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Análise Preditiva Financeira: a ferramenta que não pode faltar a uma organização data-driven

A Análise Preditiva Financeira utiliza dados históricos para prever eventos futuros e possibilitar tomadas de decisão muito mais precisas.

Neste artigo

Prever o futuro é um desejo comum entre as pessoas. Se você fosse capaz de saber com 1 ano de antecedência que a economia iria melhorar e o seu produto será um sucesso, o que faria? Garantiria um estoque suficiente? Contrataria mais pessoas para atender a demanda? Pensaria em estratégias de expansão? Com a ajuda de estratégias de análise preditiva, você pode não ter uma bola de cristal, mas conseguirá analisar um cenário específico e traçar possíveis tendências e mudanças capazes de afetar seu planejamento estratégico

Previsibilidade financeira. Controllers sabem o que isso significa, afinal, prever o que acontecerá na empresa significa estar apto a tomar decisões mais precisas. Para isso não tem segredo: quanto mais data-driven for uma organização, mais munida de informações para tomadas de decisão ela estará.

Especialmente em uma era Big Data, em que dados crescem exponencialmente, saber extrair insights dos dados que rondam nossas empresas é conseguir fazer previsões mais acuradas. Como você sabe, não há como prever o futuro, mas o que o profissional de planejamento e controladoria pode - e deve - fazer é prever cenários possíveis para traçar planos de ação que possam ser colocados prontamente em prática quando alguma previsão se concretizar.

Entendemos que para a área financeira o fato de ter conhecimento do que está por vir significa poder trabalhar melhor tanto para realizar investimentos, por exemplo, quanto para revisar o orçamento. Por isso, hoje apresentaremos uma ferramenta essencial para apoiar controllers em sua tarefa de munir gestores com informações precisas. Estamos falando da Análise Preditiva Financeira.

Análise Preditiva

O que é Análise Preditiva?

A Análise Preditiva utiliza dados históricos para prever eventos futuros. Esses dados são usados para construir um modelo matemático que capture tendências importantes para a organização. Para isso, a fim de prever futuras atividades, comportamentos e tendências, além do uso de dados a Análise Preditiva utiliza Machine Learning e Inteligência Artificial.

Somente com soluções inteligentes e com alta capacidade de processamento, é possível traduzir séries históricas de dados em insights valiosos para o futuro do seu mercado. Com a ajuda de algoritmos complexos, aprendizado de máquina e recursos de inteligência artificial, qualquer gestor consegue encontrar padrões recorrentes em sequências do passado e (re)definir os próximos passos de sua organização.

Perceba que tudo tem a ver com fazer previsões. Todavia, por contar com dados a Análise Preditiva foge de achismos e possibilita aos profissionais preverem o que acontecerá para tomarem decisões que levem a empresa a alcançar os resultados desejados.

Fazer uso das informações extraídas da Análise Preditiva Financeira possibilita aos controllers estimarem se uma mudança ajudará a reduzir riscos, melhorar as operações e/ou aumentar a receita. Para elucidar melhor, vamos a um exemplo. Imagine que você está analisando os valores de faturamento da empresa e o software te informa que se você não aumentar as metas de vendas em X% e se não ajustar os preços em Y%, a empresa ficará muito a baixo do que foi estipulado no orçamento empresarial. Nesse caso, o sistema consegue antecipar um fato baseado nos dados históricos.

Como tudo se resume a ter acesso aos dados passados, já conseguimos entender que para utilizar efetivamente a Análise Preditiva a organização deve ter uma cultura data-driven. Dentre os benefícios dessa prática está a mudança de posicionamento da empresa, que passa a ser muito mais proativa do que reativa.

