Análise preditiva: o que é, modelos e como fazer

Descubra o que é análise preditiva e os principais modelos usados para prever cenários nas decisões estratégicas da sua empresa!
23 de outubro de 2024
11 min de leitura

A análise preditiva é uma técnica que utiliza dados históricos e atuais para identificar padrões e prever resultados futuros. Ela permite que as empresas antecipem tendências, comportamentos ou riscos, oferecendo insights para decisões estratégicas.

Você já considerou maneiras de implementar a análise preditiva no dia a dia da gestão financeira da sua empresa? Essa é uma ferramenta interessante que permite usar dados passados para fazer inferências sobre cenários futuros. 

Neste texto, vamos desmistificar o tema, explicando o que é a análise preditiva e como aplicá-la de maneira prática para obter melhores resultados. Boa leitura!

O que é análise de dados preditiva?

A análise preditiva de dados é uma técnica que utiliza informações passadas e presentes para prever comportamentos, tendências e resultados futuros. 

Baseada em métodos estatísticos, machine learning e inteligência artificial, ela permite identificar padrões nos dados e gerar previsões que ajudam a empresa a se preparar para diversos cenários. 

Diferentemente de outras abordagens, como a análise descritiva, que apenas observa o que já aconteceu, a análise preditiva antecipa o que ainda está por vir. Sua importância no ambiente empresarial está diretamente relacionada à capacidade de tomar decisões de forma antecipada. 

Empresas que usam essa metodologia conseguem se posicionar estrategicamente e aproveitar oportunidades com mais segurança. Afinal, a capacidade de prever tendências de mercado, comportamentos de clientes ou até mesmo identificar possíveis fraudes financeiras é uma vantagem competitiva importante.

Qual é a diferença entre análise descritiva e análise preditiva?

A análise descritiva se concentra em entender o que aconteceu no passado. Ela organiza dados históricos para oferecer uma visão sobre eventos anteriores. Relatórios gerenciais e indicadores de rentabilidade são exemplos práticos de como a análise descritiva é aplicada no dia a dia das empresas.

A análise preditiva vai além — ela utiliza dados passados e presentes para prever resultados futuros. Ao identificar padrões, essa técnica permite que empresas antecipem comportamentos e tendências. Um exemplo comum é a previsão de demanda futura com base no histórico de vendas.

Já a análise prescritiva entra como um complemento estratégico. Essa técnica não só prevê o que vai acontecer, mas também sugere as melhores ações a serem tomadas.

Assim, a combinação dessas abordagens — descritiva, e a análise preditiva e prescritiva — oferece uma visão mais ampla e completa. 

Enquanto a análise descritiva mostra o que já ocorreu, a análise preditiva ajuda a antecipar desafios, e a prescritiva indica os melhores caminhos a seguir. Dessa forma, sua empresa pode, além de entender o passado, se preparar e agir de forma estratégica para o futuro.

Leia também: EBIT e EBITDA: diferenças, cálculo e como analisar.

Quais são os modelos de análise preditiva?

A análise preditiva se baseia em diferentes modelos matemáticos e estatísticos para identificar padrões e fazer previsões. Cada um tem sua aplicação específica e pode ser escolhido de acordo com o tipo de dado e objetivo da análise.

A seguir, veremos alguns dos principais modelos utilizados, desde os mais simples até os mais complexos.

Modelos estáticos ou de machine learning

Os modelos estáticos utilizam fórmulas matemáticas fixas para gerar previsões, enquanto os modelos de machine learning aprendem com os dados e aprimoram suas previsões ao longo do tempo. 

A grande vantagem do machine learning é sua capacidade de lidar com um grande volume de dados, ajustando-se conforme mais informações ficam disponíveis. Isso torna a análise preditiva mais precisa.

Regressão linear

A regressão linear é um dos modelos mais simples e amplamente utilizados na análise preditiva. É uma técnica que advém de modelos estatísticos da econometria.

Ela busca identificar a relação entre duas variáveis, sendo interessante para prever valores contínuos, como vendas futuras. Por exemplo, a regressão linear pode ser utilizada para prever a receita de uma empresa com base no crescimento histórico de suas vendas.

