Garantir um ambiente digital seguro é crucial para empresas e pessoas físicas. Afinal, ninguém quer ter seus dados roubados, entre outros problemas graves. Para que isso seja possível, existem diversas técnicas que visam aumentar a segurança. Uma delas é a análise preditiva.
Muito além de ter uma segurança robusta, é preciso estar sempre um passo à frente dos criminosos cibernéticos e das pessoas má intencionadas. E, em casos de invasão de rede ou sistema, não basta apenas resolver o problema, é preciso entender a fundo a sua natureza.
Dessa forma, a empresa e a equipe de segurança conseguem criar estratégias mais eficientes e reforçam as brechas encontradas. Neste texto vamos falar da técnica citada acima. Então, se você quer saber como funciona e sua importância, continue com a leitura deste conteúdo até o final!
O que é análise preditiva?
A análise preditiva é uma técnica que existe há algum tempo. No entanto, começou a ganhar mais forças e adeptos recentemente. Essa técnica usa algoritmos estatísticos, dados e machine learning para fazer uma análise avançada do histórico de dados a fim de prever o futuro.
Alguns fatos como o aumento de dados gerados diariamente em uma empresa, a utilização desses dados para tomadas de decisão, softwares mais fáceis de usar, entre outros, contribuíram para que a análise preditiva começasse a ser mais utilizada.
Como funciona
Até o momento, os modelos de análise preditiva disponíveis são muito complexos e dependem de diversos fatores. Principalmente os que são usados para orientar decisões futuras em uma empresa. Eles também exigem acompanhamento para que se adaptem às mudanças na empresa e no ambiente econômico.
Para funcionar bem, essa análise baseia-se em técnicas avançadas de machine learning. Os aprendizados profundos e algoritmos complexos são usados na criação de modelos capazes de prever o comportamento provável com base em big data.
Dentre as técnicas usadas nesta análise estão árvores de decisão, análise de regressão, análise de séries temporais e redes neurais de aprendizado profundo. Falaremos mais delas no decorrer do texto, então continue lendo!
Importância da análise preditiva
A análise preditiva tem se mostrado muito importante e útil no momento de resolver problemas difíceis e descobrir novas oportunidades dentro de uma organização.
Como, por exemplo, na hora de detectar fraudes. Com análise, é possível detectar padrões de comportamento, e, assim, identificar e prevenir comportamentos criminosos. Análises de alta performance, como a preditiva, examinam, em tempo real, todas as ações em uma rede e identificam anormalidades que podem indicar fraude.
Essa técnica também ajuda na redução de riscos. Isso porque, se a análise apontar algum ponto de vulnerabilidade, ou brecha que possa ser usada por criminosos cibernéticos, a equipe de segurança pode entrar em ação com estratégias que irão solucionar esses problemas antes da empresa realmente sofrer algum ataque.
Quais são as técnicas de análise preditiva?
De modo geral, existem dois modelos de análise preditiva. Sendo eles: modelos de classificação e modelos de regressão. Os modelos de classificação são capazes de prever associações de classe. Já os de regressão preveem números.
Apesar de existirem diversas técnicas para esse tipo de análise, três são as mais utilizadas. Começando pela árvore de decisão. Essa técnica é um modelo de classificação que basicamente particiona os dados em subconjuntos com base em categorias de variáveis de entrada.
Com isso, entender o caminho que uma pessoa tomou para uma decisão fica mais fácil. Essa técnica lida bem com valores ausentes e é muito útil para a seleção preliminar de variáveis. Além disso, é uma das técnicas mais fáceis de ser entendida.
A análise de regressão é uma das técnicas mais usadas na estatística. Ela funciona ao estimar as relações entre variáveis. Essa técnica é muito usada para identificar como variáveis independentes afetam umas às outras.
É recomendado usar a regressão em em grandes conjuntos de dados e em dados contínuos que sigam uma distribuição conhecida.
Por último, temos as redes neurais. Essas sofisticadas técnicas conseguem modelar relações extremamente complexas. Além de flexíveis, as redes neurais são capazes de lidar com relações não-lineares em dados, e por isso são tão populares!
Essa técnica é muito usada quando não se conhece nenhuma fórmula matemática que relacione as entradas às saídas ou quando existem muitos dados de treinamento que precisam ser analisados.
Setores que utilizam a análise preditiva
A análise preditiva pode ser usada nos mais diversos setores. No setor de finanças, por exemplo, a análise é usada para avaliações de risco de crédito, aprovação de empréstimo, negociações em mercados preditivos e demais tomadas de decisões fundamentais para o setor.
Até mesmo empresas de seguro usam a análise preditiva para prever eventos meteorológicos extremos e também para mitigar fraudes nos sinistros dos seguros, por exemplo.
No varejo, a análise é muito usada para prever demandas regionais, estoque, reduzir o tempo médio para uma entrega, entre outros. De certo modo, a análise é usada como forma de otimizar o trabalho e melhorar a experiência do cliente.
Já na área da saúde, essa técnica é usada para assegurar que os equipamentos estão funcionando como deveriam e, assim, evitar alarmes falsos nos quadros dos pacientes. O monitoramento do quadro de cada paciente também pode ser feito através da análise preditiva.
E, claro, na área da tecnologia, a análise ajuda a aumentar a segurança das redes e sistemas, como já deve ter ficado claro neste conteúdo.
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