5 dicas para reduzir os erros da análise preditiva

*Alan Zilioti, CEO da A10, consultoria em Analytics do Grupo IN

A análise preditiva, uma das áreas em que o Big Data é utilizado, evidencia tendências e gera insights para alavancar os negócios e promover inovação. Mas, sabemos que, como em qualquer setor, a análise deste grande volume de dados está sujeita a erros. Como então ter uma análise preditiva de qualidade, diminuindo ao máximo os riscos?

O processamento, a limpeza e a preparação dos dados é um processo trabalhoso, uma tarefa minuciosa. No entanto, garantir a qualidade dos dados é fundamental para ampliar os resultados da análise. O segredo é preparar as fontes de dados meticulosamente para poder fazer previsões, investindo na granularidade de dados e na integração de sistemas.

Um dos problemas com que sua organização pode se deparar é que a maioria dos dados é incompleta, faltam alguns atributos ou valores. Em outros casos, elas contêm “ruídos” ou erros.

Esses dados inconsistentes podem trazer direcionamentos errados e aumentar a margem de erros da análise preditiva. Por exemplo um código postal e uma localidade que não são correspondentes. Outro grande desafio é a ausência de uniformidade e a variedade dos dados, principalmente com os não estruturados.

Dados inválidos ou mal interpretados podem levar a modelagem preditiva errada, o que fatalmente irá gerar resultados equivocados e, consequentemente contribuir com decisões executivas ruins.

Nesse processo de preparação da análise preditiva, contar com um bom assessment, termo inglês que significa avaliação, é uma excelente alternativa. Você pode usar um parceiro, que conheça de projetos e ferramentas de Big Data, para lhe ajudar a identificar os pontos de melhoria.

Pode ser que sua empresa precise ajustar processos, ferramentas e talvez até pessoas, para chegar a qualidade esperada para os dados que vão direcionar seu negócio. Esse processo é bastante comum e já se tornou sinônimo de gestão profissional no ambiente corporativo.

Outro ponto de atenção para uma análise preditiva de qualidade é levar em consideração que existe um período de set-up, que precisa ser dedicado a preparação da empresa e dos times na direção da análise de dados. Afinal, estamos falando de definições importantes, que envolvem investimentos de tempo, dinheiro e pessoal. E onde o resultado será fundamental para a sustentabilidade de sua empresa.

Em uma era Big Data, em que dados crescem exponencialmente, saber extrair insights destes dados que envolvem sua empresa e conseguir fazer previsões mais apuradas é fundamental. É quase como prever o futuro! É possível identificar e prever cenários possíveis, para traçar planos de ação que possam ser colocados rapidamente em prática quando as previsões se concretizarem.

Sabemos que fazer uso desta quantidade massiva de dados que rondam o negócio é essencial para as organizações. Mas, quando o objetivo é ter informações confiáveis e tomadas de decisão mais certeiras, para usar o Big Data e garantir uma análise preditiva de qualidade, esta tecnologia depende da granularidade e qualidade dos dados e sistemas.

Mas no seu projeto de Big Data, existem ações que podem ser tomadas para minimizar riscos, tais como:

1 – Entender que seus dados não estão prontos: tudo que você precisa para análise preditiva são dados. Mas é importante entender que eles não estão prontos para uso e verificar a qualidade e o volume será essencial. Portanto, invista tempo de seu time na obtenção e na limpeza de dados, para que seu projeto de Big Data seja um sucesso e você possa atingir seus objetivos. Então faça análises exploratórias para entender como são os dados e se eles vão conseguir entregar as respostas que você precisa.

2 – Testar o novo modelo de dados: seu time entendeu os dados, sua origem e a qualidade necessária. Depois criou um modelo de dados, para usá-lo na análise preditiva, tão esperada por sua empresa. Mas ele precisa ser validado. Você pode inclusive começar esse processo em uma área mais organizada em termos de processo, e que teoricamente terá mais e melhores dados. Ou pode usar um grupo aleatório para analisar os resultados do modelo e sua aplicação na organização. Se ele não estiver completamente adequado, saiba que isso faz parte do processo de Analytics, então é necessário promover ajustes e rodar novamente.

3 – Deixar seu modelo de dados sempre atualizado: se seu time criou um modelo de dados que funciona bem para sua empresa, lembre-se que você não poderá usá-lo para sempre. Assim como o volume de dados no Big Data muda, as regras de negócio também e os modelos precisam ser atualizados para se manter válidos e refletir os resultados esperados para seu negócio.

4 – Escolher a ferramenta certa: as ferramentas para Analytics não devem ser necessariamente sua primeira preocupação. Pense no processo, revise seus dados e só depois pense nas ferramentas. Esse primeiro entendimento será também importante para direcionar quais as melhores opções para a realidade da sua empresa.

5 – Monitorar o resultado final: para saber se seu projeto de Analytics está dando o retorno esperado, além de garantir sua atualização, é preciso acompanhar os resultados. Então veja se as respostas estão sendo encontradas, se estão trazendo insights e informações valiosos para sua tomada de decisão.

Com os cuidados certos seus dados se tornarão estratégicos e confiáveis para suas decisões de negócio, com análise preditiva de qualidade sobre o mercado, produtos e tendências de mercado.