Classificação

O modelo de classificação é utilizado quando o objetivo é prever categorias ou grupos. Ele é bastante utilizado em análise preditiva para segmentar clientes ou identificar comportamentos suspeitos que podem estar associados a fraudes financeiras. 

Classificações binárias, como “aprovado” ou “negado”, são comuns em processos de conciliação bancária, por exemplo.

Redes neurais

As redes neurais são modelos inspirados no funcionamento do cérebro humano. Elas são especialmente úteis na identificação de padrões complexos em grandes volumes de dados, sendo utilizadas para prever comportamentos de consumidores ou até mesmo detectar anomalias em relatórios gerenciais. 

Esse modelo aprende com cada nova entrada de dados, tornando suas previsões cada vez mais precisas.

Árvores de decisão

As árvores de decisão são uma ferramenta visual que auxilia na tomada de decisões com base em diferentes cenários. 

Elas funcionam dividindo os dados em ramificações — “galhos” — que representam diferentes possíveis desfechos. Esse modelo é fácil de interpretar e pode ser muito útil em processos que envolvem decisões complexas, como o controle de riscos.

Modelos de séries temporais

Os modelos de séries temporais são utilizados para prever dados sequenciais, como vendas mensais ou o desempenho de um ativo financeiro ao longo do tempo. 

Eles analisam padrões sazonais e tendências para fazer previsões mais eficientes. Empresas que utilizam análise preditiva de séries temporais conseguem ajustar suas operações e antecipar demandas futuras.

Esses são apenas alguns dos principais modelos utilizados na análise preditiva. Cada um tem seu propósito e pode ser combinado com outros para oferecer uma visão mais completa e detalhada.

Como fazer uma análise preditiva?

Agora que já nos aprofundamos tanto na definição quanto nos principais modelos utilizados na técnica de análise preditiva, podemos avançar para a parte prática do processo.

Realizar uma análise preditiva envolve seguir etapas bem definidas, que conectam dados a decisões de negócios. Embora a tecnologia facilite essa tarefa, a clareza nas ações e objetivos é essencial. 

Com exemplos práticos de análise preditiva, vamos detalhar as principais etapas para que você saiba como aplicar a técnica de forma eficiente na sua empresa.

1. Defina o problema de negócio

O primeiro passo é definir claramente o problema que você deseja resolver. Isso ajuda a direcionar o foco da análise preditiva e evita que sua empresa perca tempo com dados irrelevantes. 

2. Faça a coleta, limpeza e preparação dos dados

A qualidade dos dados é um dos fatores mais importantes na análise preditiva. Comece coletando os dados relevantes, organizando-os em um formato que possa ser analisado. 

Limpe os dados para remover informações duplicadas ou inconsistentes, garantindo que o modelo preditivo tenha uma base sólida. 

3. Escolha o modelo preditivo

Com os dados prontos, o próximo passo é escolher o modelo preditivo mais adequado. Modelos como a regressão linear, árvores de decisão e redes neurais são comuns e podem ser escolhidos com base no tipo de problema e na complexidade dos dados. 

A análise preditiva de dados usa essas ferramentas para encontrar os padrões e gerar previsões que podem influenciar as decisões da empresa.

4. Use o conjunto de dados de treinamento do modelo

O modelo escolhido precisa ser treinado com uma parte dos dados. Isso permite que ele aprenda os padrões existentes, que serão usados para fazer previsões. 

Um bom exemplo seria treinar o modelo com dados de vendas de anos anteriores para prever a demanda no próximo trimestre. 

5. Faça testes e refinamentos

Depois de treinar o modelo, é hora de testá-lo. Isso envolve verificar se as previsões estão de acordo com o esperado e ajustar os parâmetros se necessário. 

Os testes ajudam a garantir que o modelo esteja pronto para situações reais e contribui para a validação da análise preditiva. 

6. Implemente o modelo validado

Por fim, implemente o modelo preditivo validado. Ele será usado no dia a dia da empresa, ajudando a antecipar tendências e oportunidades. 

A implementação também deve incluir o monitoramento contínuo para garantir a entrega de bons resultados.

