Visão geral: Advanced analytics é o conjunto de técnicas que vão além do business intelligence (BI) tradicional para explicar, prever e recomendar decisões a partir de dados. A abordagem combina estatística, machine learning, pesquisa operacional e otimização matemática para responder duas perguntas: o que tende a acontecer e qual é a melhor ação. Nas empresas, apoia previsão de demanda, planejamento da cadeia de suprimentos, precificação e gestão de riscos.
A análise avançada de dados, também chamada de advanced analytics, reúne métodos estatísticos, computacionais e matemáticos que ampliam o alcance da análise convencional. Em vez de apenas descrever o passado, esses métodos estimam cenários futuros e indicam decisões.
Este artigo apresenta a definição de advanced analytics, os quatro tipos de análise de dados, as principais técnicas, os benefícios para o negócio, as áreas de aplicação e os passos para implementar a abordagem numa grande empresa.
Qual é a definição de advanced analytics?
A IBM define advanced analytics como um conjunto de técnicas e ferramentas sofisticadas usadas para analisar grandes volumes de dados, revelar padrões ocultos e gerar insights acionáveis. Essas técnicas vão além do business intelligence (BI) e da estatística descritiva, com métodos como análise preditiva, inteligência artificial, machine learning e mineração de dados.
Na prática, o objetivo do advanced analytics é transformar conjuntos de dados grandes, complexos ou com muitas variáveis em informação útil para a decisão.
O advanced analytics é usado quando as técnicas usuais de análise não dão conta da complexidade dos dados ou do problema. No contexto empresarial, aparece em modelos preditivos, que identificam padrões e tendências, e em modelos prescritivos, que recomendam a melhor ação diante de restrições de custo, capacidade e prazo.
Vídeo: o que é advanced analytics e qual a diferença para big data
No vídeo, Mariane Sahú, Cientista de Dados da UniSoma, explica o que é advanced analytics, como ele se diferencia do big data e quais benefícios traz para as empresas.
Quais são os 4 tipos de análise de dados?
A análise de dados costuma ser dividida em quatro tipos, conforme a pergunta que cada um responde: o BI tradicional cobre principalmente a análise descritiva, enquanto o advanced analytics se concentra nos tipos diagnóstico, preditivo e prescritivo.
| Tipo | Pergunta que responde | Técnicas usuais | Exemplo de uso |
|---|---|---|---|
| Descritiva | O que aconteceu? | Relatórios, dashboards e indicadores consolidados | Vendas do mês por região e canal |
| Diagnóstica | Por que aconteceu? | Análise de causa, correlação, segmentação e mineração de dados | Identificar a causa de uma ruptura de estoque |
| Preditiva | O que deve acontecer? | Séries temporais, regressão e machine learning | Previsão de demanda por produto e região |
| Prescritiva | O que fazer? | Otimização matemática, simulação e pesquisa operacional | Plano de produção, rotas ou preços com o menor custo |
Os quatro tipos são complementares. Uma decisão de planejamento costuma passar por todos eles: o histórico descreve a situação, o diagnóstico explica os desvios, a previsão estima o próximo período e o modelo prescritivo indica o plano que atende às metas com o menor custo.
Qual a relação entre advanced analytics e big data?
Advanced analytics e big data são conceitos complementares, mas distintos. Como as ferramentas de advanced analytics tratam grandes volumes de dados complexos, a prática tem relação estreita com o big data.
O big data se concentra essencialmente na infraestrutura e na gestão de grandes volumes de dados, enquanto o advanced analytics direciona sua atenção para as técnicas e métodos necessários para extrair insights significativos dessa enorme base de dados.
Na prática, o big data fornece a base de dados em escala, e o advanced analytics transforma essa base em previsões e recomendações para a decisão.
Como o advanced analytics é aplicado na prática?
Na prática, o advanced analytics combina técnicas como machine learning, análise preditiva, mineração de dados, modelagem estatística e otimização matemática. A escolha da técnica depende da pergunta de negócio e dos dados disponíveis.
