Gerenciar um negócio, seja ele de qualquer segmento ou tamanho, envolve tomadas de decisão – Quando lançar um novo produto? Quando investir em uma ferramenta?
No entanto, sabemos que elas não podem ser feitas se não houver um embasamento. Quando levamos isso para o universo da Tecnologia da Informação, essas tomadas de decisão podem ser ainda mais complexas, considerando o volume de informações que passam pelo departamento.
E se fosse possível prever os resultados antes de decidir algo importante?
Saiba que existe um tipo de análise que faz exatamente isso: a análise preditiva.
Com ela, é possível melhorar a forma de analisar os dados, percebendo tendências e padrões, possibilitando assim ter uma previsão de resultados futuros.
Quer entender como a análise preditiva funciona e sua importância para a TI? Continue a leitura deste artigo e veja também como implementá-la.
Mas, antes, o que é análise preditiva?
Ter previsões de possíveis cenários é essencial, até mesmo em situações corriqueiras como checar a previsão do tempo e ver a necessidade de levar um casaco, ao sair de casa. Quando trazemos esse conceito para o mundo corporativo, ele se torna ainda mais abrangente e complicado.
Faz parte da rotina empresarial planejar e prever possíveis panoramas para uma tomada de decisão, e isso se estende para diversas áreas. Por esse motivo, diferentes tipos de técnicas analíticas foram desenvolvidas, para trazer ainda mais precisão.
Quando se trata da análise preditiva estamos falando em previsões embasadas em análises de dados e tendências, não há nenhum truque aqui, e sim tecnologia e matemática.
A análise preditiva é uma forma de antecipar e identificar eventos, padrões e tendências. Ela utiliza dados, algoritmos e técnicas para proporcionar resultados futuros prováveis.
Desde o avanço tecnológico dos computadores em meados da década de 80, a análise preditiva já era idealizada e explorada. Com o surgimento de novas tecnologias como inteligência artificial e big data e, consequentemente, o aumento do volume de dados, hoje as empresas estão buscando usar essa técnica para trazer exatidão nas tomadas de decisão.
Como mencionado, esse tipo de análise funciona para todas as áreas do negócio, cada uma com suas especificidades e finalidades, mas o método é válido para diferentes propostas.
Na TI, o machine learning é um dos métodos usados em modelo de análises preditiva, e um dos mais conhecidos. Porém, há complexidades nos diversos modelos de análise, que podem ser usados para propósitos diferentes.
No tópico a seguir, exploraremos os diferentes modelos de análise preditiva. Confira!
Quais são os modelos de análise preditiva?
Os modelos de análise preditiva existem por meio de técnicas estatísticas, algoritmos. É importante mencionar que muitas vezes esses modelos podem se conversar, dependendo de como a análise é conduzida. Listamos 3 modelos:
Regressão linear
Regressões utilizam equações matemáticas e variáveis para determinar uma relação. Nos modelos de regressão o resultado já existe, então a ideia é interpretar os dados que culminaram em determinado resultado.
Vale mencionar que esse tipo de modelo é utilizados para detectar padrões em um alto volume de dados, para então realizar a correlação deles, e, geralmente são usados para entender a causa raiz de alguma situação.
Para exemplificar a regressão linear, imagine que a área de vendas de uma empresa está fazendo um estudo para entender porquê determinado produto não está vendendo como antes. Ao utilizar o método de regressão linear, será possível fazer uma análise dos dados passados para entender as variáveis que resultaram na baixa de vendas.
Regressão logística
Na regressão logística o conceito é o mesmo, a diferença aqui são as variáveis. Ao invés de ser algo mais “linear”, ela vai incluir outras variáveis mais complexas, como comportamento.
É comum que instituições financeiras utilizem esse método para evitar fraudes.
Como por exemplo quando um indivíduo faz uma compra em um valor muito alto, fora dos padrões que o banco já está acostumado. O sistema identifica e geralmente toma ações para entender ou bloquear a operação.
