¿Qué es la analítica predictiva?

La analítica predictiva, una rama de la analítica avanzada, es el método o la técnica de utilizar datos para modelar pronósticos sobre la probabilidad de posibles resultados futuros en su actividad comercial. La analítica predictiva utiliza datos históricos y actuales combinados con técnicas como estadísticas avanzadas y Machine Learning para modelar eventos futuros desconocidos. Generalmente se define como aprender de la experiencia colectiva del pasado de una organización para tomar mejores decisiones en el futuro utilizando la ciencia de datos y Machine Learning.

La analítica predictiva permite a las organizaciones predecir el comportamiento del cliente y los resultados comerciales, utilizando datos históricos y en tiempo real para modelar el futuro. Además, como un subconjunto de esta actividad, el modelado predictivo es el proceso de crear y mantener modelos, probar e iterar con datos existentes y aplicar modelos integrados dentro de las aplicaciones.

La analítica predictiva permite identificar patrones contenidos en los datos para evaluar riesgos u oportunidades para su actividad comercial, abordando preguntas comerciales importantes como: ¿qué máquina necesita mantenimiento? ¿qué producto debería recomendar ahora? ¿quién corre peligro de sufrir un paro cardíaco? Esencialmente, podrá utilizar la analítica predictiva para pronosticar niveles de confianza de eventos basados en condiciones y parámetros muy definidos.

¿Cuáles son los principales beneficios de la analítica predictiva?

Los gerentes comerciales toman decisiones constantemente que afectan todos los aspectos de su actividad comercial: operaciones, producción, personal, marketing y finanzas. Algunas decisiones son puramente operativas del día a día, algunas son respuestas tácticas a los movimientos del mercado competitivo y otras son decisiones estratégicas a largo plazo. Todos ellos afectan a los rendimientos para las partes interesadas que podrían determinar si la empresa podrá obtener un nuevo capital en el mercado de valores o adquirir nuevos contribuyentes para financiar sus operaciones y los esfuerzos de desarrollo de nuevos productos. Todas estas decisiones son críticas.

La base de estas decisiones críticas son los conocimientos. Los gerentes comerciales no toman esas decisiones por cuenta propia. Pero, ¿de dónde provienen estos conocimientos? La única fuente verdadera de información son los datos. Sin embargo, los datos deberán analizarse y presentarse de manera significativa para obtener los conocimientos necesarios. Los datos sin procesar no son muy útiles. Las empresas están inundadas de datos que provienen de numerosas y diversas fuentes internas y externas, incluidos los procesos de fabricación, los canales de la cadena de suministro, las transacciones tradicionales y en línea, los sensores, las redes sociales, las revisiones de empresas y productos, los informes de asociaciones gubernamentales y comerciales, etc. Todos estos datos también vienen en diferentes formas, como texto, imágenes, audio, videos y, por supuesto, cifras. El problema de la gerencia será cómo extraer de todos estos datos la información procesable, perspicaz y útil que necesita (o sus clientes necesitan) para la toma de decisiones.

En última instancia, las empresas deberán competir con los datos, y el camino hacia los datos es el análisis. La analítica posee tres componentes:

• Exploración de datos y Visual Analytics: para identificar nuevos conocimientos y problemas difíciles de distinguir
• Ciencia de datos y Machine Learning: modelar y predecir los resultados potenciales de las acciones de la empresa y los mercados
• Informes: para distribuir información que ayude a las partes interesadas a tomar decisiones óptimas

Al embarcarse en un nuevo proyecto de analítica de datos o mejorar uno existente que está desactualizado e insuficiente para entornos cambiantes, ¿cómo maneja la gerencia todos los problemas y complejidades que abarcan la analítica de datos? Usted deberá saber qué considerar y comprender cómo encajan las piezas para producir la información adecuada para tomar decisiones comerciales inteligentes.

Resulta complejo decidir entre exploración de datos y Visual Analytics, ciencia de datos y Machine Learning y la generación de informes. ¿Qué preguntas debería hacer y qué respuestas le ayudarán a tomar la decisión correcta?

El análisis espectral que se muestra en la figura a continuación es una serie de preguntas con respuestas de guía para su consideración y que le ayudarán a decidir lo que necesita para su actividad comercial.

El análisis espectral que se muestra en la figura de arriba es una serie de preguntas con respuestas de guía para su consideración y que le ayudarán a decidir el tipo de analítica que necesita para su actividad comercial.

