A análise de dados está se tornando cada vez mais importante para a gestão de empresas. Empresários e executivos estão buscando maneiras de transformar os dados em insights úteis para tomar decisões estratégicas.
A análise preditiva e prescritiva são duas abordagens populares que podem ajudar as empresas a tomar decisões baseadas em dados.
A análise preditiva é um tipo de análise que tenta prever o futuro com base no presente e no passado. Ela usa técnicas de Machine Learning e outras ferramentas para analisar os dados existentes e tentar prever o que acontecerá no futuro.
A análise preditiva pode ser usada para uma variedade de finalidades, como prever a demanda de um produto, identificar problemas antes que eles aconteçam ou simplesmente compreender melhor o comportamento do cliente.
A análise prescritiva é um tipo de análise que tenta fornecer recomendações para lidar com uma situação específica. Em outras palavras, ela não apenas diz o que vai acontecer, mas também diz o que você deve fazer sobre isso.
A análise prescritiva pode ser extremamente útil para tomada de decisões empresariais, pois fornece recomendações baseadas em dados para ajudar a resolver problemas complexos.
As duas abordagens - preditiva e prescritiva - podem ser extremamente úteis para as empresas, mas é importante compreender as diferenças entre elas antes de escolher uma estratégia para a sua organização.
Porém, de nada adianta analisar dados se eles não forem transformados em ações concretas.
Como transformar dados em ações concretas através da Inteligência Ativa
A Inteligência Ativa é um termo usado para descrever o uso proativo de dados para impulsionar a tomada de decisões e ações. É uma mudança da inteligência de negócios tradicional, focada na geração de insights de dados, para o uso de dados para gerar ações concretas.
Como funciona a Inteligência Ativa e quais as suas vantagens?
A grande maioria das organizações ainda está usando o BI tradicional para gerar insights de dados. Esta abordagem está mais focada em analisar pontos de dados passados e tirar conclusões sobre tendências futuras do que em agir com base nestas percepções.
Como resultado, as empresas tendem a reagir em vez de agir. Elas não têm o tempo ou os recursos necessários para tomar decisões baseadas no que vêem acontecendo em tempo real; em vez disso, elas esperam até que haja dados suficientes para apoiar uma decisão informada.
As consequências disso são que empresas chegam frequentemente atrasadas ao mercado, perdendo uma oportunidade de agir com base em novos insights.
Elas também perdem oportunidades de desenvolver produtos que os clientes desejam, o que pode levar a perdas significativas de receita ao longo do tempo.
Com a Inteligência Ativa, as empresas podem ganhar uma vantagem competitiva agindo rapidamente sobre os dados e tomando decisões antes de seus concorrentes.
Isto porque elas têm acesso não somente a informações, mas a insights que podem ser colocados em prática - para agirem não em semanas ou meses, mas em tempo real.
Como prever o futuro e aproveitar as oportunidades antes da concorrência
Como vimos, a análise de dados sozinha não é suficiente. É preciso transformar esses dados em insights concretos que possam ser traduzidos em ações efetivas- para isso surgiu a Inteligência Ativa.
Mas, como ter acesso a essa Inteligência capaz de fazer o seu negócio alcançar as oportunidades futuras antes de seus concorrentes?
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