A análise preditiva utiliza um mix de conhecimento da matemática e da estatística para projetar o que está para vir.

A predição impacta nas organizações de uma forma competitiva e inovadora, auxiliando a previsão dos cenários futuros. Assim, no que tange à competitividade, a analítica digital preditiva, possibilita a tomada de decisões mais personalizadas, o que acaba por favorecer a UX (user experience), ou seja, tudo o que envolve o modo como qualquer utilizador interage com o mundo em seu redor.

De facto, é possível programar o software para responder individualmente a cada postagem dos clientes sobre a sua experiência positiva ou negativa com a empresa. O Big Data está umbilicalmente associado ao mundo digital e, graças às informações fornecidas pelos dados, é possível extrapolar antecipadamente o reconhecimento de crises, oportunidades de negócios e tendências.

Outra referência importante associada à análise preditiva é o conceito de machine learning/aprendizagem de máquina). Este tipo de inteligência artificial revela, através de padrões, de associações, de correlações e casualidade, o que motiva as pessoas e as suas ações, ou seja, os seus atos de consumir, de trabalhar e pensar, etc. Deste modo, compreender e analisar um mundo em contínuo movimento é importante para fazer predições com o novo conhecimento obtido. É o que se extrai do Linkedin, plataforma que tem mais de 750 milhões de utilizadores e prevê as habilidades profissionais. Por outro lado, a Target, a segunda maior rede de lojas dos Estados Unidos a seguir à Walmart, vende de forma profícua aos seus clientes tendo como base informações sobre os produtos adequados. Igualmente, a Ford está a investigar, a partir de dados, como detetar a falta de atenção de um motorista devido ao cansaço ou a embriaguez, para que se possa gerir mais acertadamente os alertas. Todos estes exemplos são fruto do machine learning, tecnologia que aprende a partir da experiência (dados) para antecipar o comportamento futuro dos indivíduos.

Adicionalmente, a análise preditiva faculta ainda a possibilidade de identificar atividades lesivas ou fraudulentas. Esta caraterística deve-se às tendências comportamentais dos dados analisados, o que permite ao algoritmo identificar potenciais ações lesivas mais rapidamente. Adicionalmente, a análise possibilita a geração de estratégias diferenciadas em resposta à evolução do mercado. Na realidade, a análise preditiva comprova que o interesse pelos produtos sustentáveis cresceu, o que viabiliza a adoção de uma linha estratégica diferente para este tipo de mercados. Por fim, a gestão da oferta e da procura baseadas em dados preditivos, proporcionam uma gestão dos inventários mais rigorosa, garantindo reposições mais tempestivas.

Este tipo de análise é uma ferramenta importante, mas não deixa de desempenhar um papel auxiliar do gestor na orientação das suas decisões. A estatística avançada associada à análise preditiva bem como ao machine learning são instrumentos necessários ao êxito dos negócios, mas não são condição suficiente.