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As diferenças entre análise prescritiva, preditiva, descritiva e diagnóstica

Quando falamos de Big Data estamos falando, essencialmente, da capacidade de analisar dados: dados criados e coletados em alta velocidade, de diversas fontes. Desta forma, é seguro dizer que o sucesso no uso desta prática no processo de informação para decisão e planejamento empresarial passa, invariavelmente, pela capacidade de análise, uma vez que não basta apenas coletar os dados, mas sim transformá-los em informação relevante.

Por este motivo, traremos neste artigo os quatro principais modelos de análise de dados no Big Data, para que você possa escolher o caminho que melhor se adapta à realidade de sua empresa e suas necessidades.

  • Preditiva: este tipo de análise é o mais indicado para quem precisa prever algum tipo de comportamento ou resultado. Esta técnica busca analisar dados relevantes ao longo do tempo, buscando padrões comportamentais e suas variações de acordo com cada contexto, a fim de prever como será o comportamento de seu público ou mercado no futuro, dadas as condições atuais. Muito útil para avaliar tendências de consumo e flutuações econômicas. 
  • Prescritiva: segue um modelo similar à anterior, porém com objetivos ligeiramente diferentes; ao invés de tentar prever um determinado acontecimento, esta análise busca trazer informações de consequências deste acontecimento. Para efeitos de comparação, enquanto o modelo anterior focaria em tendências de consumo do seu público – por exemplo – a análise prescritiva busca trazer um panorama dos tipos de produto que serão mais desejados ou o impacto que essas tendências terão no montante de vendas. Modelo muito útil, especialmente se casado com o anterior, mas não tanto utilizado, muitas vezes por falta de conhecimento sobre ele. 
  • Descritiva: ao invés de focar no futuro, esta análise busca trazer uma fotografia do presente, para que decisões de cunho imediato possam ser tomadas com segurança, o que faz deste modelo muito útil para análise de crédito, por exemplo. A análise descritiva trabalha com histórico de dados, cruzando informações com o objetivo de gerar um panorama claro e preciso dos temas relevantes para a empresa no presente momento. 
  • Diagnóstica: neste modelo o foco está na relação de causas e consequências percebidas ao longo do tempo, dentro de um determinado tema. Assim, a análise diagnóstica funciona baseada na coleta de dados relacionados a um determinado assunto, cruzando informações com o objetivo de entender quais fatores influenciaram o resultado atual. Bastante utilizado em vendas, este modelo funciona bem em conjunto com análises preditivas, servindo de base para as projeções futuras. Análises diagnósticas também são úteis para entender quais fatores devem ser ajustados em determinadas ações, a fim de obter os resultados desejados.

Como dito anteriormente, o Big Data é uma excelente prática para quem busca informações precisas para seu planejamento, e estes modelos são os principais para obtê-las. E sempre é importante lembrar: as informações, sozinhas, não tomam as decisões. Mais do que coletar os dados, é preciso aplicar as informações obtidas para que a empresa possa andar sempre à frente da concorrência.

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