ANÁLISE PREDITIVA: TENDÊNCIAS 2019

Atualmente, mais dados são criados em um dia do que todos os dados criados até o ano 2000, disse Andreas Weigend, executivo da Amazon.

Esse volume de dados é usado na análise preditiva para prever eventos ou circunstâncias futuras e, assim, ser capaz de antecipar decisões e ações que podem gerar um melhor resultado.

Quando falamos sobre análise preditiva, nos deparamos com várias técnicas, dependendo do resultado que queremos obter. Algumas dessas técnicas mais importantes de análise preditiva são:

Mineração de Dados

A mineração de dados é um processo que coleta e usa grandes quantidades de dados. O objetivo é encontrar padrões repetitivos ou relacionados. Os dados são estruturados de tal forma que seu uso é compreensível, ou seja, descobre tendências úteis e explora essas informações em situações futuras. 

Inteligência artificial

A Inteligência artificial é o resultado da combinação de algoritmos definidos anteriormente para obter os mesmos recursos que a inteligência humana. Uma simulação de vários processos é usada, que inclui uma certa aquisição de informação, para alcançar aprendizado automático e regras baseadas em um raciocínio padronizado. 

Aprendizado de Máquina

Dentro da disciplina de inteligência artificial é um tipo de aprendizado automatizado, baseado em dados, sem ter a necessidade de programar regras ou algoritmos para definir as conclusões. O Aprendizado de Máquina, por meio de um algoritmo, identifica padrões em milhões de dados e pode prever comportamentos e tomar decisões com pouca intervenção humana. 

Aprendizagem Profunda

O Deep Learning realiza um processo de aprendizado profundo. Consiste em uma rede neural artificial com vários níveis hierárquicos. As informações aprendidas em cada nível vão para a próxima, e assim por diante, até que todas essas informações sejam combinadas. Os primeiros níveis reconhecem detalhes específicos que, adicionados em cada nível, geram um resultado final de aprendizagem completa. 

As linhas de negócios em que a análise preditiva expandiu foram: 

• Finanças: prever operações de risco, gestão de empréstimos, flutuações incomuns no mercado; o que pode evitar problemas econômicos futuros.
• Vendas: forneça vendas futuras, gerenciamento de estoque ou receita prevista; antecipação de ofertas e vendas cruzadas de acordo com as necessidades de cada cliente.
• Operações: contabilizar e analisar, em termos de qualidade, as cadeias produtivas a serem antecipadas, evitando assim futuras falhas nos processos de fabricação.
• Marketing: através de processos de mineração de dados, executar um marketing preditivo, podendo prever padrões de compra e consumo, antecipar as necessidades dos clientes e obter lealdade em um e-commerce.

Soluções e tendências de análise preditiva em 2019

O relatório "The Forrester Wave", realizado pela empresa de pesquisa de mercado Forrester, faz uma das mais importantes comparações internacionais de Web analytics. 

A Forrester define e caracteriza o PAML corporativo (provedores de análise preditiva multimodal e aprendizado de máquina) como uma ferramenta para analisar dados, criar modelos preditivos com algoritmos estatísticos e aprendizado de máquina, e implementar e gerenciar resultados dentro da compatibilidade com engenheiros e desenvolvedores de aplicativos de inteligência artificial.

O Multimodal, um dos recursos reconhecidos no relatório, fornece a mais ampla e avançada variedade de aplicativos de trabalho, como interfaces de usuário, assistentes de configuração, automação e ambientes de codificação. 

Para avaliar os pontos fortes e fracos dos principais fornecedores de soluções PAML multimodais, a Forrester baseia-se em um total de 24 critérios, avaliados para diferentes aplicações, em 3 níveis: 

• Oferta atual: A força da sua oferta atual com base em critérios como arquitetura de modelo, operações, algoritmos e soluções de negócios.
• Estratégia: A força das estratégias dos fornecedores, como capacidade de execução, suporte à implementação, preços de aquisição e parceiros.
• Presença no Mercado: A aceitação dos clientes de cada solução, a receita quantificada e seu conhecimento no mercado. 

Embora 3 provedores de soluções sejam mencionados, todos aqueles incluídos no "Forrester Wave" possuem características únicas que satisfazem, em termos de dados, as necessidades do negócio. 

No relatório do último trimestre de 2018 sobre análises preditivas multimodais e soluções de Aprendizado de Máquina, os aplicativos do SAS, IBM e RapidMiner são qualificados como líderes no mercado.

Vamos fazer uma comparação dessas soluções líderes em 2019:

Solução SAS PAML:

A mais nova plataforma de Mineração de Dados Visuais e Aprendizado de Máquina do SAS, até o momento, oferece funções integradas automatizadas, incluindo Deep Learning, em um ambiente único e muito visual para trabalhar. A função Model Studio facilita a programação de algoritmos sem ter que ter um conhecimento avançado de código SAS. Você pode encontrar diferentes redes neurais em segundo plano para encontrar a solução ideal, eficiente e eficaz no software SAS. O segundo aplicativo líder dentro do provedor SAS, o Enterprise Miner, o caracteriza como o aplicativo mais sofisticado na preparação e exploração de dados. Modelagem preditiva avançada para grandes projetos, com códigos de processamento em lote e em séries temporais. Ele inclui integração de software livre com R, possibilidade de executar códigos SAS Viya dentro do processo e, finalmente, implantá-lo na nuvem.

IBM Watson Studio:

Dentro do intervalo do IBM Watson, você encontrará a solução IBM Watson Studio PAML. É uma solução para equipes de Business Intelligence que querem uma ferramenta de Aprendizagem Profunda mais visual. O sistema de arrastar e soltar do SPSS Modeler possui uma interface nova e mais intuitiva. O acesso ao código aberto através de aplicativos de notebook pode ser combinado com seus parâmetros de programação para encontrar o modelo ideal.

Plataforma RapidMiner:

Dentro de um único software, unifica a preparação de dados, Aprendizado de Máquina e análise de modelos preditivos. Caracteriza-se por ser uma das aplicações com ambiente visual e um método de arrastar e soltar mais rápido e fácil de Aprendizado de Máquina, com guias e sugestões de ações no modelo, classificadas com diferentes níveis de habilidade e transparência. Ele tem a capacidade de executar no Hadoop, por meio do Spark, para projetos de Big Data e, recentemente, adicionou a capacidade de trabalhar em tempo real.

A escolha de um aplicativo de análise preditiva não é uma tarefa fácil: ele deve atender aos objetivos predefinidos, adaptando-se à empresa com a melhor qualidade possível, sem a necessidade de migrar dados para outros aplicativos externos. Além de outros fatores, como usabilidade, a origem da informação, o tratamento que vamos dar aos dados e os relatórios futuros. Tudo com o custo de depreciação mais competitivo.

Em conclusão, com as novas tecnologias, onde os dados são constantemente criados, o importante não é apenas possuí-los, mas analisá-los.

Como disse Peter Sondergaard, "a informação é o petróleo do século 21; e análise preditiva, o motor de combustão ". É por isso que as equipes de business intelligence podem antecipar o futuro e tomar decisões, uma das qualidades mais importantes para alcançar o sucesso do negócio.

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