Árvore de decisão
Esse tipo de modelo pode utilizar a técnica de machine learning e até mesmo os modelos de regressão que mencionamos. Neste caso, é possível fazer a configuração das possibilidades como convém.
Para ilustrar melhor é como se você montasse as possíveis decisões: Se o colaborador da empresa Zylker tiver 10 anos de casa, ele deverá receber um aumento de 1.000 reais.
É possível fazer uma listagem ou colocar hierarquia nas perguntas para gerar os resultados.
Esse modelo é interessante, porque sua ramificação mostra outros resultados e como elas poderiam gerar efeitos diferentes. Além de que é um modelo menos complexo, o que facilita seu entendimento.
Como explicado anteriormente, a análise preditiva é executada por meio de técnicas que impulsionam a leitura e interpretação dos dados. Nos tópicos a seguir, vamos entender melhor como isso funciona!
Quais são as técnicas usadas na análise preditiva?
Na TI, dentre as diversas técnicas de análise preditiva, o machine learning e redes neurais se destacam. Afinal, são técnicas que contribuem, em tempo real, na coleta e correlação dos dados. Vejamos:
Machine learning
O machine learning é classificado como técnica ou método de análise.
Os algoritmos são os pilares do machine learning. Os modelos que mencionamos podem contribuir na coleta e relação dos dados, mas a técnica de machine learning vai entender os padrões de comportamentos e apresentar um possível cenário (tendo base o que o que foi interpretado).
As análises preditivas se utilizam desta técnica, porque ela facilita ainda mais a correlação dos dados, sendo executada em tempo real.
É comum que vejamos duas categorias de algoritmos sendo usadas no machine learning: aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado.
Aprendizado supervisionado
Esta categoria de algoritmos, geralmente, é a mais utilizada.
Neste caso, como o próprio nome menciona, é algo supervisionado, ou seja, quem está conduzindo a análise que “supervisiona” ou ensina os algoritmos o que eles devem correlacionar e quais possíveis conclusões eles podem ter.
Para exemplificar, imagine um(a) professor(a) de inglês ensinando as palavras para seus alunos por associação, onde ele(a) irá apresentar uma imagem e a palavra. É neste sentido que o analista vai conduzir sua análise, os dados já estão categorizados e já apresentam um propósito.
Aprendizado não supervisionado
Já os algoritmos não supervisionados, utiliza um aprendizado mais independente. Eles não serão treinados e irão interpretar todos os dados e tirar suas próprias conclusões.
Seguindo o exemplo que mencionamos anteriormente, é como se o educador mudasse sua metodologia de ensino e deixasse que os alunos aprendessem por si só o que significa tal palavra.
A escolha de qual abordagem utilizar, irá depender do propósito da análise.
Rede neural
Lembre-se: Todos esses métodos e modelos que mencionamos podem interagir entre si.
Com as redes neurais, isso não é diferente! Na verdade, as redes neurais são técnicas dentro do próprio machine learning. Através dessa técnica é possível averiguar a precisão das informações já coletadas em outros modelos.
Esse tipo de método correlaciona variáveis e dados completamente diferentes. O foco das redes neurais está em mostrar os possíveis cenários sem se atrelar tanto a finalidade.
Essa técnica é eficaz para o machine learning porque consegue, com facilidade, entender os padrões e não necessariamente precisam de equações para correlacionar os dados.
Como implementar análises preditivas na sua TI?
A quantidade do volume de informações que passa pela TI de uma organização, torna a análise preditiva uma estratégia pra impulsionar o monitoramento contínuo e principalmente a visibilidade de pontos cruciais que precisam ser melhorados, baseando-se em dados históricos e previsões futuras.
Para implementar a análise preditivas nas atividades de TI, há 5 passos que precisam ser feitos:
1. Entender a finalidade da análise
A pergunta inicial é: Qual é a finalidade da minha análise?
Outras perguntas chave podem ser feitas, como: O que eu busco? Quais dados coletar? Há um resultado esperado? Qual?
