Business Analytics – Análise Prescritiva

INESC TEC Science Bits – Episódio 1

 

PODCAST INESC TEC Science Bits (Duração: 22:52 — 31.4MB)

Oradores Convidados:

Bernardo Almada Lobo, Centro de Engenharia e Gestão Industrial

Gonçalo Figueira, Centro de Engenharia e Gestão Industrial

Palavras-chave: Business Analytics | Data Mining | Big Data | Machine Learning | Análise estatística | Tomada de decisão em empresas | Otimização matemática


RESUMO

-O que é o Business Analytics

Trata-se de um conjunto de metodologias analíticas que permitem a produção de valor comercial. É claramente baseado em dados e visa estimular as ações comerciais. Embora o objetivo final seja tomar decisões mais adequadas e promover uma melhor tomada de decisão, a investigação e o desenvolvimento de métodos analíticos implicam elementos diferentes, e são empregues em contextos distintos: obter informação precisa e desenvolver ações com recurso a grandes conjuntos de dados; alcançar melhores previsões; abordar problemas de gestão e tomar melhores decisões.

– De que forma as empresas ou organizações aplicam os processos analíticos

Os dados são um dos elementos mais importantes, sendo quase obrigatório possuir dados de qualidade. Caso contrário, os resultados não serão bons. O tipo de análise dependerá dos principais problemas e desafios que a empresa deseja solucionar. Se um gestor pretender inteirar-se da situação em que se encontra a sua central ou linha de produção, ou mesmo de um equipamento específico, deve recorrer à Análise Descritiva. Por sua vez, a Análise Preditiva poderá ser útil para entender o que poderá ou não acontecer no futuro. Por fim, a Análise Prescritiva visa propor soluções, como quais os melhores métodos de produção ou em que altura devem ser levadas a cabo ações de manutenção.

– Sequência segundo a qual os diferentes tipos de análise devem ser realizados

De certa forma, a Análise Prescritiva beneficia dos resultados da Análise Preditiva – que, por sua vez, recorre aos resultados obtidos após a Análise Descritiva. A aplicação prática da Análise Prescritiva é muito mais exigente, pois esta apresenta soluções concretas e completas para um certo problema, e não apenas ideias/previsões sobre o mesmo. Em certos casos, recorre-se imediatamente à Análise Prescritiva, pois os grupos anteriores (análise descritiva e preditiva) podem já se encontrar num nível satisfatório ou ser bastante incisivas (não exigindo métodos analíticos sofisticados). No entanto, nem todos os casos são iguais, podendo ser crucial fortalecer os componentes descritivos/preditivos.

 – Processos analíticos são apenas uma das etapas do Business Analytics

Um projeto de Business Analytics é um empreendimento com várias fases de elaboração. Primeiro, é necessário desenvolver a capacidade de compreender uma questão empresarial e determinar se esse problema está preparado para uma solução analítica. Por outras palavras, o processo inicia-se com o enquadramento do problema a nível empresarial. Depois, é necessário transformar o “porquê” desse problema no “como” da análise de negócio; neste caso, trata-se da reformulação do problema, tornando-se um problema analítico. Existe, portanto, um compromisso entre Precisão / Simplicidade / Velocidade / Flexibilidade / Escalabilidade.

– Exemplos de aplicação de Análise Prescritiva em Negócios ou na Indústria

Os problemas de otimização podem surgir em qualquer contexto. E os problemas do mundo real são difíceis de resolver. Em certos casos, o número de soluções possíveis é tão grande, que acaba por impedir a procura extensiva pela melhor resposta – trata-se de problemas de otimização combinatória.

No INESC TEC temos vindo a apresentar soluções para problemas de gestão em diversos setores (indústria, saúde, comércio e mobilidade), com particular atenção dada à gestão de operações. Alguns dos problemas têm uma natureza mais estratégica, como o design de redes (onde construir instalações, fábricas, armazéns, etc.); outros podem ser táticos – como o planeamento de operações (relacionadas com a mão-de-obra, a capacidade de gestão, a distribuição, a gestão de inventário, as políticas de manutenção para a gestão de ativos, etc.) – e de natureza operacional, como a orientação de veículos, o dimensionamento e programação de lotes de produção, etc.

