Análise de dados no contexto industrial

O objetivo da análise de dados é observar dados para encontrar respostas. E o caminho para encontrar as respostas desejadas passa por técnicas científicas, matemática, estatística, machine learning, inteligência artificial e outras.

A busca pelas respostas se divide nas 4 fases da análise até alcançar a solução satisfatória:

1. Análise descritiva: busca responder com base nos dados o que está acontecendo e como está acontecendo, sistemas de monitoramento e emissão de alertas mais simples estão aqui, como exemplo “temperatura alta da caldeira TT-CD13A”. É uma fase de alto potencial muitas vezes subestimada, soluções muito inteligentes e simples que trazem grande valor podem ser feitas aqui ao agregar além “do que está acontecendo” também o “como está acontecendo”.

2. Análise diagnostica: busca responder porque algo acontece ou está acontecendo. Procurando resolver a relação de causa e efeito nos dados a etapa diagnostica é muito importante pois ter inteligências que apontar as causas de problemas permite ir direto a fonte do problema e fazer melhorias

3. Análise preditiva: busca responder o que irá acontecer, apontando possíveis cenários futuros e suas probabilidades. Essa análise sobe mais um degrau de complexidade dentro da análise, exigindo o uso de técnicas mais complexas para compor a solução.

4. Análise prescritiva: busca responder o que deve ser feito, com base no que está acontecendo. A solução dessa etapa permite desenvolver sistemas para suporte a tomada de decisão otimizada e mesmo a automação da decisão. Permitindo que parte daquela atividade cognitiva seja automatizada.

Figura adaptada da Gartner Report