Ao levantar um problema, você conseguirá determinar, por exemplo, qual modelo e técnica de análise preditiva fará mais sentido.
Na área da TI, podem surgir problemas como: a ferramenta de monitoramento de rede está acusando um alto de uso de largura de banda em um departamento específico – Por que isso está acontecendo? Há algum evento em especial que está causando isso? Isso acontece em um certo período de tempo?
2. Escolher ferramentas e técnicas
Para aplicar as análises preditivas, é necessário o uso ferramentas tecnológicas que utilizam dessa técnica, com grande volume de dados processados, é impossível depender somente do fator humano.
Por isso, ao alinhar a finalidade, é preciso investir em ferramentas adequadas que vão atender ao propósito (que pode ser mais de uma dependendo da estratégia e do problema).
Ferramentas SIEM, por exemplo, coletam logs e são eficazes em entender o comportamento do ambiente através da inteligência artificial e machine learning. Para equipes de segurança de TI, essas ferramentas ajudam na precisão da detecção de ameaças.
3. Organizar os dados
Com as ferramentas já alinhadas, as equipes de TI precisam avaliar quais dados serão correlacionados. Se, é algo voltado para cibersegurança ou rede, por exemplo, os dados avaliados precisam estar atrelados à finalidade.
Outro ponto importante é a qualidade desses dados. Isso é um dos aspectos mais importantes para que o resultado da análise seja preciso.
Por essa razão, ao organizar os dados, garanta que eles estão limpos e bem estruturados e que, de fato, atendam ao propósito.
4. Processar os dados
As ferramentas vão processar todos os dados brutos e começar a interpretá-los para que então se tornem dados relevantes que apontem a finalidade da análise.
A configuração das ferramentas é muito importante, porque assim é possível promover um resultado ainda mais preciso.
5. Validar e apresentar o resultado
Com os dados correlacionados e interpretados, as equipes de TI começam a se empenhar para validar o resultado e compreender se a finalidade da análise foi atendida, fazendo ajustes se necessário.
É importante que o resultado da análise seja apresentado para todas as partes interessadas, para contribuir em futuras tomadas de decisão.
3 benefícios da análise preditiva na TI
A previsão de resultados, por si só, já é um grande benefício, uma vez que isso contribui significativamente para possíveis estratégias e decisões. No entanto, há 3 outros benefícios que merecem destaque:
Resolução de problemas futuros
A complexidade das atividades de TI requer estratégias que possam prever certos incidentes, principalmente aqueles mais graves.
Se pensarmos nas operações que envolvem o gerenciamento da rede, é necessário atenção total, pois qualquer falha pode resultar em uma parada, o que prejudicaria a empresa como um todo.
Em momentos como esse, por exemplo, e com a combinação de ferramentas e análise preditiva, as equipes de TI conseguem ter uma visão abrangente dos pontos que merecem atenção.
Segurança do ambiente
Ferramentas com análise preditiva são fundamentais para a segurança do ambiente.
Quando atreladas ao conceito de observabilidade, eles formam um escudo potente para as equipes de segurança de TI.
Quando aplicadas na técnica de machine learning, elas conseguem entender rapidamente o comportamento do ambiente, informando pontos críticos de segurança e mitigando potenciais ameaças antes que elas causem problemas maiores.
Redução de custos
Ao evitar problemas como paradas e ataques cibernéticos, a redução de custos acontece como uma boa consequência.
E, quando o investimento é feito nas ferramentas certas, o ROI acaba sendo maior também.
Conclusão
A análise preditiva promove um ambiente planejado e apto para enfrentar as adversidades. Isso torna primordial o investimento em ferramentas potentes que façam essas análises.
A ManageEngine tem uma solução que dará o pontapé inicial para que você tenha uma empresa planejada, organizada e pronta para qualquer problema: o Analytics Plus.
Nossa solução utiliza técnicas de análise preditiva, unifica e interpreta os dados de diversas ferramentas de monitoramento, emitindo relatórios e dashboards personalizados promovendo a sinergia da empresa e amplificando a visibilidade da TI.
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