“Dados limpos são a fonte para uma análise de dados e operações BI bem-sucedidas. A análise tem como objetivo organizar e sumariar os dados de tal forma que possibilitem o fornecimento de respostas ao problema proposto para investigação. Já a interpretação tem como objetivo a procura do sentido mais amplo das respostas, o que é feito mediante sua ligação a outros conhecimentos anteriormente obtidos” (Gil, 1999, p. 168). Acerca da interpretação, pode se afirmar que a organização com dados bem analisados possibilita antecipar estratégias. A partir das informações apresentadas, em qual análise de dados obtém-se informações para antecipar uma estratégia?

A questão pergunta em qual tipo de análise de dados se obtêm informações para antecipar uma estratégia, isto é, antecipar cenários/tendências futuras para agir de forma proativa.

Nos 4 tipos clássicos:

• Descritiva: responde “o que aconteceu?” (resumo do passado). (ibm.com)
• Diagnóstica: responde “por que aconteceu?” (causas/correlações). (ibm.com)
• Preditiva: responde “o que pode acontecer?” (previsão de tendências/resultados futuros com base em dados históricos), justamente permitindo antecipação. (ibm.com)
• Prescritiva: responde “o que devemos fazer?” (recomenda ações/decisões, geralmente usando resultados preditivos + otimização). (ibm.com)

Como o enunciado enfatiza antecipar (prever) para planejar estratégias, isso corresponde diretamente à análise preditiva.