As principais técnicas são:
- Machine Learning (Aprendizado de Máquina): usa técnicas de regressão, classificação, agrupamento e deep learning para modelar a relação entre variáveis dependentes e independentes, categorizar dados, agrupá-los com base em características comuns e aprender padrões complexos.
- Análise preditiva: desenvolve modelos estatísticos para prever resultados futuros com base em dados históricos.
- Mineração de dados: permite a descoberta de padrões e suas correlações e relações ocultas nos dados. Também identifica associações frequentes entre variáveis em grandes conjuntos de dados.
- Processamento de Linguagem Natural (PLN): consegue determinar o “sentimento” expresso em textos. Pode ser usado em mídias sociais e análises de feedback de clientes. Também permite identificar e extrair informações específicas de texto.
- Modelagem prescritiva: usa modelagem matemática e algoritmos de otimização para analisar cenários complexos e indicar a melhor ação para um objetivo definido, respeitando restrições de capacidade, custo e prazo.
Quais os benefícios proporcionados pelo advanced analytics para o seu negócio?
1. Tomada de decisão com menos riscos
O advanced analytics proporciona insights mais profundos e precisos, o que permite às empresas tomar decisões mais embasadas. Esse escopo engloba previsões mais acuradas, a identificação de tendências de mercado e uma compreensão aprofundada do comportamento do cliente.
2. Mais agilidade e eficiência operacional
Ao analisar dados internos, as empresas identificam oportunidades de melhorar a eficiência operacional, como a otimização de processos, a identificação de gargalos e a redução de custos desnecessários.
3. Personalização da experiência do cliente
Por permitir uma compreensão mais profunda do comportamento do cliente, as empresas conseguem personalizar produtos, serviços e experiências. Assim, encurtam o caminho rumo à satisfação e à fidelidade dos consumidores.
4. Previsão de demanda e estoque
A previsão avançada antecipa a demanda do mercado e ajusta os níveis de estoque, o que reduz excessos e faltas de produto ao longo da cadeia de suprimentos.
5. Qualificação da gestão de riscos
A análise avançada de dados também apoia a identificação e a avaliação de riscos, o que permite às empresas adotar estratégias preventivas para mitigar ameaças.
Em quais áreas o advanced analytics pode ser aplicado?
O advanced analytics pode ser aplicado em qualquer segmento que tenha dados e decisões recorrentes, e as 10 áreas abaixo são exemplos. Na UniSoma, os projetos se concentram em cadeia de suprimentos, inteligência de mercado e inteligência educacional, frentes atendidas pelas divisões da empresa.
1. Saúde
O advanced analytics traz insights que vão desde a análise de pacientes, o que inclui a previsão de readmissões, a identificação de riscos de saúde e a otimização de tratamentos, bem como a gestão de recursos das organizações do setor.
2. Finanças
Com o advanced analytics, é possível fazer uma previsão financeira com análise de riscos, avaliação de tendências de mercado e gestão de portfólio. Ferramentas de análise avançada também ajudam a detectar fraudes.
3. Varejo e comércio eletrônico
Ao analisar dados dos clientes, é possível promover uma personalização de recomendações de produtos. A gestão de estoques também se beneficia com previsão de demanda, otimização de mercadorias e prevenção de excessos ou faltas.
4. Manufatura
O advanced analytics contribui com a manutenção preditiva, por meio da previsão de falhas em equipamentos e otimização de manutenção. Além disso, também facilita o controle de qualidade ao identificar padrões para garantir as boas condições do produto.
5. Logística e cadeia de suprimentos
Na logística e na cadeia de suprimentos, o advanced analytics apoia a previsão de demanda, o planejamento de produção e de estoques e a otimização de rotas e da malha logística. Na UniSoma, esse trabalho faz parte das soluções para cadeia de suprimentos, que incluem o Prognos, plataforma de planejamento colaborativo de demanda com machine learning.
6. Telecomunicações
Ferramentas de advanced analytics podem dar suporte a iniciativas de otimização de rede e a análises de churn (perda de clientes), que incluem previsões a respeito da saída de consumidores da base de assinantes e ações voltadas à redução dessa taxa.
