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BI y analítica

¿Qué es el análisis predictivo? Transformar datos en conocimientos futuros

José Luis Becerra Pozas

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El análisis predictivo puede ayudar a su organización a pronosticar resultados futuros en función de datos históricos y técnicas de análisis como el aprendizaje automático.

Definición de análisis predictivo

El análisis predictivo es una categoría de análisis de datos destinada a hacer predicciones sobre resultados futuros basados ​​en datos históricos y técnicas de análisis como el modelado estadístico y el aprendizaje automático. La ciencia del análisis predictivo puede generar conocimientos futuros con un grado significativo de precisión. Con la ayuda de herramientas y modelos sofisticados de análisis predictivo, cualquier organización ahora puede usar datos pasados ​​y actuales para pronosticar de manera confiable tendencias y comportamientos en milisegundos, días o años en el futuro.

El análisis predictivo ha captado el apoyo de una amplia gama de organizaciones, con un mercado global proyectado para alcanzar aproximadamente $ 10,95 mil millones para 2022 , creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de alrededor del 21 por ciento entre 2016 y 2022, según un informe de 2017 publicado por Zion Market Research.

Análisis predictivo en el trabajo

El análisis predictivo extrae su poder de una amplia gama de métodos y tecnologías, que incluyen big data, minería de datos, modelado estadístico, aprendizaje automático y una variedad de procesos matemáticos. Las organizaciones utilizan análisis predictivos para filtrar datos actuales e históricos para detectar tendencias y pronosticar eventos y condiciones que deberían ocurrir en un momento específico, en función de los parámetros proporcionados.

Con el análisis predictivo, las organizaciones pueden encontrar y explotar patrones contenidos en los datos para detectar riesgos y oportunidades. Los modelos se pueden diseñar, por ejemplo, para descubrir relaciones entre varios factores de comportamiento. Dichos modelos permiten la evaluación de la promesa o el riesgo presentado por un conjunto particular de condiciones, guiando la toma de decisiones informadas en varias categorías de eventos de cadena de suministro y adquisición.

Para obtener consejos sobre cómo aprovechar de manera efectiva el poder del análisis predictivo, consulte ” 7 secretos del éxito del análisis predictivo “.

Beneficios del análisis predictivo

El análisis predictivo hace que mirar hacia el futuro sea más preciso y confiable que las herramientas anteriores. Como tal, puede ayudar a los adoptantes a encontrar formas de ahorrar y ganar dinero. Los minoristas a menudo usan modelos predictivos para pronosticar los requisitos de inventario, administrar los cronogramas de envío y configurar los diseños de las tiendas para maximizar las ventas. Las aerolíneas utilizan con frecuencia análisis predictivos para establecer precios de boletos que reflejen las tendencias de viajes anteriores. Los hoteles, restaurantes y otros actores de la industria hotelera pueden usar la tecnología para pronosticar el número de invitados en una noche determinada para maximizar la ocupación y los ingresos.

Al optimizar las campañas de marketing con análisis predictivos , las organizaciones también pueden generar nuevas respuestas o compras de clientes, así como promover oportunidades de venta cruzada. Los modelos predictivos pueden ayudar a las empresas a atraer, retener y nutrir a sus clientes más valiosos.

El análisis predictivo también se puede utilizar para detectar y detener varios tipos de comportamiento delictivo antes de que se inflen daños graves. Mediante el uso de análisis predictivos para estudiar los comportamientos y las acciones de los usuarios, una organización puede detectar actividades fuera de lo común, que van desde el fraude con tarjetas de crédito hasta el espionaje corporativo y los ataques cibernéticos.

Ejemplos de análisis predictivo

Las organizaciones de hoy en día utilizan el análisis predictivo en un número prácticamente infinito de formas. La tecnología ayuda a los adoptantes en campos tan diversos como finanzas, atención médica, comercio minorista, hotelería, productos farmacéuticos, automoción, aeroespacial y fabricación.

Aquí hay algunos ejemplos de cómo las organizaciones están haciendo uso del análisis predictivo:

  • Aeroespacial : prediga el impacto de operaciones de mantenimiento específicas en la confiabilidad, el uso de combustible, la disponibilidad y el tiempo de actividad de las aeronaves.
  • Automotriz : Incorpore registros de robustez y fallas de los componentes en los próximos planes de fabricación de vehículos. Estudiar el comportamiento de los conductores para desarrollar mejores tecnologías de asistencia al conductor y, eventualmente, vehículos autónomos.
  • Energía : Pronóstico de precios a largo plazo y ratios de demanda. Determinar el impacto de eventos climáticos, fallas de equipos, regulaciones y otras variables en los costos del servicio.
  • Servicios financieros : Desarrollar modelos de riesgo de crédito. Pronosticar las tendencias del mercado financiero. Predecir el impacto de nuevas políticas, leyes y reglamentos en las empresas y los mercados.
  • Fabricación : prediga la ubicación y la tasa de fallas de las máquinas. Optimice las entregas de materia prima en función de las demandas futuras proyectadas.
  • Cumplimiento de la ley: use datos de tendencias delictivas para definir vecindarios que pueden necesitar protección adicional en ciertas épocas del año.
  • Minorista: siga a un cliente en línea en tiempo real para determinar si proporcionar información adicional sobre el producto o incentivos aumentará la probabilidad de que se complete una transacción.

