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A análise preditiva, devidamente desenvolvida e aplicada, transforma seus dados em idéias-chave e permite-lhe para agir tomando decisões informadas sobre muitas áreas da sua empresa - com base em dados extensivos. Maior precisão na previsão de eventos futuros é uma vantagem para si mesma - em parte porque pode ser aplicada em tantas áreas.
Às vezes, o objetivo final de um modelo preditivo é a automação de certas decisões de negócios. Um exemplo é um sistema de negociação automatizado que coloca transações em tempo real em seu nome, gerencia seu portfólio (dinheiro e ativos) e qualquer alavanca financeira que você possa ter.
O objetivo é tomar a melhor decisão o mais rápido possível - automaticamente - levando em consideração os muitos fatores complexos que afetam a gestão do dinheiro em resposta à dinâmica de mercado existente.
O negócio também pode usar análises preditivas para construir um modelo que analise vários aspectos não apenas de uma decisão específica, mas também de suas conseqüências e possíveis cenários - e, em seguida, sugerir a decisão ideal para as circunstâncias.
Os resultados dos modelos podem ajudar uma empresa a tomar decisões que afetem muitos aspectos do negócio, desde o gerenciamento da cadeia de fornecimento até a identificação de oportunidades e orçamentação.
As empresas usam modelos de análise preditiva para identificar estratégias efetivas que são eficazes e otimizadas para lidar com eventos futuros de forma automática, suas ações orientadas por estratégias baseadas em conhecimento adquirido a partir de análise completa e exaustiva.
Um modelo de predição funcional pode levar a tomar decisões informadas orientadas pela análise de dados. Se o modelo faz bem seu trabalho, seus resultados são reforçados através de testes - e validados pelo feedback gerado em resposta à sua implantação. Então, quando confrontados com novos eventos, o negócio pode contar com modelos que foram construídos para lidar com eles - especialmente se os eventos são sem precedentes e se desenrolam em tempo real.
