Fonte: Linkedin
Nos idos de 1960 surgiam os primeiros "Decision Suport System", que traziam informações relacionadas a um único sistema (cada sistema tinha seu próprio DSS) e sem visualização gráfica.
Os anos 1980 viram o despontar e sucesso dos “Executive Information Systems”. Uma evolução dos DSS, que agora permitia uma visão mais abrangente da empresa, coletando informações em diversos sistemas e apresentando uma visualização mais rica com o emprego de gráficos. Entretanto, tanto os DSS quanto os EIS eram desenvolvidos exclusivamente para atender as necessidades dos executivos, limitando a capacidade de geração de valor com base em descobertas realizadas a partir dos dados disponíveis na empresa.
Com o passar do tempo, uma conjunção de restrições nos modelos até então vigentes de EIS e mudanças estruturais ocorridas no mercado, como resposta à globalização, à proliferação de ERPs, adoção da WEB, etc. possibilitaram que nos anos 1990 fossemos brindados com o conceito de “Business Intelligence”, com padrões, modelos, estratégias e ferramentas novas e inovadoras.
A evolução continua ocorrendo, sobretudo saindo de um modelo no qual essas ferramentas e tecnologias servem para dizer o que aconteceu no passado (mesmo que o passado tenha ocorrido um segundo atrás) para um modelo que busca prever e otimizar as ações de negócio da empresa. Podemos avaliar essas mudanças, como sendo um crescente aumento na complexidade, na exata medida em que aumenta o valor para o negócio.
O trabalho que antes era realizado por programadores, agora envolve uma série de outras disciplinas, com Estatísticos, Matemáticos, especialistas em Visualização e Comunicação, tudo isso para trazer mais e mais a capacidade de Otimização do negócio. Muitas empresas passam a adotar um novo nome: Analytics. Pois os novos processos trazem muito do uso de recursos estatíticos e analíticos que visam agregar valor diretamente ao negócio, substituindo em muitos casos uma análise e decisão humana sobre o que deverá ser feito.
Modelos preditivos e prescritivos passam a fazer parte do dia a dia, não apenas em processamento de dados durante a madrugada, mas também durante o dia, em cada transação que ocorre dentro de qualquer sistema transactional. E qual o papel desses modelos preditivos? Antecipar situações boas ou ruins e otimizar processos ou negócios realizados pela empresa.
Um exemplo de modelo preditivo: Um cliente ao efetuar um pedido no seu sistema de e-commerce, pode ter o cálculo do risco e o limite de crédito para aquela operação, calculado imediatamente, reduzindo assim o tempo que seria necessário para o ciclo da venda.
Um exemplo de modelo prescritivo: Dispositivos instalados em elevadores de um prédio comercial, comunicando-se uns com os outros, para anteciparem problemas e dessa forma abrirem automaticamente a requisição dos materiais a serem substituídos e a respectiva ordem de serviço.
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