A análise preditiva é uma ferramenta poderosa que permite que empresas utilizem dados e técnicas analíticas avançadas para tomar decisões mais precisas e fazer previsões sobre o futuro. 

Através da análise de Big Data, as empresas podem ter acesso a valiosos  conhecimentos sobre as suas operações e utilizar essas informações para tomar decisões estratégicas sobre a forma de gerenciar recursos e investir capital. 

A análise preditiva pode ajudar as empresas a identificar tendências e padrões, avaliar o sucesso dos projetos e entregar recomendações para potenciais ações futuras. 

Neste artigo, iremos explorar alguns dos conceitos mais comuns sobre a análise preditiva e como esta pode beneficiar o seu negócio. Boa leitura!

Em primeiro lugar: o que é análise preditiva?

A análise preditiva é uma técnica que combina o uso de dados históricos, algoritmos de aprendizagem de máquinas e modelos estatísticos para prever eventos futuros. 

Isto pode ajudar as empresas a antecipar as necessidades dos clientes, prever tendências de mercado e gerir riscos, o que pode dar uma vantagem competitiva e aumentar as receitas. 

De acordo com um relatório da Research and Markets, espera-se que o mercado global de análise preditiva atinja $21,5 bilhões até 2025, impulsionado por fatores como a crescente adoção da aprendizagem de máquinas, IA e lançamentos de produtos neste mercado.

Os desafios do setor de Telecom

Para terem uma vantagem competitiva sobre a concorrência, as empresas de telecomunicações devem identificar e enfrentar certos desafios-chave. Confira, a seguir, alguns dos mais relevantes para 2023.

Desafio 1: Gestão da Segmentação e Redundância de Dados

As empresas de telecomunicações enfrentam frequentemente o desafio de gerir grandes volumes de dados e processos empresariais complexos. 

Para superar este desafio, é importante que estas empresas tenham uma estratégia de dados forte e uma forma eficaz de integrar novos produtos e funcionalidades. 

Além disso, precisam de um sistema que permita uma segmentação de dados eficaz e evite a redundância de dados, para que possam identificar e aproveitar rapidamente as oportunidades de mercado.

Desafio 2: falta de uma integração ágil do sistema

Uma questão que as empresas de telecomunicações enfrentam frequentemente é a falta de uma integração ágil entre seus sistemas. 

Os métodos tradicionais de codificação e integração ponto-a-ponto podem ser complicados quando parceiros externos são incorporados, tais como representantes, fornecedores e armazéns. 

Uma solução possível é fomentar o desenvolvimento de estratégias de integração personalizadas que sincronizam filas de mensagens, pontos finais de  API, e fontes de dados. 

A data science cria  uma camada de integração de TI unificada que ajuda a atender as suas obrigações com terceiros e fornece um único painel de controle para um melhor planejamento e gestão. 

Ao utilizar as soluções de integração da Spread, sua empresa pode racionalizar as suas operações e melhorar a eficiência.

Desafio 3: a computação de ponta cria novos desafios de arquitetura 

A informática de ponta, que armazena e processa dados mais próximos do usuário final, está rapidamente virando uma prioridade de investimento para as empresas de telecomunicações. 

As empresas de telecom podem aproveitar as edge clouds com 5G para reduzir a latência e a utilização da largura de banda, que são cruciais para suportar redes de IOT complexas, experiências AR/VR como o metaverso, e novos serviços e aplicações. 

À medida que as redes móveis 5G se desenvolvem e as redes sociais, o streaming de vídeo, e os jogos online aumentam em popularidade, é necessário empurrar o caching até seus limites. 

Os fornecedores de conteúdos têm sido encorajados a passar de um modelo CDN (content delivery networks) de ponto de presença regional (PoP) para arquitecturas de caching transparentes e inteligentes baseadas edge. 

Big Data em Telecom: conheça as vantagens estratégicas

Quando pensamos em Big Data aplicada à indústria de telecomunicações, seu potencial para entregar as melhores e mais atualizadas ferramentas para encarar desafios como os que mencionamos é enorme. 

Em primeiro lugar, é preciso entender que os dados são a melhor fonte de insights, mas é preciso saber como lidar com eles para atrair mais clientes, ajudar a reter os existentes ou mesmo a diminuir os altíssimos custos que o setor de telecom costuma apresentar. 

Uma das vantagens estratégias é usar o Big Data para identificar sinais de que uma rede está congestionada e apresentar uma reação imediata – ou mesmo anterior a um evento – para minimizar os impactos negativos relacionados. 

E quando falamos de reagir antecipadamente, aí é exatamente quando a análise preditiva permite que padrões de comportamento dos usuários acendam um sinal de alerta e sua empresa possa redirecionar os recursos necessários para que o tráfego flua sem inconvenientes, ao eliminar os gargalos. 

Imagine que somente estas duas vantagens estratégicas, proporcionadas unicamente pela análise de informações, sua companhia de telecomunicações sai ganhando em dois aspectos-chave para qualquer negócio:

• A primeira, e talvez a mais importante, é a manutenção da continuidade do serviço para os consumidores. Menos interrupções se traduzem automaticamente em maior satisfação do cliente. 
• Em segundo, a capacidade de sua empresa de gerenciar da melhor forma possível todos os recursos com que conta. O ROI (retorno do investimento, no seu original em inglês) é crucial para indústrias, principalmente para as que têm altos custos de operação.

Indo mais além, uma rede só funciona bem quando sua logística de operação está em perfeitas condições. Aí é quando o diagnóstico preditivo entra em jogo como um importante aliado.

Neste tipo de modelo, sua empresa troca a reação pela ação antecipada, já que os riscos e falhas de funcionamento podem ser identificados antes mesmo de acontecer. 

Por último, e não menos importante, queremos destacar o detalhe de que o Big Data é essencial para dar suporte a estratégias necessárias para melhorar a retenção de clientes.

Agora, é perfeitamente possível compreender todos os detalhes sobre o padrão de comportamento de seus usuários e, com isso, oferecer soluções diferenciadas para cada um deles. 

Como? Segmentando sua base de clientes. E, com bancos de dados massivos, isso só é humanamente possível por meio da inteligência de dados. Com um monitoramento automatizado, torna-se possível criar ofertas personalizadas, que aumentam a retenção.  

Para tudo o que você viu hoje, em nosso artigo, a Spread é sua parceira. Quer levar sua Telecom para a era do Big Data? Marque uma conversa com nossos especialistas!