A análise de dados é um processo que utiliza técnicas estatísticas para transformar dados brutos em informações relevantes para a geração de insights na tomada de decisão.
Já o processo de modelagem tem como objetivo explicar ou compreender, matematicamente, os fenômenos de alguma natureza.
A análise de dados se divide em 5 tipos:
- Descritiva
- Diagnóstica
- Preditiva
- Prescritiva
- Cognitiva
Análise Descritiva
É a análise que tem como objetivo entender o que está acontecendo, com base nos dados históricos, e ajuda a compreender e responder algumas perguntas do fenômeno analisado através de análises gráficas de indicadores estatísticos.
As KPIs (Indicadores Chave de Desempenho) criadas para auxiliarem na análise, são comumente utilizadas no acompanhamento das métricas de seus principais objetivos: ROI, faturamento, estoque, etc.
Análise Diagnóstica
A análise diagnóstica contribui em identificar por que esse fenômendo está acontecendo?
É um complemento da análise descritiva que aprofunda nas causas de uma determinada anomalia do fenômeno. Exemplo:
"Por que no mês anterior tivemos uma maior inadimplência dos clientes?"
A análise descritiva traria apenas o aumento da inadimplência, já a análise diagnóstica serve para aprofundar as causas dessa anomalia no fenômeno.
Normalmente são utilizadas técnicas de inferência estatística ou de testes de hipótese para provar a causa dessa anomalia.
Análise Preditiva
Essa análise busca responder o que vai acontecer no futuro, com base nas análises de dados históricos e técnicas de modelagem geralmente com uso de algoritmos de aprendizagem de máquina.
Essas técnicas possuem uma variedade de técnicas de estatística e aprendizado de máquina como redes neurais, árvores de decisão, regressão, clusterização, etc.
Análise Prescritiva
A Análise Prescritiva refere-se quais ações devem ser tomadas para otimizar a estratégia alinhada ao negócio?
Essas ações são tomadas de forma automática ou semiautomática, buscando otimizar as decisões e alcançar resultados no menor espaço de tempo.
Essa técnica permite tomar decisões em meio às incertezas e, ao utilizar os insights das análises preditivas e dos eventos anteriores, é possível construir uma árvore de ações para essa tomada de decisão e calcular a probabilidade de desfechos diferentes do fenômeno analisado.
Análise Cognitiva
Tem como objetivo tomar decisões de forma automatizada e de forma autônoma o que significa que a própria máquina encontraria uma forma de solucionar um problema "sem" ou "com poucas" intervenções humanas.
Essa inteligência chamada de "Inteligência Artificial Geral" ou "AGI", traduzindo do inglês, ainda não se encontra no mercado, porém a cada dia surgem esforços para alcançar essa tecnologia que se aproximaria da inteligência humana. A mais discutida ultimamente é a Q* ou Q-Star da OpenAI, criadora do ChatGPT.
Existe um forte debate atualmente em que técnicas de aprendizagem profunda (Deep Learning) como NLP (Processamento de Linguagem Natural), Visão Computacional e, um dos mais recentes, os LLMs (Large Language Model), que deu origem ao ChatGPT, sejam consideradas análises cognitivas devido ao seu poder de tomada de decisões complexas de forma automatizada.
Entretanto, essas técnicas não possuem uma capacidade cognitiva para executar tais atividades, o que ocorre é que essas técnicas possuem uma análise preditiva com um alto processamento computacional para resolver tarefas de forma avançada.
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