Na situação da AutoFuture, os tipos de análise de dados podem ser diferenciados da seguinte forma: 1. Análise Descritiva: Responde ao que aconteceu. Exemplo: Relatórios sobre o desempenho dos veículos, saúde da bateria e padrões de condução já registrados. Ajuda engenheiros e gestores a entenderem o histórico e o estado atual dos sistemas. 2. Análise Preditiva: Antecipação de eventos futuros com base em dados históricos e padrões identificados. Exemplo: Prever falhas na bateria ou comportamento do sistema autônomo para manutenção preventiva e melhoria da segurança. 3. Análise Prescritiva: Orienta as melhores ações a serem tomadas para otimizar resultados. Exemplo: Recomenda ajustes operacionais ou estratégias comerciais baseadas nas previsões para maximizar eficiência e satisfação do cliente. Portanto, a distinção correta é: - Análise Descritiva: O que aconteceu? - Análise Preditiva: O que pode acontecer? - Análise Prescritiva: O que deve ser feito? Essa diferenciação permite que a AutoFuture transforme dados brutos em informações acionáveis para diferentes públicos, desde engenheiros (foco em análise descritiva e preditiva) até diretores comerciais (foco em análise prescritiva).