Se você sempre se atualiza sobre as tendências do mundo de TI, já deve saber que a demanda e o interesse por ciência de dados cresceu muito. Com cada vez mais aplicações para dados e Big Data, a análise preditiva e prescritiva são ainda alguns dos processos mais requisitados pelo mercado.
Entretanto, ainda existem muitas dúvidas quanto às diferenças entre a análise preditiva e prescritiva, e mais questionamentos ainda sobre como aplicar essas análises na de TI.
Por isso, preparamos neste artigo as respostas para estes questionamentos e você poderá responder a todas as suas dúvidas sobre análise preditiva e prescritiva. Confira!
Qual a diferença entre análise preditiva e prescritiva?
Advindas do mesmo grande campo científico, a ciência de dados e análises avançadas, a análise preditiva e prescritiva têm até um nome similar. Contudo, seus objetivos de análise são bem diferentes.
A análise preditiva, como anuncia seu nome, tem o objetivo de prever ou criar modelos preditivos sobre eventos futuros. Esse tipo de análise se baseia em padrões de dados atuais e históricos para determinar se é provável que esses padrões voltem a acontecer.
Por outro lado, a análise prescritiva é um processo que analisa os dados e oferece recomendações sobre como otimizar as práticas do negócio e alcançar os resultados previstos.
A análise prescritiva pode ser entendida, de certo modo, como uma extensão da análise preditiva. Se a análise preditiva interpreta os dados para prever o que poderia acontecer, a análise prescritiva reinterpreta os dados e os possíveis cenários futuros para sugerir as melhores estratégias de ação.
Aplicações de análise preditiva e prescritiva em TI
As aplicações da análise preditiva e prescritiva são praticamente ilimitadas: pode ser utilizada para melhorar a eficiência operacional em indústrias, para fazer melhorias em produtos do varejo ou até mesmo para ajudar investidores a direcionarem melhor seus recursos.
Na área de TI, uma aplicação muito comum para a análise preditiva e prescritiva é no segmento de ITOps, ou operações de tecnologia da informação. Alguns exemplos são:
Identificar a raiz dos problemas em aplicações
Com a análise preditiva e prescritiva fica mais fácil identificar os verdadeiros problemas de performance em aplicações, e as equipes de TI podem solucionar a causa principal rapidamente, sem precisar gastar tempo procurando o problema.
Monitorar a estabilidade de aplicações
Ao invés de utilizar diversas outras aplicações para monitorar a estabilidade e saúde de uma única aplicação, a constante alimentação de dados para a análise preditiva e prescritiva pode funcionar como uma forma de monitoramento mais prática e eficaz.
Prever falhas na aplicação antes que elas aconteçam
A chave para prever falhas em aplicativos é utilizar a análise preditiva e prescritiva para criar um modelo preditivo baseado em dados históricos sobre falhas anteriores. O modelo aprenderá os padrões de falhas e monitorará ocorrências similares, prevendo falhas futuras antes que elas aconteçam.
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