A Metodologia Forrester WaveTM em Soluções de Analítica Preditiva e Mineração de Dados
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- Categoria: 2010
- Publicado em Quarta, 05 Maio 2010 11:17
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[AVISO: Gostaríamos de pedir desculpas aos leitores pelos transtornos causados com a interrupção da leitura das duas últimas newsletters devido a problemas técnicos no software de envio das mesmas!]
Em recentes newsletters estivemos comentando sobre Business Analytics (Analítica de Negócios). Na newsletter de 08/06/2009 apresentamos a Metodologia dos Quadrantes Mágicos da empresa americana Gartner. Hoje vamos tratar de soluções de Business Analytics a partir de outra metodologia: a Forrester WaveTM , criada pela empresa de pesquisa americana Forrester, que foi fundada em 1983.
A Analítica Preditiva pode desempenhar um papel central no planejamento das operações cotidianas do seu negócio. Ela pode ajudá-lo a focar a estratégia e a refinar planos baseando-se em performance real e futuros cenários prováveis. Estas ferramentas podem estar situadas no centro de sua estratégia cuja lógica esteja baseada em data warehouses, plataformas de BPM (Business Process Management- Gestão de Processo de Negócio), fluxos de processamento de eventos complexos, e aplicações operacionais.
A Forrester recomenda as seguintes melhores práticas para selecionar uma plataforma e para empregar aplicações de analítica preditiva:
- Focalize Mineração de Dados em Polimento de Sua Bola de Cristal Preditiva: As soluções de analítica preditiva são componentes-chave dos ambientes de suporte à decisão empresarial. Tipicamente integradas com ferramentas de mineração de dados para dar suporte à projeções a partir de conjunto de dados estruturados, a analítica preditiva está no centro de muitos ambientes de analítica avançada das organizações. As soluções de analítica preditiva e mineração de dados frequentemente alavancam e estendem os investimentos em business intelligence- BI (inteligência de negócios) das empresas; em enterprise data warehousing (EDW) (armazenamento de dados empresariais); em extract, transform, and load (ETL)(extração, transformação e carregamento); e em outras plataformas, ferramentas chave de analítica, e aplicações;
- Modele Múltiplos Cenários Preditivos com Informação Diversa e Algorítimos: Profissionais de BP&A (Business Process and Applications- Processos de Negócio e Aplicações) devem avaliar se ferramentas de PA/DM (Preditive Analytics and Data Mining) suportam as seguintes capacidades para desenvolver, validar e empregar um amplo leque de modelos preditivos: a) Modelar múltiplos cenários; b) Incorporar múltiplos tipos de informação nos modelos; c) Alavancar múltiplos algorítimos estatísticos e enfoques em modelos; d) Aplicar múltiplas métricas de qualidade de modelo; e) Empregar múltiplas variáveis de investigação e enfoques de avaliação;
- Empregue e Governe Seus Modelos Preditivos Eficientemente: enquanto é crítico construir modelos preditivos de multi-cenários a partir de conjuntos complexos de informações para muitos projetos avançados de analítica, frequentemente isto não é suficiente. Para instrumentalizar sua organização para máximo poder preditivo, você deve também preparar sua analítica para dar suporte às seguintes capacidades: a) Dar suporte à preparação de DW-integrated data (integração de dados ao armazenamento); b) Possibilite aplicação aprofundada e integração das camadas médias; c) Ofereça consistente governança ao longo de vários domínios; d) Ofereça rica visualização interativa; e) Empregue modelos flexíveis.
Para avaliar o estado do mercado de soluções PA/DM (preditive analytics and data warehouse), a Forrester analisou os pontos fortes e fracos dos top vendedores de soluções PA/DM. A análise envolveu 53 critérios, e foi apresentada na Figura abaixo, que é constituída de dois eixos: um de estratégia (de fraca à forte), e outro de oferta presente (fraca ou forte). As “ondas” caracterizam os vendedores em Contenders (Competidores), Strong Performers (Fortes Desempenhadores), e Leaders (Líderes). Nove vendedores foram incluídos nesta avaliação: Angoss Software (www.angoss.com), FICO (www.fico.com), IBM (www.ibm.com, antes da aquisição da SPSS), KXEN (www.kxen.com), Oracle (www.oracle.com), Portrait Software (http://www.portraitsoftware.com/), SAS Institute (www.sas.com), SPSS (um produto hoje IBM, mas que na avaliação foi estudada separadamente), e TIBCO (www.tibco.com).
Se sua empresa, organização ou instituição deseja saber sobre analítica preditiva e mineração de dados, fique a vontade para nos contatar!
