Análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva

Fala-se muito em previsões, inteligência artificial e modelos avançados. Mas a maior parte do valor que as empresas extraem de dados ainda vem de análises mais simples, bem feitas e usadas com regularidade. Entender os níveis de análise ajuda a saber onde a empresa está e qual é o próximo passo realista.

1. Análise descritiva: o que aconteceu?

Organiza e resume dados históricos. É a base de relatórios e dashboards.

Exemplos de perguntas:

• Quanto vendemos no último trimestre?
• Quantos chamados foram abertos por categoria?
• Qual a taxa de entregas no prazo?

O que exige: dados integrados, confiáveis e com definições claras.

2. Análise diagnóstica: por que aconteceu?

Investiga as causas de um resultado, cruzando dimensões e comparando grupos.

Exemplos de perguntas:

• Por que as vendas caíram em uma região específica?
• Quais fatores estão associados ao aumento de cancelamentos?

O que exige: dados detalhados, possibilidade de aprofundamento nos painéis e conhecimento do negócio para interpretar os resultados.

3. Análise preditiva: o que deve acontecer?

Usa dados históricos e técnicas estatísticas para estimar resultados futuros.

Exemplos de perguntas:

• Qual a demanda esperada para o próximo mês?
• Quais clientes têm maior probabilidade de cancelar?

O que exige: histórico consistente, volume suficiente de dados, qualidade elevada e acompanhamento contínuo da precisão das previsões.

4. Análise prescritiva: o que devemos fazer?

Recomenda ações, considerando cenários, restrições e objetivos.

Exemplos de perguntas:

• Qual a melhor distribuição de estoque entre as unidades?
• Qual a melhor alocação de equipes para atender à demanda prevista?

O que exige: maturidade nos níveis anteriores, regras de negócio bem definidas e capacidade de testar recomendações antes de aplicá-las em escala.

A escada da maturidade

Cada nível depende do anterior. Modelos preditivos construídos sobre dados inconsistentes geram previsões pouco confiáveis. Por isso, empresas que ainda não têm uma visão descritiva sólida tendem a obter mais retorno investindo primeiro nela.

Comece pelo que gera decisão

Uma análise descritiva bem feita, usada todas as semanas para orientar decisões, vale mais do que um modelo sofisticado que ninguém usa. A pergunta certa não é "qual a análise mais avançada que podemos fazer?", e sim "qual informação mudaria nossas decisões hoje?".

Cuidados com previsões

• Previsões têm incerteza. Apresente faixas, e não apenas um número.
• O passado nem sempre explica o futuro, especialmente em momentos de mudança.
• Modelos precisam ser monitorados e atualizados.

A CavData estrutura dados e painéis que dão base sólida para análises em todos os níveis. Conheça o serviço de dashboards e automações.