Herramientas de análisis predictivo

Las herramientas de análisis predictivo brindan a los usuarios información profunda y en tiempo real sobre una variedad casi infinita de actividades comerciales. Las herramientas se pueden utilizar para predecir varios tipos de comportamiento y patrones, por ejemplo, cómo asignar recursos en momentos específicos, cuándo reponer existencias o el mejor momento para lanzar una campaña de marketing, basando las predicciones en un análisis de los datos recopilados durante un período de tiempo. .

Prácticamente todos los adoptantes de análisis predictivo utilizan herramientas proporcionadas por uno o más desarrolladores externos. Muchas de estas herramientas están diseñadas para satisfacer las necesidades de empresas y departamentos específicos. Los principales proveedores de software y servicios de análisis predictivo incluyen:

Modelos de análisis predictivo

Los modelos son la base del análisis predictivo: las plantillas que permiten a los usuarios convertir datos pasados ​​y actuales en información práctica, creando resultados positivos a largo plazo. Algunos tipos típicos de modelos predictivos incluyen:

  • Modelo de valor de por vida del cliente: identifique a los clientes que tienen más probabilidades de invertir más en productos y servicios.
  • Modelo de Segmentación de Clientes: Agrupar clientes en base a características y comportamientos de compra similares
  • Modelo de mantenimiento predictivo: pronostique las posibilidades de avería de los equipos esenciales.
  • Modelo de Garantía de Calidad: Detecte y prevenga defectos para evitar decepciones y costos adicionales al proporcionar productos o servicios a los clientes.

Técnicas de modelado predictivo

Los usuarios de modelos tienen acceso a una gama casi infinita de técnicas de modelado predictivo. Muchos métodos son exclusivos de productos y servicios específicos, pero un núcleo de técnicas genéricas, como árboles de decisión, regresión e incluso redes neuronales, ahora son ampliamente compatibles en una amplia gama de plataformas de análisis predictivo.

Los árboles de decisión, una de las técnicas más populares, se basan en un diagrama esquemático en forma de árbol que se utiliza para determinar un curso de acción o para mostrar una probabilidad estadística. El método de ramificación también puede mostrar todos los resultados posibles de una decisión en particular y cómo una elección puede conducir a la siguiente.

Las técnicas de regresión se utilizan a menudo en la banca, la inversión y otros modelos orientados a las finanzas. La regresión ayuda a los usuarios a pronosticar los valores de los activos y comprender las relaciones entre las variables, como las materias primas y los precios de las acciones.

A la vanguardia de las técnicas de análisis predictivo se encuentran las redes neuronales: algoritmos diseñados para identificar las relaciones subyacentes dentro de un conjunto de datos al imitar la forma en que funciona la mente humana.

Algoritmos de análisis predictivo

Los usuarios de análisis predictivo tienen fácil acceso a una amplia gama de algoritmos estadísticos, de minería de datos y de aprendizaje automático diseñados para su uso en modelos de análisis predictivo. Los algoritmos generalmente están diseñados para resolver un problema comercial específico o una serie de problemas, mejorar un algoritmo existente o proporcionar algún tipo de capacidad única.

Los algoritmos de agrupamiento, por ejemplo, son muy adecuados para la segmentación de clientes, la detección de comunidades y otras tareas relacionadas con las redes sociales. Para mejorar la retención de clientes, o para desarrollar un sistema de recomendación, normalmente se utilizan algoritmos de clasificación. Por lo general, se selecciona un algoritmo de regresión para crear un sistema de calificación crediticia o para predecir el resultado de muchos eventos controlados por el tiempo.

Analítica predictiva en el cuidado de la salud

Las organizaciones de atención médica se han convertido en algunas de las más entusiastas en adoptar el análisis predictivo por una razón muy simple: la tecnología les está ayudando a ahorrar dinero.

Las organizaciones de atención médica utilizan el análisis predictivo de varias maneras diferentes, incluida la asignación inteligente de recursos de las instalaciones en función de tendencias pasadas, la optimización de los horarios del personal, la identificación de pacientes en riesgo de una readmisión costosa a corto plazo y la adición de inteligencia a la adquisición y gestión de suministros y productos farmacéuticos.

Un informe de la Sociedad de Actuarios de 2017 sobre las tendencias de la industria de la salud en el análisis predictivo descubrió que más de la mitad de los ejecutivos de atención médica (57 por ciento) en organizaciones que ya utilizan análisis predictivo creen que la tecnología les permitirá ahorrar el 15 por ciento o más de su presupuesto total durante el próximos cinco años. Un 26 por ciento adicional pronosticó ahorros del 25 por ciento o más.

El estudio también reveló que la mayoría de los ejecutivos de atención médica (89 por ciento) pertenecen a organizaciones que ahora usan análisis predictivos o planean hacerlo dentro de los próximos cinco años. Un impresionante 93 por ciento de los ejecutivos de atención médica afirmó que el análisis predictivo es importante para el futuro de su negocio.

¿Cómo debe comenzar una organización con el análisis predictivo?

Si bien comenzar con el análisis predictivo no es exactamente fácil, es una tarea que prácticamente cualquier empresa puede manejar, siempre y cuando uno permanezca comprometido con el enfoque y esté dispuesto a invertir el tiempo y los fondos necesarios para poner en marcha el proyecto. Comenzar con un proyecto piloto de escala limitada en un área comercial crítica es una excelente manera de limitar los costos iniciales y minimizar el tiempo antes de que las recompensas financieras comiencen a llegar. Una vez que se pone en marcha un modelo, generalmente requiere poco mantenimiento a medida que continúa. para obtener conocimientos prácticos durante muchos años.

John Edwards, CIO.com

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