Análise preditiva: Oferecendo inteligência de ponta para gestores empresariais

Jean é um gerente de TI que investe de forma inteligente em infraestrutura, direcionando recursos conforme a demanda. Como resultado, sua organização enfrenta menos incidentes e menos tempo de indisponibilidade, e seus servidores estão sempre disponíveis. Sarah, gerente de TI de uma organização de porte semelhante, frequentemente estoura o orçamento e enfrenta incidentes recorrentes que deixam os serviços fora do ar por horas, causando enormes prejuízos ao negócio. A única diferença é que Jean usou análise preditiva para planejar as necessidades de infraestrutura com base no uso e na capacidade, enquanto Sarah não.

Conduzir operações de TI de forma eficiente exige planejamento efetivo sustentado por previsões precisas de demandas futuras. Vamos ver como a análise preditiva pode dar aos gestores empresariais essa capacidade de antecipação.

O que é análise preditiva?

Por definição, a análise preditiva se refere ao uso de técnicas de modelagem estatística e mineração de dados aplicadas a informações atuais e históricas para prever resultados futuros. Como um ramo da análise avançada, a análise preditiva permite identificar oportunidades, estar atento a riscos e ajustar o trabalho para alcançar os resultados desejados, mesmo diante de mudanças.

Qual é a importância da análise preditiva?

Com a análise preditiva, as organizações podem descobrir novas oportunidades ou receber alertas antecipados sobre ameaças. Isso permite que estejam sempre um passo à frente da concorrência e das mudanças no ambiente, prevendo o que vai acontecer, desenvolvendo suas estratégias e evitando contratempos.

Imagine essa situação: Sua organização prefere planejar o orçamento de TI com previsões manuais. No entanto, há preocupação com a precisão desses números, e a meta é basear as projeções em uma estratégia mais sólida. A análise preditiva ajuda a projetar o orçamento de TI de forma estratégica com base em dados históricos, reduzindo riscos.

O relatório acima mostra um exemplo de trajetória orçamentária de TI de 8 anos e a previsão de orçamento para os 4 anos seguintes.

Como funciona a análise preditiva?

Criar uma previsão confiável e baseada em dados para o futuro envolve algumas etapas: identificar tendências, sazonalidade e aleatoriedade nos dados, selecionar os modelos de previsão, verificar a precisão do modelo, atribuir níveis de confiança e, por fim, gerar a previsão. Algoritmos baseados em IA conseguem identificar padrões ocultos e recorrentes em segundos. A seleção e a verificação do modelo preditivo acontecem de forma sistemática. Primeiro, constrói-se um modelo de machine learning em que vários algoritmos de previsão são aplicados sobre dados históricos. Em seguida, os resultados são comparados com tendências atuais para avaliar sua precisão. Cada algoritmo recebe um nível de confiança (em porcentagem), de acordo com sua proximidade dos resultados reais. Por fim, os algoritmos mais eficazes são selecionados para gerar a previsão final. E tudo isso acontece em altíssima velocidade, em questão de milissegundos.

Quais são os modelos de análise preditiva?

Diversos modelos são utilizados em análise preditiva, como modelos de previsão, agrupamento (clustering), séries temporais e classificação. Alguns modelos funcionais também são aplicados, como regressão, decomposição de tendência e sazonalidade por loess (STL) e modelo de média móvel integrada auto-regressiva (ARIMA).

Um modelo de regressão descreve a relação entre variáveis independentes e uma variável dependente.

Um modelo de decomposição STL utiliza tendência, sazonalidade e aleatoriedade de dados históricos para prever resultados futuros. Sazonalidade refere-se ao padrão recorrente em uma série de dados, enquanto aleatoriedade diz respeito a valores atípicos.

Um modelo ARIMA avalia a força de uma variável independente em relação a outras variáveis em mudança.

Embora existam outros modelos semelhantes, o modelo ideal para a análise preditiva é escolhido com base no tipo de dados atuais e históricos disponíveis.

Como as organizações podem se beneficiar de softwares de análise preditiva?

A análise preditiva tem atraído grande atenção nos últimos anos devido aos seus diversos benefícios. Ela aprimora a tomada de decisão ao fornecer informações valiosas e soluções para desafios. Esse tipo de análise possibilita conquistar vantagem competitiva e identificar novas oportunidades ao melhorar a capacidade, a qualidade e o desempenho do negócio.

