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.

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:



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