Em meio às inúmeras soluções disponíveis no mercado em constante transformação, o desafio para as empresas é aproveitar da melhor forma os benefícios gerados pelo uso de tecnologias para gerar maior eficiência operacional, tomar decisões mais ágeis e reduzir custos, visando sempre manter a disponibilidade e segurança dos ambientes de TI.
Entre os métodos disponíveis atualmente no mercado está a análise preditiva, técnica que utiliza o histórico de informações captadas de banco de dados, dispositivos IoT e sistemas que integram a parte operacional da área para fazer prognósticos, prever cenários futuros e antecipar tendências, facilitando assim a gestão do data center.
Com essa inteligência, é possível identificar oportunidades e potenciais ameaças, evitar falhas, se antecipar a 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 se antecipar a possíveis problemas e obter informações para a tomada de decisão que eleve a performance do ambiente de TI.
Vale ressaltar que a análise preditiva é uma das quatro técnicas adotadas para manter a disponibilidade de um data center, cada uma com suas características e finalidade, conforme abaixo:
- Preventiva: ações planejadas previamente para evitar falhas de funcionamento ou quebra de equipamentos que ocasionem o downtime não programado;
- Preditiva: é o acompanhamento periódico de equipamentos por meio da coleta de dados, monitoramento e inspeções. São ações com base em previsões;
- Corretiva: é aplicada como complemento residual às manutenções preventivas e preditivas, e visa atuar sobre um grupo de falhas que necessariamente irão exigir uma ação imediata;
- Evolutiva: consiste em assegurar um ambiente de TI sempre atualizado com as novas tecnologias e equipamentos, com o objetivo de manter a operação future-proof.
Devido aos diversos benefícios não só para TI mas também para áreas como marketing, vendas e finanças, a análise preditiva esteve entre os destaques do relatório “Mais de 100 previsões de dados e análises para 2025”, que foi publicado em março de 2021 pela consultoria Gartner. O levantamento aponta que, até 2024, 30% das organizações irão investir em plataformas de governança de dados, aumentando assim o impacto de insights confiáveis que geram maior eficiência e produtividade nos negócios.
Outra tendência apontada é que 30% das grandes empresas business-to-business (B2B) usarão análises preditivas de inteligência artificial até 2025, impulsionando assim todos os seus KPIs e uma maior compreensão de vendas já que essa técnica auxilia na previsão de demandas e identificação de oportunidades por determinados produtos ou serviços.
Abaixo, vamos abordar as principais etapas de implementação da análise preditiva, seus benefícios, as dificuldades das empresas e exemplos de uso da tecnologia.
Passo a passo
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 treinar os modelos de machine learning. Essa técnica depende de dados precisos e completos para funcionar corretamente e, muitas vezes, as companhias enfrentam desafios para reunir e preparar essas informações adequadamente. Além disso, é comum não conseguir contratar e treinar equipes com as habilidades necessárias para implementar e gerenciar sistemas de análise preditiva.
Para usufruir da melhor forma com essa inovação visando os melhores resultados para a empresa, é necessário seguir algumas etapas e tomar alguns cuidados. Veja abaixo quais são eles.
- Definição do objetivo: o primeiro passo é determinar qual é o propósito dessa análise, como diminuir os custos operacionais, evitar downtimes por quedas dos sistemas, obter informações sobre o comportamento das máquinas, entre outras possibilidades;
- Metas: após a definição do objetivo, é preciso traçar as metas com essa análise, que serão monitoradas regularmente;
- Coleta de dados: é preciso coletar os dados que serão utilizados na análise, e há 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 preciso excluir dados desnecessários, estipular variáveis, classificá-los e agrupá-los em categorias;
- Análise dos dados: essa é uma etapa importante e delicada, e 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.
Na prática
Ao utilizar algoritmos e modelos estatísticos que “aprendem” com os dados históricos para fazer previsões sobre eventos futuros, a análise preditiva é útil na manutenção dos equipamentos em diversas situações dentro do ambiente de TI. Por exemplo, os dados históricos sobre o desempenho dos sistemas podem ser usados para prever quando esses itens podem falhar ou ter problemas. Isso pode permitir que as equipes de manutenção tomem medidas preventivas para evitar falhas e minimizar o tempo de inatividade. Além disso, essa solução também pode ajudar a identificar padrões nos dados que possam indicar problemas futuros, como a necessidade de atualizar o hardware ou software de um sistema. Por exemplo, sensores poderão ser usados para coletar dados de operação dos equipamentos gerenciados e armazenados na base da dados da Plataforma de Gestão, juntamente com os eventos de falha ocorridos e das condições de cada ativo do ambiente de TI. Dessa forma, a base de dados é usada para “treinar” os modelos preditivos, que serão estimulados com novos dados coletados pelos dispositivos.
Esse modelo indica a probabilidade de ocorrer uma falha em determinado ativo no período de análise. Essa aplicação pode ocorrer em máquinas de clima de precisão monitoradas, onde a cada segundo são coletados e analisados dados de temperatura e pressão. Assim, quando a operação indica alta probabilidade de falha, uma ordem de serviço é gerada com antecedência para que a manutenção ocorra antes da falha.
Inteligência que gera resultados
Existem vários benefícios que a análise preditiva pode gerar para a gestão do ambiente de TI, elevando assim os resultados para a companhia. Alguns deles incluem:
- Otimização do uso de recursos, auxiliando a identificar padrões de uso no data center e permitindo um melhor gerenciamento e otimização do hardware, energia e outros recursos de maneira mais eficiente;
- Previsão de falhas, com ajuda na identificação de componentes que estão prestes a falhar, o que permite a tomada de decisão para evitar downtimes;
- Redução de custos gerada pela otimização do uso de recursos e prevenção de falhas, além de evitar problemas no ambiente que levem a interrupções não programadas;
- Melhoria da qualidade do serviço por manter o centro de dados sempre disponível, elevando assim a satisfação dos clientes;
- Tomada de decisão mais informada a partir do fornecimento de dados e insights valiosos que podem ajudar no gerenciamento e funcionamento de maneira geral do ambiente de TI.
Devido aos seus diversos benefícios, a análise preditiva já é amplamente utilizada por empresas de diferentes portes e dos mais diversos setores que vão do varejo à saúde. Além disso, essa metodologia tem se tornado cada vez mais acessível e fácil de usar, o que tem contribuído para a sua crescente adoção.
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 essa ferramenta tenha crescimento acima de 20% ao ano.
Em um cenário de grande concorrência e operações cada vez mais inteligentes devido à digitalização de processos, manter a disponibilidade dos centros de dados se tornou fundamental dentro da estratégia de atuação das empresas. E incrementar a operação com análise preditiva, que auxilia com insights e ações em relação a cenários futuros dentro do ambiente de TI, faz toda a diferença na economia digital de hoje.