A maioria das empresas utiliza essa técnica para analisar o desempenho passado e obter informações mais precisas sobre como otimizar campanhas de marketing, identificar oportunidades, melhorar a eficiência operacional e aumentar a produtividade de forma proativa.

Quais são as aplicações da análise preditiva em TI?

O uso mais comum da análise preditiva é identificar tendências de mercado e potenciais clientes. No entanto, em TI, ela pode gerar benefícios ainda mais amplos. Veja alguns casos de uso:

• Planejamento de requisitos de ativos de TI

Considere uma situação em que há aumento sazonal no quadro de colaboradores devido a contratações no fim do ano acadêmico. As equipes de TI podem mapear seus orçamentos e planejar estrategicamente a compra de ativos, além de preparar notebooks, desktops e softwares necessários para os novos contratados.

• Previsão de orçamentos

 Além de projetar a necessidade orçamentária anual, a análise preditiva também ajuda as equipes de TI a apresentar um caso mais consistente para o alto gerenciamento aprovar suas solicitações. Isso porque cada pedido é justificado com dados concretos sobre demandas de usuários, avanços tecnológicos e outros fatores.

• Previsão da vida útil de ativos

Monitorar ativos e seu desempenho pode ser desafiador. A análise preditiva determina quando os ativos de TI provavelmente falharão ou terão queda de performance. Isso dá tempo suficiente para aposentar equipamentos antigos e substituí-los por tecnologias mais modernas.

• Antecipação de incidentes e problemas

A análise preditiva permite que equipes de TI antecipem incidentes, falhas e riscos, ganhando tempo para corrigi-los proativamente em vez de apenas reagir quando já ocorreram. Isso ajuda a economizar tempo, dinheiro e esforço, além de garantir que as operações do negócio permaneçam ativas.

• Otimização do gerenciamento de projetos

É possível explorar dados históricos de projetos, até mesmo de anos ou décadas atrás, para entender em quais áreas os problemas mais ocorrem. Em seguida, a análise preditiva indica como projetos futuros podem ser impactados por falhas semelhantes. Essas informações podem ser aplicadas para planejar novos projetos de forma muito mais precisa.

• Padronizando a receita

Oscilações na receita mensal são comuns em qualquer negócio. A análise preditiva ajuda os MSPs a identificar os meses em que a receita tende a ser menor. Essas informações permitem planejar projetos adicionais nesses períodos, garantindo um fluxo constante de receita ao longo do ano.

• Criando novos serviços para alcançar as melhores pontuações de satisfação

 A análise preditiva, combinada com uma análise detalhada dos resultados de pesquisas com usuários, pode ser usada para avaliar quais produtos e serviços são mais úteis para o usuário final. Isso serve de base para desenvolver novas ofertas e também para estabelecer padrões de qualidade capazes de atingir os níveis desejados de satisfação do usuário.

• Cumprindo prazos de projetos

A análise de dados sobre o andamento de projetos ajuda a determinar se eles estão dentro do cronograma. A análise preditiva vai além: indica se há risco de os projetos ultrapassarem a data de entrega. Essa capacidade de antecipação permite que os líderes realoquem recursos ou façam ajustes de rota para concluir os projetos dentro do prazo.

• Prevendo e prevenindo ciberataques

 A análise preditiva possibilita que as organizações analisem anomalias no comportamento de usuários e sistemas para identificar vulnerabilidades e neutralizar ataques. Dados históricos de ameaças e ataques podem ser processados por algoritmos preditivos para recriar cenários de risco semelhantes. Isso permite fortalecer a postura de segurança da organização e proteger dados contra ataques cibernéticos.

"Análise preditiva" pode soar como algo desafiador e levantar inúmeras dúvidas sobre sua aplicabilidade aos dados que você possui, sua confiabilidade e seus resultados. No entanto, os benefícios são praticamente ilimitados, e exploramos alguns deles neste artigo. Isso nos leva a uma nova questão: Qual seria a ferramenta mais prática para explorar a análise preditiva com o mínimo de esforço? O Analytics Plus, solução de análise de TI da ManageEngine, entrega inteligência de ponta, permitindo importar dados de forma simples e configurar previsões em poucos minutos. O modelo de previsão mais adequado para seus dados é calculado automaticamente pelo Analytics Plus. As previsões automatizadas, aliadas a uma ampla gama de opções de personalização, garantem alta precisão. Se você deseja ter uma visão clara do futuro para tomar as melhores decisões e dar à sua organização a capacidade de antecipação, experimente o Analytics Plus gratuitamente hoje mesmo.