– Análise Prescritiva como um conjunto de modelos matemáticos que, em última análise, podem ajudar os gestores e CEO na tomada de decisão

A Análise Prescritiva (ou otimização) não se refere apenas a modelos matemáticos. Uma das abordagens sugeridas é a programação matemática. Outra abordagem baseia-se na heurística que descreve o problema através de um algoritmo – resumidamente, um programa que produz soluções muito rapidamente, apesar de não garantir a otimização. A Análise Prescritiva irá, seguramente, gerar valor para orientar decisões táticas (e estratégicas) de gestão. Por terem melhor acesso a dados, as empresas recorrem cada vez mais a métodos analíticos sofisticados. No entanto, ainda se regista uma fraca adesão a métodos de análise avançados, tal como a Análise Prescritiva.

– Falta de adesão a métodos de análise avançados, nomeadamente a Análise Prescritiva

Uma das razões pelas quais estes métodos não são amplamente adotados é o número considerável de projetos de análise prescritiva mal-sucedidos. Um projeto de análise prescritiva bem-sucedido requer a adesão de todos os stakeholders envolvidos, desde as estruturas de gestão, passando pelos proprietários dos dados e pelos funcionários afetados pelas mudanças, terminando com os utilizadores das novas soluções e processos de análise.

Em muitos casos, os gestores evitam aplicar recomendações de um sistema/modelo sobre o qual desconhecem a lógica intrínseca. Neste sentido, não deverão existir elementos oclusivos em nenhuma tecnologia/ferramenta. Assim, torna-se importante que os gestores compreendam que “o sistema irá ajudá-los a tomar decisões mais rápidas”, ao invés de “o sistema irá tomar as melhores decisões por eles”. Não é de todo realista assumir que a intuição humana e o conhecimento possam ser eliminados.

– Ferramentas de Análise Prescritiva

Os elementos principais são os métodos de otimização, que incluem uma variedade de paradigmas, como a programação matemática, a programação por restrições, a heurística e a metaheurística. Existem também outras técnicas, como os métodos de tomada de decisão baseados em critérios múltiplos.

Além disso, é possível obter uma hibridização entre dois métodos de otimização, como a metaheurística e a programação matemática, ou mateurística. Como alternativa, é possível combinar a otimização com outros métodos, como a simulação (uma das abordagens mais interessantes).

-Avanços na Análise Prescritiva

A Análise Prescritiva tem vindo a registar diversos avanços. Um dos principais é o estudo da união entre simulação e otimização. Falando especificamente sobre otimização, testemunhámos, ao longo das últimas três décadas, uma grande quantidade de trabalhos sobre métodos aproximados de otimização (heurística e metaheurística). Os problemas tornaram-se mais complexos, por isso, em certos casos, foi necessário abdicar de soluções otimizadas. Por outro lado, estes métodos têm vindo a ser combinados com procedimentos de otimização exatos, com vista a diminuir o tempo necessário para obter as melhores soluções.

– Análise Prescritiva e a Indústria 4.0

No contexto da indústria 4.0, os problemas são mais complexos do que antes. Os sistemas necessitam de ser decompostos em subsistemas e as decisões devem ser descentralizadas. A automatização das atividades é cada vez mais comum e as decisões são tomadas em tempo real. Nestes casos, apresentar um modelo matemático ou mesmo executar uma metaheurística, não é uma opção viável, pois requer vários minutos. Neste sentido, a aprendizagem automática assume-se como uma ferramenta essencial, pois permite automatizar o processo de aprendizagem de novas regras. Até agora, a aprendizagem automática tem sido predominantemente usada para análises descritivas e preditivas. No entanto, espera-se que a análise prescritiva se torne um elemento central da aprendizagem automática (Machine learning) – que, por sua vez, irá ser agrupada a técnicas de otimização.

 

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