Antecipar riscos e identificar oportunidades no momento certo pode ser decisivo para o sucesso de qualquer negócio. Uma ferramenta poderosa para isso é a análise preditiva.

Com ela, as organizações ganham inteligência de negócio e conseguem se posicionar à frente das situações. Em outras palavras, em vez de reagir a problemas que já estão impactando as operações, é possível agir antes que eles aconteçam ou, pelo menos, minimizar seus efeitos negativos.

Se você e sua equipe querem tomar decisões mais seguras e definir estratégias mais eficazes, é hora de explorar melhor esse recurso. A seguir, descubra tudo o que você precisa saber sobre análise preditiva.

O que é análise preditiva e qual seu papel na estratégia empresarial

A análise preditiva é o uso de dados do passado e do presente para prever eventos e tendências futuros. Graças a ela, empresas traçam modelos e padrões preditivos com o objetivo de detectar riscos e oportunidades.

As previsões podem ser tanto para um futuro próximo quanto para um mais distante, como prever o fluxo de caixa para o próximo ano. Para fazer as suposições, é necessário utilizar dados históricos.

Uma vez que os dados são coletados, é necessário interpretá-los para, então, criar diferentes conjuntos de previsões.

Dependendo do caso, tudo isso ocorre de forma automática com a ajuda de ferramentas de machine learning. Em outras situações, existem profissionais capacitados a analisar os dados, criar cenários e definir planos de ação para cada previsão.

Então, para entender bem o que é análise preditiva, note que ela responde à seguinte questão:

  • O que pode acontecer no futuro?

Como funciona a análise preditiva?

Sem dados não há análise preditiva. É graças à big data que isso é possível, mas não acaba aí. Para realizar a análise outros conceitos entram em ação.

Em linhas gerais, o aspecto “preditivo” da análise é possível pela combinação de:

Por meio da identificação de tendências e padrões é possível prever situações. Por exemplo, um negócio online pode antecipar o comportamento do consumidor em um determinado período utilizando dados históricos. Assim, consegue fazer uma previsão de estoque mais precisa e até trabalhar com uma política especial de preços.

Outro exemplo é com relação à segurança do e-commerce ou marketplace. Ao conduzir uma análise preditiva é possível prevenir atividades criminosas, como fraudes. Aliás, muitas instituições financeiras partem da análise comportamental em tempo real para detectar ações que indiquem comportamento suspeito.

Diferenças entre análise descritiva, preditiva e prescritiva

Este artigo, publicado na Harvard Business School Online, mostra uma forma simples e direta de diferenciar os principais tipos de análise de dados:

  • Descritiva: responde à pergunta “O que aconteceu?”. O foco está em entender eventos passados, organizando e resumindo dados históricos para revelar padrões e tendências.
  • Prescritiva: responde à pergunta “O que devemos fazer a seguir?”. Como você pode ver, ela visa sugerir caminhos e ações ideais para atingir resultados. Utiliza dados históricos, estatística e machine learning para projetar cenários prováveis, como churn de clientes, variação na demanda ou risco de fraude.
  • Preditiva: responde à pergunta “O que pode acontecer no futuro?”

Análise preditiva e prescritiva: como se complementam

Pela explicação acima, podemos entender que a análise preditiva projeta o futuro, enquanto a prescritiva indica o melhor caminho a seguir. Portanto, a prescritiva mostra como se comportar diante de um cenário indicado para o futuro.

Em outras palavras, ela indica quais ações devem ser tomadas para alcançar o melhor resultado possível.

Por exemplo: um sistema pode sinalizar que determinada compra tem 80% de chance de ser fraude, com base no histórico de comportamento do cliente e em dados semelhantes (análise preditiva).

Diante dessa previsão, a ação (análise prescritiva) pode ser bloquear a transação automaticamente, solicitar verificação adicional (como autenticação em duas etapas) ou até mesmo monitorar a conta por um período antes de tomar uma decisão mais drástica.

Como fazer análise preditiva: etapas e boas práticas para Product Managers e Tech Leads

A análise preditiva não é apenas sobre aplicar algoritmos de machine learning para prever o futuro.

Para Product Managers (PMs) e Tech Leads, ela representa uma forma de transformar dados em insights acionáveis que orientam decisões estratégicas, as quais vão desde priorização de features até otimização de processos e mitigação de riscos.

Para que essa jornada seja eficaz, algumas etapas e boas práticas são fundamentais:

1 – Definição clara do problema de negócio

Tudo começa com uma pergunta essencial: “O que queremos prever e por quê?”.

