Qual o papel da TI preditiva no futuro das empresas?

E se pudéssemos saber exatamente como estará o mundo nos próximos 6 meses? E se soubéssemos que o nosso país enfrentará uma grande crise ou estará no melhor momento dos últimos 10 anos? Poderíamos tentar nos adequar para tirar o melhor proveito da situação? O assunto parece místico, mas é tecnologia. Grandes corporações estão investindo pesado em meios de prever o futuro dos negócios por meio da TI preditiva.

Não tem ideia do que é isso? Nesse post, vamos conceitualizar o que é TI preditiva, falar sobre a sua importância no mundo dos negócios e o que fazer para implementá-lo na sua empresa. Quer saber mais sobre essa tecnologia e tirar o máximo proveito dela? Então não perca essa leitura!

Conceitualizando a TI preditiva

A TI preditiva nada mais é do que a capacidade de prever cenários futuros baseando-se em dados do passado e presente. Isso envolve analisar um conjunto gigantesco de dados para tentar chegar a uma conclusão sobre o comportamento de um fenômeno. A previsão do tempo, por exemplo, trabalha com TI preditiva de todos os registros feitos no passado durante determinada época do ano para tentar dizer qual vai ser o comportamento climático nos próximos meses.

Esse é um conceito que está no mercado há quase 40 anos. No entanto, a TI preditiva é um tema que não pôde ser muito explorado até então, pois o poder computacional ainda era um fator limitante. Ela é o grande pilar do big data — assunto que se tornou muito popular nos últimos anos. A explosão de dados da era digital somado aos avanços tecnológicos da computação permitem que seu conceito seja desenvolvido mais a fundo.

Porém é importante ressaltar que a TI preditiva nada tem a ver com previsões místicas. A tecnologia se baseia em dados reais para prever o futuro. O grande segredo está em obter corretamente os dados mais importantes para que a previsão tenha uma precisão mais correta. Essa tecnologia está sendo muito usada no mundo dos negócios, onde a especulação do mercado dita a forma como as empresas se comportam.

A importância da TI preditiva no mundo dos negócios

A TI preditiva pode ser usada de diferentes maneiras. Em sistemas de segurança, por exemplo, ela é usada para se proteger contra ataques virtuais. A análise de tráfego na rede e comportamento de alguns softwares podem dar indícios de que alguma invasão ocorrerá. A tecnologia vem sendo usada para prevenir ataques de ransomware que são muito difíceis de serem detectados por antivírus e firewalls.

No setor público a TI preditiva é usada para detectar o comportamento da população e tentar evitar manifestações, por exemplo. A polícia faz uso para identificar locais com alto índice de ocorrer crimes e fazer patrulha preventiva.

As empresas privadas também usam de várias maneiras. O setor de marketing especula sobre as novas tendências dos usuários e as possíveis reações ao lançamento de novos produtos e campanhas publicitárias. O setor financeiro tem como missão avaliar o cenário econômico para antever oscilações do dólar, melhor época para investir entre outras funções.

Para todas essas situações, a TI preditiva necessita de um aparato tecnológico e teórico para ser implementada. Ela se baseia principalmente na coleta e análise de dados. O segmento do big data, segundo a IDC, movimentará 260 bilhões de dólares em 2022. Empresas que adotaram a TI preditiva em seus negócios relatam redução de até 15% de desperdícios em decisões ruins.

4 processos necessários para a implementação de TI preditiva nas empresas

A adoção de TI preditiva nas empresas depende da implementação 4 passos iniciais que serão discutidos a seguir.

1. Entender as métricas importantes de predição

Existem métricas diferentes para dados diferentes. O primeiro passo é definir quais são os objetivos comerciais da empresa, senão a TI preditiva será ineficaz.

As análises da TI preditiva devem influenciar diretamente os objetivos comerciais da empresa. Para isso, o foco deve ser na criação de métricas que possam ser quantificáveis no futuro. Dessa forma, os processos sofrerão interferência da análise de dados que terão que se adequar para que as métricas melhorem no futuro.

2. Saber como obter e tratar os dados

A TI preditiva depende de dados. E eles precisam ser relevantes para que a análise seja feita de maneira correta. Alguns são coletados dentro da própria empresa e outros precisam ser minerados no mercado. Para o último caso, é preciso criar estratégias para identificar os dados a serem coletados e tratá-los para que não apresentem ruídos de informação.

Uma boa dica é contar com profissionais capacitados para fazer isso. Os cientistas de dados experientes contam com um conjunto de técnicas e dominam aplicações capazes de processar os dados de forma eficiente.

3. Ter as ferramentas certas

Algumas ferramentas de análise de dados — como planilhas de Excel — podem oferecer um suporte bastante limitado para análises mais complexas. Os sistemas instalados devem condizer com as expectativas do negócio.

Quanto mais robustas as ferramentas são, mais capacidade de predição elas terão. Algumas delas como o Apache Hadoop, NoSQL e Hive são essenciais para a condução de uma boa TI preditiva.

4. Basear-se em uma boa política de governança

A política de governança de dados é responsável pelas diretrizes de coleta, sejam internas ou externas. Elas colaboram para a consistência e qualidade dos dados coletados e ajudam na tarefa de obtenção de informação relevante para a TI preditiva.

A política de governança ajuda a estabelecer recomendações para interpretações de dados, de forma que elas não sejam executadas erroneamente e, consequentemente, gerem resultados negativos para a análise preditiva.

As empresas que conseguem prever como estará o mercado nos próximos meses e anos têm em mãos uma grande vantagem competitiva. A TI preditiva executada corretamente garante um futuro de sucesso às empresas, pois as chances de elas tomarem más decisões sabendo dos cenários futuros são reduzidas drasticamente. Por isso, é importante correr atrás dessa tecnologia e implementá-la na sua empresa o quanto antes.

Curtiu nosso conteúdo sobre TI preditiva? Então não deixe de nos seguir no Facebook e Linkedin para ficar por dentro de todas as nossas atividades. Até a próxima.