La analítica predictiva va más allá del simple análisis descriptivo, que son los conceptos básicos que la mayoría de las empresas utilizan en la actualidad. El análisis descriptivo solo puede decirle a la empresa lo que sucedió. Usted necesitará la analítica predictiva para predecir y descubrir conocimientos sobre el futuro de la empresa. Esos conocimientos pueden resultar extremadamente valiosos para reducir los riesgos, optimizar las operaciones y aumentar las ganancias. Aún mejor, la analítica predictiva ayuda a las empresas a resolver problemas complejos con modelos predictivos y a encontrar nuevas oportunidades para el éxito empresarial.

¿Cuáles son algunas de las aplicaciones comerciales de la analítica predictiva?

La analítica predictiva permite a las empresas de diferentes industrias aprovechar las oportunidades mediante el uso de conocimientos pasados y presentes para predecir lo que podría suceder en el futuro. La detección de fraudes, por ejemplo, se basa en la analítica predictiva para identificar patrones en los datos que indican fraude, detectar anomalías en tiempo real y prevenir amenazas futuras. La analítica predictiva también le ayuda a optimizar las operaciones al pronosticar tendencias que pueden afectar los recursos y los esfuerzos de marketing al predecir los posibles comportamientos de los clientes. Por último, la analítica predictiva se utiliza a menudo en la fabricación para evaluar los activos, implementar el mantenimiento predictivo y reducir los costos asociados con el tiempo de inactividad de una máquina.

• Detección de Anomalías
  • IoT e ingeniería
  • Energía: vigilancia de la producción, optimización de la perforación
  • Mantenimiento predictivo
  • Fabricación: optimización del rendimiento
• Servicios financieros
  • Vigilancia comercial
  • Detección de fraude
  • Robo de identidad
  • Irregularidades en cuentas y transacciones
• Sector sanitario y farmacéutico
  • Evaluación del riesgo del paciente: paro cardíaco, sepsis, infección quirúrgica
  • Monitoreo de signos vitales del paciente
  • Seguimiento de uso de medicamentos
• Analítica de clientes
  • Gestión de la relación con el cliente: análisis y prevención de abandonos
  • Marketing: venta cruzada, venta mejorada
  • Precios: supervisión de fugas, seguimiento de efectos promocionales, respuestas de precios competitivos
  • Cumplimiento: gestión y seguimiento de procesos
  • Control competitivo

¿Cómo funciona la analítica predictiva?

La analítica predictiva se basa en gran medida en Machine Learning (ML). ML es una combinación de estadística e informática que se utiliza para crear modelos procesando datos con algoritmos. Estos modelos pueden reconocer tendencias y patrones en los datos que generalmente son más sofisticados que los métodos de descubrimiento de datos visuales. Utilizando datos de diversas fuentes (por ejemplo, Internet de las cosas (IoT), sensores, redes sociales y una variedad de dispositivos), Machine Learning procesa esos datos a través de algoritmos sofisticados y crea modelos para identificar y resolver un problema y hacer predicciones.

Un modelo podría ser tan simple como describir el impacto en un componente de la fabricación (por ejemplo, "Si la entrega de suministros de material se retrasa una hora, los envíos de productos finales se retrasan una semana"). También podría ser algo más complejo, que involucre múltiples impactos debido a múltiples problemas concurrentes. Machine Learning puede buscar grandes cantidades de datos y tener en cuenta interacciones complejas para crear modelos que los profesionales especializados no podrán lograr. Por lo tanto, los datos de la máquina se utilizan comúnmente para análisis de imágenes, video y audio.

La analítica predictiva también se basa en la ciencia de datos, que es un concepto más abarcador que solo ML. La ciencia de datos combina estadísticas, ciencias de la computación y conocimiento de dominio específico de la aplicación para resolver un problema. En un entorno empresarial, combina métodos de Machine Learning con datos empresariales, procesos y experiencia en el dominio para resolver un problema empresarial. Básicamente, proporciona información predictiva a los responsables de la toma de decisiones.

Podemos incorporar un modelo para predecir un resultado probable o proporcionar una solución optimizada a los cambios en los parámetros del proceso directamente dentro de los procesos comerciales. Un modelo proporciona una ventaja competitiva porque hace lo siguiente:

• Mejora las capacidades
• Acelera la toma de decisiones
• Procesa grandes cantidades de distintos tipos de datos
• Generalmente reduce los costos de operación
• Genera nuevas fuentes de ingresos
• Conduce a productos y ofertas de servicios diferenciados

El objetivo conjunto de la ciencia de datos y Machine Learning es la incorporación de un modelo predictivo en los procesos comerciales.