{"id":238,"date":"2017-10-26T20:08:17","date_gmt":"2017-10-26T20:08:17","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ibertech.org\/?p=238"},"modified":"2018-01-15T12:20:58","modified_gmt":"2018-01-15T12:20:58","slug":"analitica-descriptiva-predictiva-y-prescriptiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ibertech.org\/pt\/analitica-descriptiva-predictiva-y-prescriptiva\/","title":{"rendered":"Anal\u00edtica descritiva, preditiva e prescritiva"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<h5>O tratamento dos dados<\/h5>\n<p>A anal\u00edtica dos dados pr\u00f3rios de uma empresa para orientar as decis\u00f5es estrat\u00e9gicas \u00e9 uma realidade que j\u00e1 est\u00e1 sendo feita. \u00c9 verdade que \u00e9 mais predominante em grandes empresas, mas, como afirmou Thiermann (2015), este h\u00e1bito come\u00e7ou a se espalhar entre as pequenas (18%) e m\u00e9dias empresas (57%), gra\u00e7as principalmente a tr\u00eas raz\u00f5es:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Sistemas de hardware mais barato <\/strong>e solu\u00e7\u00f5es anal\u00edticas de BI \/ BA.<\/li>\n<li>Come\u00e7o da<strong> digitaliza\u00e7\u00e3o das empresas: <\/strong>tratamento de qualidade e desenvolvimento de bancos de dados pr\u00f3prios.<\/li>\n<li><strong>Bases de dados unificadas e <\/strong>sistemas integrados de gest\u00e3o globais<strong> de f\u00e1cil acesso.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>At\u00e9 h\u00e1 relativamente pouco tempo, a <strong>anal\u00edtica<\/strong> que se realizaba era puramente <strong>descritiva<\/strong>. Analisa-se objetivamente com base em dados hist\u00f3ricos da empresa e tentando extrair conclus\u00f5es estat\u00edsticas de a\u00e7\u00f5es passadas que poderiam defender uma decis\u00e3o estrat\u00e9gica determinada, com um alto grau de confian\u00e7a. No entanto, nos \u00faltimos anos, gra\u00e7as ao trabalho de t\u00e9cnicos , estat\u00edsticos e matem\u00e1ticos t\u00eam sido capazes de desenvolver diferentes sistemas de <strong>an\u00e1lise preditiva e prescritivas<\/strong> , sempre baseados em algoritmos estat\u00edsticos e regras matem\u00e1ticas que n\u00e3o s\u00f3 analisam o hist\u00f3rico da empresa , mas eles procuram prever cen\u00e1rios futuros hipot\u00e9ticos e t\u00eam a capacidade , nesses cen\u00e1rios , modificar diferentes indicadores para avaliar o seu impacto direto sobre as principais decis\u00f5es e tomar a decis\u00e3o ideal.<\/p>\n<p>Sempre houve d\u00favidas quanto \u00e0s diferen\u00e7as entre a previs\u00e3o e an\u00e1lise prescritivas , e Lafuente (2013) postula essa distin\u00e7\u00e3o clara entre os dois:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>An\u00e1lise preditiva: <\/strong>Utiliza\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas avan\u00e7adas de matem\u00e1tica para prever que faltam de dados. Centra-se na previs\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es relevantes, mas n\u00e3o automatiza\u00e7\u00e3o de nenhum processo.<\/li>\n<li><strong>An\u00e1lise prescritiva:<\/strong> Utiliza\u00e7\u00e3o de algoritimos e de sistemas de gest\u00e3o de regras de neg\u00f3cio para automatizar a tomada de decis\u00f5es. O objetivo principal \u00e9 otimizar recursos e aumentar a efici\u00eancia operacional da empresa<\/li>\n<\/ul>\n<p>A an\u00e1lise preditiva e prescritiva e as ferramentas de BI em sua maioria buscam facilitar o seu pr\u00f3prio uso para as pequenas empresas n\u00e3o t\u00e3o especializadas, independentemente do n\u00edvel de conhecimento t\u00e9cnico de seus colaboradores, o seu or\u00e7amento ou departamento para o qual voc\u00ea quer usar esse tipo de ferramenta. N\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio perfis t\u00e9cnicos especializados para incorporar a Business Intelligence em uma empresa, mas para desenvolver Business Intelligence acess\u00edvel para todo mundo.<\/p>\n<p>At\u00e9 poucos anos atr\u00e1s, a desculpa perfeita para n\u00e3o basear suas decis\u00f5es sobre a concess\u00e3o dos resultados anal\u00edticos da sua empresa foi a falta de aspectos t\u00e9cnicos e o pre\u00e7o de ter uma estat\u00edstica \/ folha de pagamento informatizado. Atualmente esta desculpa \u00e9 obsoleta, desde que chegou a \u00e9poca das ferramentas avan\u00e7adas para usuarios.<\/p>\n<p>Qual \u00e9 a sua desculpa desta vez?<\/p>\n<p><strong>Refer\u00eancias bibliogr\u00e1ficas<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Thiermann, Francisco. \u201cEl an\u00e1lisis de Big Data no se limita a las grandes empresas\u201d.  dineroenimagen.com 08\/2015. 27 de mayo de 2016. http:\/\/www.dineroenimagen. com\/blogs\/inteligencia-empresarial\/el-analisis-de-big-data-no-se-limita-las-grandes-empresas\/60709<\/li>\n<li>Lafuente, Javier. \u201cAnal\u00edtica Predictiva y Anal\u00edtica Prescriptiva\u201d. decidesoluciones.es 80\/2013 . 01 de Junio de 2016. http:\/\/www.decidesoluciones.es\/analitica-predictiva-y-analitica-prescriptiva\/<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Com a chegada das ferramentas de BI avan\u00e7adas, a anal\u00edtica dentro das empresas t\u00eam tomado um novo rumo. 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