7. Educação
Na educação, a análise avançada de dados apoia a avaliação do desempenho de alunos, a previsão de demanda por cursos e o planejamento acadêmico, como a oferta de disciplinas e a alocação de docentes e salas. Na UniSoma, esse trabalho é feito pela divisão de Inteligência Educacional.
8. Recursos Humanos
Nos processos de recrutamento e seleção, o advanced analytics ajuda a identificar candidatos ideais, com base em padrões de desempenho. Por outro lado, já na gestão de talentos, ferramentas analíticas dão suporte à identificação e retenção de colaboradores.
9. Governo e setor público
O setor público também se beneficia da análise avançada ao identificar padrões que ajudam a otimizar serviços como educação, assistência social, saúde e obras. Na segurança, ferramentas analíticas podem apoiar estratégias de prevenção de crimes.
10. Marketing e publicidade
A segmentação de mercado, com o posicionamento correto para cada público-alvo, e a análise de retorno sobre investimento (ROI) das campanhas são dois exemplos de aplicação do advanced analytics no marketing. Na UniSoma, a frente de inteligência de mercado aplica esses métodos a decisões de pricing e de análise de mercado.
Como implementar advanced analytics na empresa?
A implementação de advanced analytics numa grande empresa segue, em geral, cinco passos:
- Definir a decisão: escolher a pergunta de negócio que o modelo deve responder, como quanto produzir, quanto estocar ou que preço praticar, e os indicadores que medem o resultado.
- Avaliar os dados: verificar disponibilidade, qualidade, histórico e governança das bases, porque sem dados confiáveis qualquer modelo produz resultados imprecisos.
- Escolher a técnica: definir se o problema pede um modelo preditivo, um modelo prescritivo ou a combinação dos dois.
- Validar com a área usuária: comparar o desempenho do modelo com o processo atual, usando indicadores como acurácia da previsão, custo e nível de serviço.
- Colocar em operação: integrar o modelo ao processo de decisão, como o ciclo de S&OP, e acompanhar o desempenho ao longo do tempo, com revisões periódicas.
Na escolha de uma consultoria ou de um software de advanced analytics, vale verificar a experiência no setor e no tipo de decisão, a capacidade de combinar previsão e otimização, a transparência dos modelos, a integração com sistemas como o ERP e o suporte depois da implantação. A cultura data driven da empresa também pesa, porque o modelo só gera resultado quando as áreas usam a recomendação na decisão.
As etapas de um projeto de IA, do problema à entrega, são o tema do episódio Projeto de IA: as etapas do ciclo de vida, do problema à entrega | DeepTalks #13, do canal da UniSoma no YouTube.
Como a UniSoma pode levar advanced analytics para o seu negócio?
A UniSoma desenvolve projetos de analytics e pesquisa operacional desde 1984, em Campinas, SP. Os projetos de advanced analytics da UniSoma começam pela decisão que o cliente precisa tomar: primeiro se definem a pergunta de negócio e os indicadores, depois se avaliam os dados disponíveis e, só então, se escolhe a técnica, seja um modelo preditivo, seja um modelo de otimização.
O trabalho é organizado em três divisões, Supply Chain, Inteligência de Mercado e Inteligência Educacional, e no UniSoma Labs, que desenvolve aplicações de inteligência artificial do protótipo à operação. O artigo sobre a evolução do planejamento analítico detalha como esse tipo de abordagem se desenvolveu nas empresas.
Para avaliar como o advanced analytics se aplica às decisões da sua empresa, fale com os especialistas da UniSoma.
Perguntas Frequentes sobre Advanced Analytics (FAQ)
Advanced analytics é o conjunto de técnicas que vão além da análise tradicional de dados para explicar, prever e recomendar decisões. Usa métodos como machine learning, análise preditiva, mineração de dados, otimização matemática e modelagem prescritiva. O objetivo não é apenas descrever o que aconteceu, mas estimar o que deve acontecer e indicar a melhor ação diante das metas e restrições do negócio.