Falamos sobre isso no e-book Data-driven, como promover uma cultura orientada a dados. Como sabemos que esse universo de dados te interessa, já deixamos aqui uma sugestão. Acesse o material clicando na imagem a seguir:

E-book Data Driven

No e-book abordamos itens como:

  • Gestor: como incentivar a Cultura de Dados em sua empresa
  • Como transformar dados em resultados
  • Usando as informações de forma estratégica

Importância da Análise Preditiva Financeira

Scientia potentia est, ou melhor, Conhecimento é poder. Isso já resume o quão importante é a Análise Preditiva Financeira, pois:

  • Empresas precisam de informações oportunas que ajudem os gestores a tomar decisões importantes;
  • Todo e qualquer negócio deve ter um bom planejamento financeiro baseado em previsões;
  • Cada vez mais cresce a necessidade das organizações em moldarem-se aos objetivos de negócios e à estratégia, que pode sofrer alterações conforme mudanças de cenários;
  • Ter uma visão mais profunda sobre o status financeiro do seu negócio melhora a rentabilidade, fluxo de caixa e valor de sua empresa;
  • Tomar decisões inteligentes significa aumentar a receita das empresas e minimizar os riscos.

Sabemos que o controller é o apoiador tanto das finanças quanto da governança corporativa. Portanto, para esse profissional a Análise Preditiva Financeira fornece uma visão muito mais transparente do contexto do negócio bem como dá maior suporte para os processos relacionados ao orçamento, identificando tendências e anomalias.

Além disso, vantagens da Análise Preditiva Financeira incluem:

Você vai concordar que vivemos em um tempo em que o ambiente de negócios é cada vez mais imprevisível. O resultado disso é simples: as previsões passam a ter um tempo de vida cada vez mais curto. A Análise Preditiva Financeira traz uma certa agilidade nas respostas necessárias para gerenciar essa nova realidade.

É possível, por exemplo, revisar o orçamento empresarial e receber feedback praticamente instantâneo. Adicionalmente, a análise permite planejamentos muito mais robustos.

Ok, mas apesar de entendermos o que é Análise Preditiva e sua importância, tudo pode ainda estar meio confuso na sua cabeça. Para clarear as ideias e você entender de uma vez por todas a relevância do assunto, vamos a um item importantíssimo:

Como funciona a Análise Preditiva?

Até aqui você pode estar pensando: mas eu, como controller, sempre tomo decisões baseadas em dados, pois, tenho dados extraídos do fluxo de caixa, do demonstrativo de resultados, do orçamento e por aí vai.

Bom, mas se falássemos a você que a Análise Preditiva vai um pouco além disso? Para você entender melhor, um exemplo prático e bastante didático é o trabalho realizado pela Hekima (empresa de Big Data) para o Governo Federal durante a Copa do Mundo. Combinando algoritmos, cientistas de dados e uma equipe multidisciplinar, a empresa foi capaz de analisar a movimentação nas ruas e nas redes sociais para prever quais manifestações ficariam cheias, quais teriam um contexto mais violento e quais seriam pacíficas. Com esse insumo analítico, todas as ações dos órgãos federais durante o evento deixaram de ser intuitivas. Cada passo era extremamente analítico e as chances de sucesso muito maiores.

Análise Preditiva Financeira

Em trabalhos que fazem uso de técnicas de análise preditiva, o intercruzamento de fórmulas matemáticas e estatísticas possibilita a descoberta de padrões ocultos nos dados que especialistas humanos dificilmente enxergariam.

Para esmiuçar um pouco mais, seus principais componentes são:

  • Dados: a análise preditiva não é sobre a quantidade dos dados, mas sim sobre como extrair insights para melhorar o suporte à decisão com base na qualidade da informação;
  • Estatística: trata-se de um conjunto de técnicas matemáticas aplicadas aos dados para derivar previsões;
  • Pressupostos: o fator-chave em qualquer modelo preditivo.

Na prática, a Análise Preditiva é o resultado de Big Data e Business Intelligence (BI). Sendo assim, perceba que para alavancar toda a informação que se acumula na sua empresa - seja sobre clientes, mercado ou finanças - de forma tangível, é preciso contar com tecnologia.

Para isso, apesar de você estar acostumado a lidar com dados, para atuar com Análise Preditiva Financeira é preciso contar com uma ferramenta de Business Intelligence apoiada a um software de Gestão Orçamentária.

