Advanced Analytics

Um dashboard diz-lhe o que aconteceu. O analytics avançado estima o que é provável que aconteça a seguir e o que fazer quanto a isso — previsões de procura, probabilidade de perda de clientes, que encomendas correm risco de atrasar. A distinção importa comercialmente: um dashboard muda uma reunião, uma previsão muda uma decisão.

História suficiente para conter o padrão que quer prever, o que normalmente significa pelo menos dois ciclos sazonais completos — para a maioria dos negócios, dois a três anos. O volume importa menos do que a consistência: um conjunto pequeno, limpo e bem classificado vale mais do que um grande onde a definição de um campo mudou a meio.

Para começar não, e muitas vezes nem de todo. A previsão com mais valor numa PME fica bem servida pela modelação automática do Azure Machine Learning ou pela previsão já integrada no Power BI, que produzem resultados que os seus analistas conseguem ler e contestar. O que precisa mesmo é de alguém que seja dono das definições de negócio, e isso não se subcontrata.

Medindo-o contra o que realmente aconteceu, com dados que nunca viu durante o treino, e comparando-o com a alternativa ingénua — o número do mês passado ou o mesmo mês do ano anterior. Um modelo que não consegue bater essa referência não vale a pena operar, e diríamos isso em vez de o colocar em produção.

Corre na sua própria subscrição Azure, na região que escolher. Escolher uma região europeia mantém os dados aí residentes. Nada é copiado para infraestrutura nossa, e os modelos e pipelines pertencem-lhe.