Um PM deve alinhar o problema com os objetivos estratégicos do produto ou serviço, enquanto o Tech Lead avalia a viabilidade técnica.

Veja exemplos de objetivo da análise preditiva:

  • Prever churn de clientes;
  • Estimar a demanda em determinado período;
  • Identificar riscos de fraude em transações.

2 – Coleta e preparação dos dados

A previsão terá a mesma qualidade que os dados. Ou seja, se os dados coletados não forem confiáveis, ou forem incompletos ou desatualizados, os resultados obtidos também serão limitados ou até equivocados.

Nesse sentido, o PM garante que as fontes de dados estejam alinhadas com a estratégia e considera o impacto de cada variável no negócio.

Já o Tech Lead lidera a integração entre sistemas, cuida da consistência e aplica técnicas de limpeza, tratamento de outliers e normalização.

3 – Escolha do modelo de predição

Existem diferentes abordagens, como regressão, classificação, séries temporais, entre outras.

O papel do PM é entender o nível de precisão esperado e como os resultados apoiarão decisões práticas. O Tech Lead tem como responsabilidade avaliar frameworks (como Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch), escolher algoritmos e ajustar hiperparâmetros.

4 – Treinamento e validação

Depois de escolher o modelo, é hora de treiná-lo. Isso significa “alimentar” o algoritmo com os dados disponíveis para que ele aprenda os padrões e gere previsões.

A validação ocorre em cenário de teste. O PM precisa acompanhar métricas de negócio (por exemplo: redução de churn em X%).

Para garantir que o modelo não esteja superajustado, o Tech Lead analisa métricas técnicas (ex.: acurácia, F1-score, RMSE).

5 –  Implementação e monitoramento contínuo

Modelo treinado e validado. Agora, chegou a etapa de colocá-lo em produção. Isso significa integrá-lo aos processos e sistemas da empresa para que comece a gerar valor real.

Feito isso, vale lembrar que preparar o modelo não é um projeto pontual. Por esse motivo, PM e Tech Lead precisam garantir o monitoramento contínuo e seu real impacto nos negócios.

Caso sejam necessários ajustes, o Tech Lead deve conduzi-los com o time.

Principais ferramentas de análise preditiva do mercado

Empresas podem aplicar modelos de análise preditiva de forma prática e escalável graças a ferramentas robustas disponíveis no mercado. Entre as mais conhecidas, destacam-se:

  • IBM SPSS Modeler: possui interface intuitiva drag and drop. É indicada para quem deseja construir modelos de previsão sem precisar escrever muito código, sendo popular em setores como finanças, saúde e educação. É bastante usada em bancos, seguradoras e empresas que lidam com grandes volumes de dados.
  • SAS Advanced Analytics: muito utilizada por empresas de grande porte, é referência em análise estatística e modelos preditivos. Combina recursos avançados de machine learning e inteligência artificial.
  • Microsoft Azure Machine Learning: permite criar, treinar e implantar modelos preditivos em escala na nuvem. É bastante usado por empresas que precisam integrar analytics a outros serviços corporativos.
  • RapidMiner: plataforma de código aberto que combina facilidade de uso com recursos de preparação de dados, modelagem e validação em um só ambiente. Tem boa adoção em universidades e empresas que buscam criar e testar modelos preditivos sem necessidade de programação pesada.
  • Google Cloud AI Platform: focada em inteligência artificial e machine learning, a plataforma possui grande escalabilidade e integração aos demais serviços do Google Cloud.
  • Amazon SageMaker: solução da AWS que simplifica o processo de construção, treinamento e implantação de modelos de machine learning. É voltada para empresas que buscam alta performance em nuvem.
  • Python (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch): para equipes mais técnicas, as bibliotecas em Python são hoje padrão de mercado. Elas permitem construir modelos altamente customizáveis, sendo muito usadas por times de tecnologia e ciência de dados que preferem maior autonomia.

Como empresas aplicam análise preditiva para gerar resultados

A análise preditiva transforma dados brutos em inteligência prática, permitindo que empresas atuem proativamente em vez de reagirem aos problemas depois que eles acontecem.

Ganho de eficiência, redução de custos e criação de novas oportunidades de receita são alguns dos resultados que organizações têm ao aplicá-la. Por isso, não é exagero dizer que a análise já faz parte do dia a dia de negócios de diversos setores (e não está restrita aos grandes players).