O business intelligence (BI) tradicional é descritivo: responde o que aconteceu com base em dados históricos consolidados, em relatórios e dashboards. O advanced analytics vai além e responde por que aconteceu, o que deve acontecer e o que fazer, por meio de previsões, simulações e recomendações de ação. Na prática, os dois se complementam: o BI acompanha os indicadores e o advanced analytics apoia as decisões.
Os quatro tipos de análise de dados são o descritivo, o diagnóstico, o preditivo e o prescritivo. A análise descritiva mostra o que aconteceu, a diagnóstica explica por que aconteceu, a preditiva estima o que deve acontecer e a prescritiva indica o que fazer. O business intelligence cobre sobretudo o primeiro tipo, enquanto o advanced analytics se concentra nos três últimos.
As técnicas mais usadas no advanced analytics são a análise preditiva, que estima cenários futuros com base em padrões históricos; a análise prescritiva, que recomenda a melhor decisão diante de um cenário; o machine learning, com modelos que aprendem com novos dados; a mineração de dados, que revela padrões e correlações ocultas; e o processamento de linguagem natural (PLN), que analisa textos, feedbacks e mídias sociais.
A pesquisa operacional é a área que desenvolve modelos matemáticos de otimização e simulação para apoiar decisões, e é a base da análise prescritiva dentro do advanced analytics. Enquanto os modelos preditivos estimam o que deve acontecer, os modelos de pesquisa operacional indicam a melhor ação, como o plano de produção ou a rota de menor custo, respeitando restrições de capacidade, prazo e orçamento.
Advanced analytics e big data são conceitos complementares, mas distintos. O big data se concentra na infraestrutura e na gestão de grandes volumes de dados. O advanced analytics foca nas técnicas e nos métodos que extraem informação útil desses dados. Na prática, o big data fornece a matéria-prima, e o advanced analytics transforma essa matéria-prima em previsões e recomendações para o negócio.
Advanced analytics e inteligência artificial não são a mesma coisa. A inteligência artificial reúne técnicas como machine learning e processamento de linguagem natural, que podem fazer parte de um projeto de advanced analytics. O advanced analytics é mais amplo e inclui também estatística, mineração de dados, simulação e otimização matemática. Muitos problemas de decisão empresarial, como o planejamento de produção, são resolvidos com modelos de otimização.
O advanced analytics tem aplicação em praticamente qualquer segmento. Os casos de uso mais comuns incluem: previsão de demanda e planejamento de supply chain, detecção de fraudes no setor financeiro, personalização de recomendações no varejo, manutenção preditiva na indústria, análise de risco em seguros, otimização de preços e promoções, e gestão de recursos humanos. O denominador comum é a presença de dados e a necessidade de decisões mais precisas e ágeis.
O advanced analytics transforma o S&OP tradicional em um processo apoiado por modelos. Modelos preditivos com machine learning aumentam a acurácia da previsão de demanda, um dos pilares do ciclo de S&OP, e a modelagem prescritiva simula cenários de produção, estoque e suprimentos antes das reuniões de consenso. O resultado é um plano com menor erro de previsão e menos capital de giro imobilizado em estoque.
Os principais benefícios do advanced analytics são decisões mais embasadas e ágeis, previsões mais acuradas que reduzem o erro de planejamento, a identificação antecipada de tendências e oportunidades de mercado, a redução de custos operacionais por meio da otimização de processos e uma compreensão maior do comportamento dos clientes. O ganho depende da qualidade dos dados e da integração do modelo ao processo de decisão.
O ponto de partida é definir a decisão que se quer melhorar e as perguntas de negócio que o modelo deve responder. Em seguida, é preciso avaliar a governança dos dados, porque sem dados confiáveis, acessíveis e bem estruturados qualquer modelo produz resultados imprecisos. Depois, escolhem-se as técnicas adequadas a cada problema, com o apoio de especialistas em modelagem estatística, otimização e ciência de dados.
