A otimização do uso de recursos, previsão de falhas e redução de custos são alguns dos benefícios gerados pela análise preditiva - técnica que transforma o histórico de dados em insights, melhorando a gestão de diferentes processos, incluindo data centers. Segundo dados do estudo “Predictive Analytics Market by Software Solutions for Customer & Channel”, da Zion Market Research, a indústria de análise preditiva movimentou US$ 8,12 bilhões, em 2020, e a projeção é que alcance US$ 39,1 bilhões até 2028. A expectativa é que, nesse período, a modalidade tenha crescimento acima de 20% ao ano.
De acordo com Roberto Coutinho Neto, Gerente de Serviços Continuados da green4T, o conceito tem ganhado essa relevância no mercado porque permite identificar oportunidades e potenciais ameaças, evitar falhas, antecipar imprevistos que causem downtime e otimizar as operações. “Dessa forma, em um centro de dados, a gestão deixa de ser reativa, a partir de alarmes, para algo que possa prever possíveis problemas e obter informações para a tomada de decisão que eleve a performance do ambiente de TI”, diz. Com esses benefícios, ele explica que, além da TI, outras áreas como marketing, vendas e finanças são beneficiadas.
Como adotar a manutenção preditiva
Segundo o especialista da green4T, uma das principais atenções que as empresas devem ter ao adotar análise preditiva em suas operações é o acesso a dados de alta qualidade e suficientes para gerar inteligência de maneira automatizada e obter insights que vão elevar a eficiência da operação. Essa técnica depende de informações precisas e completas para funcionar corretamente e, muitas vezes, as companhias enfrentam desafios para reunir e preparar essas informações adequadamente. “Além disso, é comum que não consigam contratar e treinar equipes com as habilidades necessárias para implementar e gerenciar sistemas de análise preditiva”, esclarece.
A seguir, o especialista traz quais são os sete passos essenciais para que as empresas se preparem para adotar a análise preditiva em seus processos. São eles:
Definição do objetivo: é fundamental determinar qual é o propósito dessa análise, como diminuir os custos operacionais e evitar downtimes por quedas dos sistemas. Além disso, é necessário obter informações sobre o comportamento das máquinas para que, assim, o projeto seja o ideal para os negócios.
Metas: após a definição do objetivo, é preciso traçar as metas para que sejam monitoradas regularmente.
Coleta de dados: coletar os dados que serão utilizados na análise é o próximo passo. Há, ainda, a necessidade de usar fontes confiáveis (bases internas, pesquisas próprias, sistemas e máquinas utilizados pela companhia, etc) para elevar a qualidade das informações.
Preparo e organização dos dados: as informações coletadas precisam ser lidas e interpretadas corretamente. Dessa forma, é indicado excluir dados desnecessários, estipular variáveis, classificá-las e agrupá-las em categorias.
Análise dos dados: essa é uma etapa importante e delicada. Aqui é essencial utilizar conhecimentos estatísticos para avaliar os gráficos gerados pela ferramenta e interpretar as tendências corretamente. Dependendo do objetivo a ser alcançado, a análise dos dados pode ser feita de três maneiras: 1) univariada, onde cada variável é considerada de modo isolado; 2) bivariada, que estabelece uma relação entre duas variáveis distintas; e 3) multivariada, onde são feitas relações entre mais de duas variáveis.
Criação de um modelo: aqui, a criação de um modelo preditivo é baseada em regressão estatística que vai fornecer insights importantes voltados a tendências e probabilidades tendo como base as informações disponíveis.
Monitoramento: ficar atento aos resultados periodicamente é importante para garantir a continuidade das análises. Essa etapa necessita da revisão dos modelos preditivos regularmente para que, eventuais alterações nos dados, não prejudiquem a análise final e nem afetem os resultados da companhia.
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