Explicando melhor, uma ferramenta de BI nada mais é do que uma maneira inteligente de coletar, organizar, analisar, compartilhar e monitorar informações que darão suporte à gestão. Como falamos neste artigo, o BI é uma fotografia diária das operações financeiras. Com ele, CEO, CFO e controller conseguem acompanhar os KPI’s operacionais da empresa.

Por outro lado, um software de Gestão Orçamentária permite fazer o planejamento estratégico, orçamentário e analisar indicadores financeiro-econômico mensais. Ou seja, o BI e a Solução Orçamentária são complementares para a Análise Preditiva Financeira, pois ao utilizar ambos o controller consegue ter indicadores suficientes para encontrar oportunidades de maximizar o lucro, minimizar os gastos e prever tendências.

Sendo assim, como você pode ver a Análise Preditiva não tem nada de magia, mas sim de tecnologia. Por precisar relacionar e cruzar muitos dados para fornecer insights de tendências, fazer esse trabalho manualmente é impossível (além de ser suscetível a erros).

Todavia, é importante ressaltar que a tecnologia ainda precisa de seres humanos para a governarem (pelo menos é esse o caso de ferramentas de BI ou soluções para gestão orçamentária). Portanto, para que a Análise Preditiva Financeira tenha êxito, o primeiro passo é definir os objetivos estratégicos para, em seguida, estabelecer os indicadores-chave de desempenho (KPI) que deverão ser utilizados como meio para medir o sucesso desses objetivos.

Para você ter uma ideia, a Análise Preditiva Financeira pode utilizar:

  • Indicadores de Resultado (Econômicos)
  • Indicadores de Caixa
  • Indicadores Patrimoniais
  • Indicadores para Análise de Investimentos Operacionais
  • Indicadores para Análise de Investimentos Financeiros
  • Indicadores de Produtividade
  • Indicadores de Risco (KRI)
  • Indicadores de Gestão de Pessoas
  • Indicadores de Marketing
  • Indicadores de Vendas
  • Indicadores de Mercado

Note que para colocar em prática a Análise Preditiva Financeira é preciso primeiro definir quais indicadores têm a ver com os objetivos estratégicos do seu negócio.

Análise Preditiva eficaz: mais qualidade do que quantidade

Qualquer solução analítica depende da qualidade dos dados para ter êxito. De nada adiante ter dezenas de dados que servirão apenas para atrapalhar a análise, concorda? Exatamente por isso é que o foco na qualidade dos dados é um desafio que as empresas têm de enfrentar ao tratarem de Análise Preditiva Financeira. Aí é que o controller precisa agir.

Por mais automatizado que seja o processo de análise dos dados, a Análise Preditiva conta com o fator de extração de insights, e para isso é preciso ter um profissional qualificado e com conhecimento tanto do ambiente interno quanto do externo. Conhecer o cenário completo é fundamental, pois falar que uma marca cresceu 10% em 6 meses não quer dizer nada se não se sabe quanto os concorrentes cresceram, ou se não existe uma estimativa projetada de crescimento para se basear.

Por isso, para uma Análise Preditiva eficaz é necessário conseguir extrair os dados certos que possibilitarão aos gestores tomarem as decisões certas. E para que os dados corretos possam ser analisados, pense em uma agulha em um palheiro. Para encontrar a agulha (nesse caso, o dado) é preciso fazer a pergunta certa. A partir daí é que se pode buscar os indicadores que trarão as respostas que você procura.

Portanto, Análise Preditiva Financeira conta com o fator tecnológico - com softwares de Gestão Orçamentária e soluções de BI - mas ainda precisa da visão de águia que só o profissional de controladoria possui. Como a partir dos objetivos estratégicos são definidos os Indicadores-Chave que nortearão a Análise, saber escolher aqueles que serão relevantes é fundamental.