Seguindo essas etapas, sua empresa estará preparada para usar a análise preditiva de forma prática e eficiente, aplicando os insights obtidos em decisões estratégicas e operacionais.

Leia também: Análise vertical e horizontal: conceito, diferenças e cálculo.

Como usar a tecnologia na análise preditiva?

A tecnologia é uma grande aliada para simplificar e otimizar o uso da análise preditiva no ambiente empresarial. Ferramentas e softwares são úteis para transformar grandes volumes de dados em informações estratégicas.

Vamos começar citando ferramentas como Python, R e Power BI, que são muito utilizadas para realizar análises preditivas. 

Essas plataformas/linguagens de programação oferecem uma série de funcionalidades que ajudam a manipular dados, construir modelos e visualizar resultados. 

Por exemplo, o Power BI permite integrar diferentes fontes de dados e criar dashboards interativos que podem ser bastante interessantes para monitorar indicadores de rentabilidade em tempo real, por exemplo.

As inteligências artificiais preditivas também estão transformando o cenário financeiro. Utilizando algoritmos mais avançados, as IAs podem identificar padrões complexos nos dados e gerar previsões mais precisas. 

Além disso, muitas empresas estão integrando suas análises preditivas a sistemas ERP e ferramentas de automação financeira. 

Esses sistemas permitem que os dados fluam automaticamente entre diferentes departamentos, agilizando o processo de análise e melhorando a eficiência — garantindo que as previsões geradas pela análise preditiva sejam incorporadas diretamente no dia a dia da empresa.

Dessa forma podemos concluir que a tecnologia, quando bem implementada, torna o uso da análise preditiva acessível e altamente eficaz para a gestão financeira.

5 maneiras de usar a análise preditiva na tomada de decisão

Neste tópico, vamos nos debruçar em ideias mais práticas direcionadas à tomada de decisão. Veja, a seguir, como a análise preditiva pode ser aplicada em diferentes contextos.

1. Antecipação de tendências

Uma das principais aplicações da análise preditiva é a antecipação de tendências de mercado. 

Com a análise de dados históricos e o comportamento dos consumidores, as empresas podem identificar padrões que indicam mudanças nas preferências. Isso permite ajustar estratégias de marketing e desenvolvimento de produtos de forma proativa.

2. Apoio à personalização de serviços

Outra maneira de usar a análise preditiva é no apoio à personalização de serviços. 

Ao entender melhor o comportamento e as necessidades dos clientes, as empresas podem oferecer soluções mais adequadas e personalizadas. Isso aumenta a satisfação do cliente e a fidelização, resultando em um aumento significativo nas vendas.

3. Detecção de fraudes

A detecção de fraudes financeiras é uma área em que a análise preditiva se destaca. 

Com a identificação de padrões anômalos nos dados financeiros, as empresas podem agir rapidamente para prevenir perdas. Essa abordagem é fundamental para garantir a segurança financeira e proteger os recursos da empresa.

4. Mitigação de riscos

A análise preditiva também pode ser utilizada na mitigação de riscos. 

Por meio da avaliação de dados relacionados a possíveis riscos financeiros, as empresas conseguem criar estratégias mais completas para enfrentá-los. Isso inclui monitorar indicadores que possam sinalizar problemas financeiros antes que eles se tornem críticos.

5. Planejamento financeiro

Por fim, a análise preditiva é uma aliada valiosa no planejamento financeiro

Ao prever resultados futuros com base em dados históricos, as empresas podem criar orçamentos mais precisos e estratégias de investimento mais efetivas. Isso permite um uso melhor dos recursos e uma melhor capacidade de adaptação às mudanças do mercado.

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Neste artigo, abordamos a análise preditiva, uma ferramenta poderosa que permite às empresas tomar decisões mais informadas e estratégicas. 

Para implementar uma análise preditiva eficaz, você vai precisar de uma base sólida de dados financeiros e acompanhar os principais indicadores da sua empresa. A previsão de cenários futuros depende de uma leitura precisa das informações atuais, e a organização desses dados é o primeiro passo para decisões estratégicas.

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Tarina Lemmi
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