Veja alguns casos de aplicação da análise preditiva:

  • Serviços financeiros: instituições utilizam modelos preditivos para identificar transações suspeitas antes que se tornem fraudes e para oferecer produtos personalizados de acordo com o perfil de cada cliente.
  • Varejo e e-commerce: além de prever a demanda e ajustar estoques, a análise preditiva ajuda a recomendar produtos de forma inteligente, aumentando o ticket médio e a fidelização.
  • Logística e transportes: empresas de logística aplicam a tecnologia para otimizar rotas, reduzir atrasos e prever falhas em veículos, evitando custos inesperados.
  • Saúde: hospitais e clínicas conseguem prever picos de atendimento, otimizar a alocação de profissionais e até antecipar riscos clínicos em pacientes.
  • Indústria: fábricas usam sensores e dados históricos para prever falhas em máquinas e realizar manutenção preditiva, reduzindo paradas e perdas de produção.

Desafios comuns na implementação

A análise preditiva fornece insights baseados em dados para tomadas de decisão mais precisas. Com melhores decisões, ela reduz o desperdício de tempo e dinheiro com ações ineficazes.

Esses são apenas alguns dos benefícios da tecnologia, mas, para sermos justos, não podemos esquecer de dizer que a implementação nem sempre é simples.

Muitas empresas esbarram em barreiras técnicas, culturais e estratégicas que podem comprometer os resultados.

Dentre os principais obstáculos, está a qualidade e disponibilidade dos dados. Se os dados de entrada forem consistentes, completos e bem estruturados, o modelo tende a gerar previsões confiáveis.

Contudo, quando há falhas – como informações desatualizadas, dados dispersos em diferentes sistemas ou lacunas de registro – o risco de distorções cresce significativamente.

A resistência cultural é outro desafio. É muito normal empresas com profissionais tomando decisões com base nos anos de experiência, por intuição, ou achismos.

Se esse for o caso na sua organização, o indicado é começar um trabalho para mudar a cultura, mostrando como a utilização de dados melhora os resultados.

Destacamos ainda que projetos de análise preditiva podem demandar investimentos em infraestrutura, ferramentas e talentos. Muitas empresas não estão preparadas para absorver esse custo.

Por essa razão, recomenda-se começar com projetos-piloto de baixo custo, priorizar problemas de alto impacto e evoluir gradualmente conforme os resultados aparecem.

Tendências e inovações em análise preditiva para os próximos anos

Segundo o Gartner, existem quatro tendências:

  1. As empresas já reconhecem o potencial da análise de dados e estão incorporando tecnologias como a Inteligência Artificial generativa para responder de forma eficaz às transformações do setor.
  2. Em meio à avalanche de dados e fontes, organizações de ponta estão aprendendo a lidar com o caos — transformando-o em complexidade controlada e inteligível. Isso requer arquitetura, processos e clareza na governança dos dados.
  3.  Mesmo que se idealize uma “fonte única de verdade” (single source of truth), a realidade é que as empresas precisam lidar com múltiplas origens de dados, muitas vezes incompletas ou imprecisas. A habilidade de gerenciar essa diversidade de forma eficaz é um diferencial.
  4. O ritmo acelerado dos negócios modernos somado à complexidade dos dados tem sobrecarregado as equipes. Para que a análise gere impacto real, é essencial investir na capacitação dos colaboradores e ajustar processos para que possam extrair valor com autonomia.

Análise preditiva nas suas transações financeiras e o papel da Transfeera

Com um volume alto de transações, crescentes riscos de fraude e necessidade de decisões em tempo real, prever cenários com base em dados é o que garante segurança, eficiência e confiança nas operações.

Nas transações financeiras, modelos preditivos conseguem identificar padrões suspeitos e anomalias em tempo real, permitindo bloquear transações antes que o prejuízo aconteça.

Esses modelos também são capazes de prever o comportamento de recebíveis e pagamentos, evitando riscos de falta de liquidez.

Embora a Transfeera não seja uma solução de análise preditiva, mas sim uma plataforma de pagamentos, ela fornece dados confiáveis e em tempo real das entradas e saídas.

Com os relatórios financeiros extraídos da ferramenta, o seu time pode analisar padrões, monitorar tendências nos recebimentos, identificar motivos de falhas nos pagamentos e tomar decisões mais embasadas. Em seguida, pode fazer análises preditivas apoiadas em modelos internos ou de terceiros.

Além disso, a plataforma da Transfeera permite:

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