Pesquisando sobre como fazer análise preditiva no Power BI?
Na era 4.0, em que os dados se tornaram ativos de grande valor para empresas e organizações, saber usá-los para tomar boas decisões faz toda a diferença.
Mas não basta ter acesso a uma montanha de dados apenas: é preciso descobrir o que eles têm a dizer por meio de tratamentos apropriados.
Nesse contexto, a análise preditiva no Power BI é uma excelente maneira de antecipar cenários e embasar decisões e estratégias.
Se feita do jeito certo, consegue antever tendências, identificar os principais fatores de riscos e manter o seu negócio na rota do crescimento exponencial.
Neste artigo, você vai entender como fazer uso dessa tecnologia com a ajuda do Power BI para melhorar a tomada de decisões e obter vantagens em um mercado cada vez mais competitivo.
O que é análise preditiva no Power BI?
Para entender o que é análise preditiva no Power BI, o primeiro é dissociar os conceitos, de modo a compreender o que cada um significa.
A análise preditiva é um método que utiliza dados históricos, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para prever eventos futuros.
No ambiente corporativo, esse tipo de análise permite antecipar comportamentos de clientes, oscilações de mercado, produção e outras variáveis.
O Power BI, por sua vez, é uma das ferramentas mais utilizadas para análise e visualização de dados.
Permite integrar informações de diferentes fontes, criando dashboards interativos e insights automatizados.
Quando combinado com recursos da análise preditiva, o Power BI se transforma em um importante aliado para empreendedores que buscam previsibilidade e eficiência.
Para que serve a análise preditiva no Power BI?
A análise preditiva no Power BI, como veremos em detalhes nos exemplos abaixo, permite basicamente estimar tendências com base em padrões.
Pode ser aplicada a diversos aspectos do negócio, desde que configurada do jeito certo — e alimentada por dados confiáveis.
A análise preditiva pode contribuir, por exemplo, com a redução da taxa de churn, ao identificar clientes com maior probabilidade de cancelar serviços.
No marketing, pode melhorar a segmentação e o direcionamento das campanhas promocionais, tornando o investimento mais assertivo.
Na gestão de estoque, tem capacidade de auxiliar na previsão de demandas, evitando excessos ou rupturas que prejudiquem o cronograma de entregas.
A análise preditiva possibilita ainda mitigar riscos financeiros, ao identificar padrões que fogem do comportamento habitual do fluxo de caixa.
Quanto ao Power BI, seu principal diferencial está na capacidade de integração com outras ferramentas, como bancos de dados, CRM e ERPs, facilitando a análise centralizada e em tempo real.
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Exemplos práticos de análise preditiva no Power BI
Para facilitar ainda mais a compreensão, veja alguns exemplos de como a análise preditiva pode ser aplicada no Power BI:
- Previsão de vendas: imagine que sua startup deseja estimar a demanda para os próximos meses. Com base nos dados históricos de vendas, o Power BI pode projetar padrões e indicar períodos de alta e baixa procura
- Análise de risco financeiro: se você precisa avaliar a possibilidade de inadimplência entre seus clientes, a análise preditiva pode identificar perfis de maior risco, permitindo que sua equipe tome ações preventivas
- Otimização do atendimento ao cliente: empresas que lidam com suporte ao cliente podem usar dados históricos para prever picos de chamados e ajustar a equipe de atendimento conforme a demanda esperada
- Identificação de padrões de churn: se sua startup trabalha com assinaturas, o Power BI pode ajudar a identificar comportamentos que indicam risco de cancelamento, possibilitando estratégias de retenção.
Como fazer análise preditiva no Power BI?
Existem diferentes maneiras de realizar análise preditiva no Power BI.
Veja algumas possibilidades.
Uso de algoritmos prontos no Power BI
O Power BI conta com funcionalidades nativas que permitem criar previsões de séries temporais com base em dados históricos.
O recurso de previsão dentro dos gráficos de linha, por exemplo, usa métodos estatísticos para projetar tendências futuras.
Integração com Python e R
Se você busca maior flexibilidade, pode integrar códigos em Python ou R diretamente no Power BI.
Essas linguagens oferecem bibliotecas avançadas para machine learning e estatística, como Scikit-learn, TensorFlow e Forecast.
Modelos de machine learning via Azure Machine Learning
Outra alternativa é a integração com o Azure Machine Learning.
Com isso, é possível desenvolver modelos mais robustos e escaláveis, diretamente conectados ao Power BI para atualização automática de previsões.
Uso de DAX para cálculos avançados
A linguagem DAX permite criar métricas personalizadas dentro do Power BI, possibilitando a implementação de modelos preditivos mais simples sem a necessidade de código externo.
Como a análise preditiva do Power BI ajuda a antecipar cenários desafiadores?
Empresas que utilizam análise preditiva conseguem se preparar melhor para desafios, ajustando suas estratégias com base em tendências identificadas.
O especialista em análise de dados na Comece, Lucas Rozales, explica como isso funciona:
“O BI faz a intermediação entre grandes volumes de dados até o cálculo de uma análise preditiva. Um exemplo é utilizar dados históricos de vendas da empresa para analisar sazonalidade e picos de demanda e, com isso, prever tendências futuras.”
Segundo ele, com base em informações como essa, o gestor pode planejar melhor a produção, controlar o estoque e definir melhor as campanhas de marketing.
Outro exemplo destacado por Rozales é a previsão de churn:
“Dados históricos de novos clientes e churn podem ser usados para definir as sazonalidades de maiores períodos de entradas e saídas de clientes, o que permite definir estratégias em períodos específicos e tentar combater a taxa de cancelamento.”
Projetos de BI personalizados para o seu negócio
A análise preditiva no Power BI, como vimos, é indispensável para gestores de startups que desejam tomar decisões com mais inteligência e assertividade.
Se você ainda não usa a análise preditiva na sua startup, talvez seja hora de começar a usar.
A Comece, principal hub de soluções para startups do Brasil, oferece projetos personalizados de Business Intelligence para o seu negócio extrair o máximo valor dos dados.
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