Se voc\u00ea sempre se atualiza sobre as tend\u00eancias do mundo de TI, j\u00e1 deve saber que a demanda e o interesse por ci\u00eancia de dados cresceu muito. Com cada vez mais aplica\u00e7\u00f5es para dados e Big Data, a an\u00e1lise preditiva e prescritiva s\u00e3o ainda alguns dos processos mais requisitados pelo mercado.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
Entretanto, ainda existem muitas d\u00favidas quanto \u00e0s diferen\u00e7as entre a an\u00e1lise preditiva e prescritiva, e mais questionamentos ainda sobre como aplicar essas an\u00e1lises na de TI.<\/p>\n\n\n\n
Por isso, preparamos neste artigo as respostas para estes questionamentos e voc\u00ea poder\u00e1 responder a todas as suas d\u00favidas sobre an\u00e1lise preditiva e prescritiva. Confira!<\/p>\n\n\n\n
Advindas do mesmo grande campo cient\u00edfico, a ci\u00eancia de dados e an\u00e1lises avan\u00e7adas, a an\u00e1lise preditiva e prescritiva t\u00eam at\u00e9 um nome similar. Contudo, seus objetivos de an\u00e1lise s\u00e3o bem diferentes.<\/p>\n\n\n\n
A an\u00e1lise preditiva, como anuncia seu nome, tem o objetivo de prever ou criar modelos preditivos sobre eventos futuros. Esse tipo de an\u00e1lise se baseia em padr\u00f5es de dados atuais e hist\u00f3ricos para determinar se \u00e9 prov\u00e1vel que esses padr\u00f5es voltem a acontecer.<\/p>\n\n\n\n
Por outro lado, a an\u00e1lise prescritiva \u00e9 um processo que analisa os dados e oferece recomenda\u00e7\u00f5es sobre como otimizar as pr\u00e1ticas do neg\u00f3cio e alcan\u00e7ar os resultados previstos.<\/p>\n\n\n\n
A an\u00e1lise prescritiva pode ser entendida, de certo modo, como uma extens\u00e3o da an\u00e1lise preditiva. Se a an\u00e1lise preditiva interpreta os dados para prever o que poderia acontecer, a an\u00e1lise prescritiva reinterpreta os dados e os poss\u00edveis cen\u00e1rios futuros para sugerir as melhores estrat\u00e9gias de a\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
As aplica\u00e7\u00f5es da an\u00e1lise preditiva e prescritiva s\u00e3o praticamente ilimitadas: pode ser utilizada para melhorar a efici\u00eancia operacional em ind\u00fastrias, para fazer melhorias em produtos do varejo ou at\u00e9 mesmo para ajudar investidores a direcionarem melhor seus recursos.<\/p>\n\n\n\n
Na \u00e1rea de TI, uma aplica\u00e7\u00e3o muito comum para a an\u00e1lise preditiva e prescritiva \u00e9 no segmento de ITOps, ou opera\u00e7\u00f5es de tecnologia da informa\u00e7\u00e3o. Alguns exemplos s\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n
Com a an\u00e1lise preditiva e prescritiva fica mais f\u00e1cil identificar os verdadeiros problemas de performance em aplica\u00e7\u00f5es, e as equipes de TI podem solucionar a causa principal rapidamente, sem precisar gastar tempo procurando o problema.<\/p>\n\n\n\n
Ao inv\u00e9s de utilizar diversas outras aplica\u00e7\u00f5es para monitorar a estabilidade e sa\u00fade de uma \u00fanica aplica\u00e7\u00e3o, a constante alimenta\u00e7\u00e3o de dados para a an\u00e1lise preditiva e prescritiva pode funcionar como uma forma de monitoramento mais pr\u00e1tica e eficaz.<\/p>\n\n\n\n
A chave para prever falhas em aplicativos \u00e9 utilizar a an\u00e1lise preditiva e prescritiva para criar um modelo preditivo baseado em dados hist\u00f3ricos sobre falhas anteriores. O modelo aprender\u00e1 os padr\u00f5es de falhas e monitorar\u00e1 ocorr\u00eancias similares, prevendo falhas futuras antes que elas aconte\u00e7am.<\/p>\n\n\n\n
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Investir em ci\u00eancia de dados \u00e9 investir em estrat\u00e9gia de neg\u00f3cio e em redu\u00e7\u00e3o de tempo. Descubra mais sobre a nossa solu\u00e7\u00e3o de Big Data Analytics com nossos especialistas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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