Resumindo: para a Análise Preditiva é preciso…

Como queremos deixar tudo bem cristalino a você, a Análise Preditiva Financeira segue os passos:

  1. Estabeleça os objetivos estratégicos;
  2. Faça a pergunta certa sobre a questão a ser analisada;
  3. Com base na pergunta, estabeleça os KPI’s que fornecerão os insights;
  4. Com uma ferramenta de BI integrada a uma solução de Gestão Orçamentária extraia as informações dos KPI’s definidos;
  5. Analise os dados e apresente seus insights aos gestores.

Para encerrar

A Análise Preditiva Financeira inicia com um objetivo. Pode ser utilizada, por exemplo, para verificar pontos de gargalos no orçamento da empresa a fim de que sejam identificadas áreas em que o controller precisa aprimorar as operações do negócio.

Como procuramos mostrar, não é algo preto no branco, o que significa que essa ferramenta não traz respostas prontas. O que ela apresenta são informações a serem analisadas para que as melhores decisões sejam tomadas.

A Análise Preditiva é automatizada e, para que a empresa consiga fazer previsões sobre os contextos financeiro e orçamentário do negócio, precisa contar com uma Gestão Orçamentária que não esteja em planilhas. Trocando em miúdos: para que dados possam ser cruzados a fim de uma análise eficaz é recomendado utilizar uma solução para gerenciamento do orçamento.

Como aqui na Treasy entendemos bem disso, deixamos aqui uma última sugestão. Caso você queira saber como funciona um software para Gestão Orçamentária, faça um teste drive gratuito em nossa solução. Para isso, é só fazer um cadastro bem rápido (menos de 1 minuto) e aproveitar a ferramenta por 7 dias. Clique na imagem a seguir e comece hoje mesmo:

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Perguntas frequentes

O que é análise preditiva financeira?
É uma técnica que usa dados históricos da sua empresa para prever eventos futuros. Por exemplo, analisando 24 meses de faturamento, o sistema identifica padrões e consegue indicar se o caixa vai apertar nos próximos trimestres ou se há espaço para investimento. Funciona sem máquinas de advinhação, mas com matemática e inteligência artificial.
Qual é a diferença entre análise preditiva e análise descritiva?
Análise descritiva responde o que aconteceu (faturamento caiu 15% em janeiro). Análise preditiva responde o que vai acontecer (se essa tendência continuar, você não vai bater a meta de março). Uma olha para trás, a outra olha para frente.
Como a análise preditiva ajuda na tomada de decisão?
Ela reduz achismos. Em vez de achar que precisa aumentar estoque porque "sente que vai vender mais", você tem dados que mostram aumento de demanda nos próximos 6 meses. Isso permite decisões mais precisas sobre investimentos, contratações e alocação de recursos.
É possível fazer análise preditiva com planilha?
Tecnicamente, você consegue fazer cálculos simples (média, tendência linear). Mas análise preditiva de verdade precisa processar muitos dados simultaneamente e identificar padrões complexos que o Excel não consegue capturar com segurança. É como tentar prever o tempo com um termômetro: funciona parcialmente, mas é limitado.
Quantos meses de dados históricos são necessários para começar?
Depende do seu negócio. Se você tem sazonalidade forte (varejo, por exemplo), o ideal é 24 meses de histórico. Se o padrão é mais estável, 12 meses já dão uma base razoável. Quanto mais dados, mais precisa fica a previsão.
A análise preditiva funciona para qualquer tipo de empresa?
Funciona melhor para empresas que têm dados estruturados e histórico consistente. Uma indústria com 5 anos de operação consegue prever demanda. Uma startup de 6 meses vai ter dificuldade porque ainda não tem padrão estabelecido. Em casos assim, começa com cenários e depois evolui para previsão baseada em dados reais.
Como a inteligência artificial entra na análise preditiva financeira?
IA e machine learning processam dados em escala que um analista manual nunca conseguiria. Eles identificam padrões invisíveis (como correlação entre redes sociais e vendas), aprendem com novos dados e ajustam previsões automaticamente. É como ter um analista que nunca dorme e processa tudo em segundos.
Qual é a diferença entre previsão e análise preditiva?
Previsão é uma estimativa ("acho que vou vender R$ 500 mil"). Análise preditiva é uma previsão baseada em padrões dados ("baseado nos últimos 24 meses, considerando sazonalidade e crescimento, você deve faturar entre R$ 480 mil e R$ 520 mil"). Uma tem confiança, a outra tem precisão.
Análise preditiva pode prevenir crises de caixa?
Sim. Se o modelo identifica que seus custos fixos crescem 18% ao ano enquanto a receita cresce 3%, você tem meses para agir antes de ficar com caixa negativo. É a diferença entre ser surpreendido em agosto e estar preparado em março.
Preciso de um time de cientistas de dados para usar análise preditiva?
Não mais. Plataformas modernas de FP&A já vêm com análise preditiva integrada e usável sem conhecimento técnico. Seu controller consegue gerar cenários e previsões sem programação. Claro que ter um especialista em dados melhora os resultados, mas não é pré-requisito para começar.
Como a análise preditiva se conecta com o planejamento orçamentário?
O orçamento tradicional é estático (você define em janeiro e segue o ano todo). Análise preditiva o torna dinâmico: mostra desvios antes de acontecerem e sugere ajustes. Em vez de chocar com números ruins no fechamento, você age antecipadamente.
Análise preditiva garante que as previsões vão acertar?
Nenhuma previsão acerta 100%, nem a bola de cristal acertaria. Mas análise preditiva reduz o erro significativamente porque usa padrões reais, não achismos. Se seu modelo previsor acerta 80% das vezes, você já tem base sólida para decidir. Os 20% restantes você gerencia como risco.
Vale a pena investir em análise preditiva para uma PME?
Se você controla orçamento, precisa tomar decisões sobre investimentos e tem pelo menos 12 meses de dados estruturados, vale. Não é como software de grande empresa que custa centenas de milhares. Ferramentas modernas de FP&A para PME têm análise preditiva e são acessíveis. O retorno é rápido quando você evita decisões custosas erradas.
Como começo a implementar análise preditiva na minha organização?
Comece estruturando seus dados: organize o plano de contas, padronize como você registra receitas e custos, elimine falhas de lançamento. Sem dados limpos não funciona. Depois escolha uma ferramenta que tenha análise preditiva nativa e configure seus históricos. O resto a plataforma faz.
Análise preditiva funciona em cenários de crise econômica?
Funciona, mas com cuidado. Em crises agudas (pandemia, colapso setorial), o padrão histórico pode não valer. Nesse caso, análise preditiva ajuda a simular cenários de estresse ("e se receita cair 30%?") e testar a resiliência. O modelo precisa ser ajustado pelo analista, não rodado no automático.
Qual é a diferença entre análise preditiva e análise prescritiva?
Preditiva responde o que vai acontecer. Prescritiva responde o que você deve fazer. Exemplo: análise preditiva diz que você vai ficar sem caixa em 60 dias; prescritiva sugere aumentar preço em 5% e cortar custos operacionais em R$ 50 mil para evitar isso. Prescritiva é o passo seguinte.
Posso usar análise preditiva para revisar preços?
Sim, é um dos usos mais práticos. Ao analisar demanda futura, elasticidade de preço e comportamento de concorrentes (quando você tem esses dados), a ferramenta mostra se há espaço para aumentar margens ou se é necessário revisar para cima para bater meta. Controllers usam isso o tempo todo.
Como garantir que minha organização está preparada para análise preditiva?
Três coisas: dados históricos consistentes (pelo menos 12 meses), uma cultura que respeita dados (não decide só por intuição), e ferramentas que tornem análise acessível ao seu time. Se você tem essas três peças, está pronto. Não precisa ser data-driven desde ontem; você se torna data-driven fazendo.
Análise preditiva substitui o trabalho do controller?
Não. Automatiza o trabalho mecânico (calcular cenários, projetar números). O controller ganha tempo para o que só ele consegue fazer: interpretar resultados, desafiar premissas, conectar números a estratégia e comunicar impacto. No final, máquina faz a conta, gente faz a decisão.

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