alguns sinais de alerta discretos no que diz respeito às preocupações com a privacidade, incluindo estudos que destacam a necessidade de modelos éticos no tratamento de dados pessoais.

O veredicto final

No final, a análise preditiva aproxima-se cada vez mais das boas práticas, em vez da bruxaria. É o mais perto que já estivemos de ter uma bola de cristal que funciona e, sem dúvida, constituirá a base do futuro de inúmeros setores.

A decisão de investir ou não em análise preditiva depende do seu tempo e esforço. Tenha em mente que aqueles que a adotarem poderão muito bem ser os líderes de amanhã.

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