Analise Preditiva

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Universidade Anhembi Morumbi 
Especialização em Business Intelligence e Analytics 
 
 
 
Thiago Bauer Ciorra 
 
 
 
Análise Preditiva 
N1: Quais princípios dos conceitos de IOT integrados com os 
recursos e as técnicas para realizar previsões para tomada de 
decisão podem ser utilizados nesse projeto? 
 
 
 
 
SÃO PAULO 
2021 
Estudo de caso 
A empresa “Silva & Silva” precisa desenvolver um aplicativo que utilize o principio 
da internet das coisas (IOT) integrados com os recursos e as técnicas para realizar previsões 
para tomada de decisão para solucionar alguns problemas enfrentados na agricultura, visando 
a redução de trabalho e do uso de recursos. 
Análise Preditiva 
Para elaborar um aplicativo que forneça os dados para redução de trabalho e recursos 
aplicados, é necessário utilizar algumas técnicas de análise preditiva em conjunto com a 
“internet das coisas” (IOT = Internet of Things). Em suma, nós captamos dados emitidos por 
máquinas e eletrônicos que possuam tal capacidade (data mining) para poder utilizar 
algoritmos e aprendizado de máquina para nossa análise preditiva. 
A arquitetura de análise preditiva pode ser dividida em 3 partes: Visão do 
conhecimento; Visão técnica e Visualização do aplicativo. Respectivamente são, a coleta de 
dados em forma de mapas de representação e ciclo do conhecimento; aplicação de técnicas 
pré-descoberta juntamente ao aprendizado de maquina para um conhecimento consistente e 
com menos riscos; tornar disponível de maneira pratica e clara as informações para tomada de 
decisão. 
Avaliação de Riscos 
O estudo dos possíveis riscos na análise preditiva é fundamental, tendo em vista a 
redução destes uma vez que as incertezas podem impactar diretamente nos resultados 
esperados. Para isso, podemos citar alguns modelos como: Análise bivariada; Análise de 
regressão múltipla; Análise discriminante; Modelos lineares gerais. 
Conclusão 
Podemos concluir que para uma análise preditiva de alta confiabilidade, para que 
possamos realizar previsões satisfatórias é necessário utilizar um conjunto de métodos para 
mineração, coleta de dados, conhecimento de maquina, algoritmos e avaliação de riscos que 
consiga conectar esses dados em KPIs para tomada da melhor decisão. 
 
 
Referências Bibliográficas: 
 
 BIBLIOTECA DIGITAL DE PERIÓDICOS. A Internet das Coisas aplicada ao 
conceito de eficiência energética: uma análise quantitativo-qualitativa do estado da 
arte da literatura. Disponível em: https://revistas.ufpr.br/atoz/article/view/47860/29517. 
Acesso em: 12 jun. 2021. 
 O USO DA DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM BASE DE DADOS PARA 
APOIAR A TOMADA DE DECISÕES. Disponível em: 
https://www.aedb.br/seget/arquivos/artigos08/331_331_Artigo_SEGET_EJDR_Versao_F
inal_010808.pdf. Acesso em: 14 jun. 2021.