Diante de uma cenário globalizado com constantes mutações nos cenários político, social e econômico, as empresas buscam manter sempre os seus processos internos atualizados em consonância com o ambiente externo. A esfera na qual atuam as organizações vem sendo transformada pela disponibilidade e acesso de dados. A velocidade e o volume com que os dados vêm sendo criados são exorbitantes (BRETERNITZ; SILVA, 2013).
A área de big data, data science e predictive analytics, formam uma tríade que fornece as possíveis respostas para o grandioso volume de dados existentes, sendo capaz de apresentar vantagens competitivas importantes em termos de pesquisa e de educação em áreas da administração de empresa. Predictive Analytics é caracterizado como um subgrupo da área data science e utiliza técnicas quantitativas e qualitativas para determinar previsões, recomendar decisões e simular cenários que sejam úteis a uma organização, seja público ou privada (WALLER; FAWCETT, 2013).
Não entendeu qual é a aplicabilidade do uso de Predictive Analytics? Calma, segue abaixo um exemplo para destravar sua mente e despertar o seu interesse…
Com base no histórico de operações da carteira de Microcrédito da Fomento Paraná, foi identificado e elaborado um modelo estatístico básico de análise de crédito, cujos valores foram acessados na base de dados administrativos do Governo do Estado do Paraná. Os resultados obtidos permitem a identificação de empresas com mérito de crédito e o suporte para a tomada de decisão, antes mesmo da instituição ser demandada pelos empreendedores e pequenas empresas, permitindo que políticas de desenvolvimento regional sejam realizadas com maior precisão, agilidade e com a otimização de recursos. (MATTANA, 2016).
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Escrito por: Gabriel Santana Branco.
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