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Analítica descritiva, preditiva e prescritiva


01/06/2016
O tratamento dos dados

A analítica dos dados prórios de uma empresa para orientar as decisões estratégicas é uma realidade que já está sendo feita. É verdade que é mais predominante em grandes empresas, mas, como afirmou Thiermann (2015), este hábito começou a se espalhar entre as pequenas (18%) e médias empresas (57%), graças principalmente a três razões:

Até há relativamente pouco tempo, a analítica que se realizaba era puramente descritiva. Analisa-se objetivamente com base em dados históricos da empresa e tentando extrair conclusões estatísticas de ações passadas que poderiam defender uma decisão estratégica determinada, com um alto grau de confiança. No entanto, nos últimos anos, graças ao trabalho de técnicos , estatísticos e matemáticos têm sido capazes de desenvolver diferentes sistemas de análise preditiva e prescritivas , sempre baseados em algoritmos estatísticos e regras matemáticas que não só analisam o histórico da empresa , mas eles procuram prever cenários futuros hipotéticos e têm a capacidade , nesses cenários , modificar diferentes indicadores para avaliar o seu impacto direto sobre as principais decisões e tomar a decisão ideal.

Sempre houve dúvidas quanto às diferenças entre a previsão e análise prescritivas , e Lafuente (2013) postula essa distinção clara entre os dois:

A análise preditiva e prescritiva e as ferramentas de BI em sua maioria buscam facilitar o seu próprio uso para as pequenas empresas não tão especializadas, independentemente do nível de conhecimento técnico de seus colaboradores, o seu orçamento ou departamento para o qual você quer usar esse tipo de ferramenta. Não é necessário perfis técnicos especializados para incorporar a Business Intelligence em uma empresa, mas para desenvolver Business Intelligence acessível para todo mundo.

Até poucos anos atrás, a desculpa perfeita para não basear suas decisões sobre a concessão dos resultados analíticos da sua empresa foi a falta de aspectos técnicos e o preço de ter uma estatística / folha de pagamento informatizado. Atualmente esta desculpa é obsoleta, desde que chegou a época das ferramentas avançadas para usuarios.

Qual é a sua desculpa desta vez?

Referências bibliográficas

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