Análise prescritiva

O que é análise prescritiva?

A análise prescritiva responde à pergunta "o que
deve/pode ser feito?", usando métodos de machine learning, modelagens, simulações, heurísticas, além de outras técnicas para prever
resultados e fornecer alternativas para a tomada de decisão. Através de análises descritivas e preditivas, a análise prescritiva
oferece previsões e prognósticos sobre eventos futuros, assim como determina as possíveis consequências. Com base nessas
informações, analistas podem avaliar o impacto de iniciativas estratégicas para aprimorar os processos de tomada de decisão.

Por que a análise prescritiva é importante?

A partir de modelos descritivos e preditivos,
a análise prescritiva pode beneficiar empresas ao ajudá-las a:

• Tomar decisões fundamentadas, baseadas em fatos, usando informações em tempo real e dados previsionais
• Compreender a probabilidade de resultados específicos e o impacto das decisões sobre esses resultados, além de como usá-los para o planejamento
• Economizar recursos e aumentar a produtividade, permitindo que a IA corrija e processe dados em cenários aplicáveis
• Criar processos reproduzíveis e escaláveis para a tomada de decisões usando dados quase em tempo real
• Responda a perguntas de negócios complexas, como previsões de demanda, avaliações de risco e situações hipotéticas

Como funciona a análise prescritiva?

A análise prescritiva é a etapa final da análise de negócios e potencializa os resultados de vários métodos estatísticos e o poder da IA. Enquanto a análise descritiva esclarece "o que aconteceu?" e a análise preditiva explica "o que pode acontecer?", a análise prescritiva determina "o que devemos fazer?" e "como nossas decisões podem afetar o desempenho futuro?". Isso concede aos analistas e decisores de negócios a capacidade de alavancar resultados positivos e confiáveis com a otimização de modelos, além de recursos iterativos de machine learning.

A análise prescritiva é capaz de impulsionar qualquer negócio orientado por dados. Ela é amplamente usada em setores onde as informações mudam de forma constante e decisões importantes podem causar impactos significativos.

• No setor de saúde, a análise prescritiva ajuda tanto na parte administrativa quanto no atendimento ao paciente. Uma empresa farmacêutica pode usar a análise prescritiva para reduzir custos de testes ao identificar os indivíduos mais adequados para estudos clínicos, enquanto um hospital pode aproveitá-la para dedicar atenção a pacientes com maior necessidade, acompanhando aqueles que apresentam maiores riscos associados a reinternação.
• No setor de transporte, uma empresa aérea pode ajustar preços e ofertas de forma automática com base em vários fatores, incluindo condições climáticas, demandas e tarifas de combustíveis.
• Na área editorial, um veículo pode definir o que publicar e se um artigo será bem aceito por meio de pesquisas e dados sociais sobre assuntos relacionados.
• Em departamentos de recursos humanos, o treinamento online pode ser adaptado em tempo real, de acordo com o desempenho do funcionário em cada aula.

Como começar a utilizar a análise prescritiva?

A plataforma Alteryx ML fornece modelos automatizados de machine learning (AutoML) e engenharia de recursos, proporcionando aos usuários a possibilidade de testar algoritmos com uma experiência totalmente guiada, sem necessidade de criar códigos complexos.
O Alteryx ML ajuda usuários a:

• Descobrir relações ocultas nos dados com a geração de insights automatizados
• Usar algoritmos como xgBoost, LightGBM e ElasticNet para revelar padrões que exercem maior impacto sobre o desempenho do modelo
• Criar modelos e painéis compreensíveis e explicáveis que conseguem detalhar a importância de recursos, análises
  de impacto e simulações de cenários
• Construir modelos confiáveis de forma rápida usando bibliotecas de recursos predefinidos
• Aproveitar o Alteryx para integrar modelos aos processos de negócios com uma plataforma de ponta a ponta