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Inteligência Analítica - Modelos não-lineares e Métodos estatísticos

Paulo Krieser // quarta, 18/07/2012 11:54

Na coluna anterior, o assunto Big Data foi tratado, explicitando os benefícios deste tipo de solução. Um dos pontos-chave para a obtenção destes benefícios é a forma como a análise da massa de dados será feita.

Existem inúmeras formas de análise, das mais simples às mais sofisticadas. Um ponto de partida é a solução de Business Intelligence, que propõe a interface com cubos multidimensionais e pivotamento para a análise sob diferentes ângulos.

Neste tipo de análise, uma tabela é gerada na tela, na forma de linhas e colunas. Além desta tabela, existem as dimensões, representadas por tabelas adjacentes ao modelo visualizado. Qualquer destas tabelas pode ser utilizada para ser um pivô. Um pivô é constituído de uma tabela em que um de seus registros é travado, para fazer os dados da tabela em visualização serem gerados de acordo com este registro travado. Os dados das outras dimensões podem também serem trazidos para visualização, onde o pivô será utilizado como âncora para visualização.

O mundo é não linear

Graças ao crescimento exponencial do poder de processamento (Lei de Moore), diversos métodos numéricos têm sido utilizados para análises mais rebuscadas. Um método numérico, a grosso modo, corresponde a um procedimento matemático que converge a um ponto que corresponde a uma solução ótima a um problema.

Embora estejamos muito mais acostumados com problemas lineares (aqueles que envolvem equações com proporções diretas), os modelos não lineares estão muito mais presentes na natureza do que os lineares. Exemplos de problemas deste tipo são o modelo de potência de corrente alternada, a trajetória de um pêndulo sobre a influência da gravidade e, trazendo para a vida empresarial, o problema do lote econômico dos estoques.

Ao termos em mãos uma massa de dados sobre a organização, o ambiente econômico ou o segmento de mercado, podemos nos deparar com este tipo de problema. A ordem implícita dos dados pode esconder um modelo não linear que exigirá uma ferramenta de análise mais sofisticada para conseguir se extrair informações desejadas.

Além da questão da linearidade dos modelos, outro ponto relevante é apontarmos a quantidade de variáveis envolvidas. Estamos acostumados com funções do tipo y = f(x), onde existe apenas uma variável independente. Nas corporações, as análises normalmente envolvem uma infinidade de variáveis, onde a correta escolha das mesmas está relacionada com o sucesso do modelo.

Um caso interessante de análise multivariada envolve a previsão de demanda de produção de determinado componente. A quantidade a ser produzida depende da previsão de vendas, que depende do número de vendedores, da demanda dos clientes, do crescimento da economia, etc.

O que pode ser utilizado além do tradicional BI?

Para análises mais robustas, que envolvem a tentativa de criação de modelos a partir dos dados coletados, diversas ferramentas estão disponíveis. Para o caso de modelos não lineares, alguns métodos numéricos são propostos, como redes neurais e algoritmos genéticos. Em alguns casos, estes modelos são utilizados para previsões, devido a sua capacidade preditiva para séries temporais.

Outra forma de análise interessante é a análise estatística, que envolve o cálculo de probabilidades. Existem métodos estatísticos, como regressão linear, modelos GARCH e ARIMA e cálculo estocástico. A análise de conglomerados e análise fatorial podem ser utilizadas para uma análise multifatorial.

Muitas ferramentas de mercado contemplam a maioria (se não todos) os tipos de análise citados. Programas como o Matlab, SPSS da IBM e SAS abordam modelos não lineares e ferramentas estatísticas. São os chamados softwares de inteligência analítica.

Fazer previsões mais apuradas é um desejo quase universal nas corporações. Descobrir um modelo implícito aos dados é uma arte. O ferramental está aí para ajudar.

Paulo Krieser
Paulo Krieser é CEO e Fundador da Econodata, Diretor Executivo da Krieser IT Solutions, Mestrando em Administração de Empresas pela USP e Graduado em Ciência da Computação pela UFRGS. Possui 9 anos de experiência como empreendedor e mais de 12 anos de experiência no mercado de TI.

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