Predicción del futuro: Cómo el análisis predictivo está revolucionando los negocios

La analítica predictiva utiliza datos históricos para ofrecer información y resultados que predicen eventos futuros, tendencias y resultados. Los líderes empresariales aplican estas predicciones a sus estrategias empresariales con el objetivo de obtener una ventaja competitiva.

IBM Watson es el ejemplo más conocido de uso de analítica predictiva. Watson se utiliza para diversos propósitos, incluyendo ayudar a las empresas a predecir el comportamiento de los clientes y detectar riesgos de ciberseguridad.

La guía de referencia de Newsmatic sobre analítica predictiva es una introducción a esta práctica popular de big data. Actualizaremos esta guía periódicamente con la información más reciente y consejos sobre analítica predictiva.

Resumen ejecutivo

• ¿Qué es la analítica predictiva? La analítica predictiva utiliza datos históricos relevantes para tu negocio y luego aplica una combinación de algoritmos estadísticos y/o técnicas de aprendizaje automático para determinar la probabilidad de resultados o tendencias futuras.
• ¿Por qué es importante la analítica predictiva? La analítica predictiva ofrece a las organizaciones una ventaja competitiva. Los líderes empresariales obtienen conocimientos que les ayudan a tomar decisiones sobre qué procesos y productos deben mejorar, dónde invertir en personal, mantenimiento e innovación, cómo reducir los costos operativos y más.
• ¿A quién afecta la analítica predictiva? La tecnología de analítica predictiva se utiliza en todo el mundo en industrias públicas y privadas por parte de proveedores de atención médica, planificadores urbanos, profesionales de ventas y marketing, administradores de sistemas y otros.
• ¿Cuándo se utiliza la analítica predictiva? Empresas de casi todos los sectores industriales, tanto públicos como privados, utilizan la analítica predictiva.
• ¿Cómo puedo empezar a utilizar la analítica predictiva? Existen soluciones de analítica predictiva disponibles en sistemas locales y en la nube.

¿Qué es la analítica predictiva?

La analítica predictiva utiliza datos históricos provenientes de fuentes estructuradas, no estructuradas y semiestructuradas que sean relevantes para un negocio específico, y luego aplica una combinación de algoritmos estadísticos y/o métodos de aprendizaje automático para determinar la probabilidad de resultados y eventos futuros. Un gran ejemplo es un informe de crédito.

Cuando una institución financiera realiza una verificación de crédito a una persona que solicita un préstamo, el análisis predictivo en la verificación de crédito examina los activos y deudas actuales de la persona, su empleo y su historial de pago de préstamos y deudas. Con base en estos elementos y otros factores, el análisis produce una puntuación que indica al responsable de evaluar el préstamo la probabilidad de que la persona que solicita el préstamo sea un buen riesgo crediticio.

¿Por qué es importante la analítica predictiva?

La analítica predictiva ofrece a las organizaciones una ventaja competitiva y facilita la planificación para el futuro. Incluso puede salvar vidas, por ejemplo, en el caso de pandemias.

Vale la pena invertir en minería de datos

Antes de que las tecnologías de analítica predictiva estuvieran ampliamente disponibles, muchas organizaciones elaboraban estrategias revisando manualmente pronósticos y proyectando los ingresos necesarios, los presupuestos y los recursos que necesitaban. La analítica predictiva simplifica y automatiza este proceso, gracias a diversas herramientas y software de análisis.

Algunas de las formas en que se utiliza la analítica predictiva incluyen:

• Predicción de la probabilidad de ciertas enfermedades o condiciones médicas que afectan a poblaciones demográficas específicas, para que se puedan tomar medidas preventivas en el cuidado de la salud.
• Predicción de la probabilidad de fallas en partes y equipos, para poder realizar mantenimiento preventivo y evitar fallas del sistema.
• Predicción de las combinaciones de cartera financiera que presentan más oportunidades o más riesgo.
• Predicción de la probabilidad de una interrupción en la cadena de suministro de una empresa.
• Predicción de las preferencias y patrones de compra de los clientes.
• Predicción de flujos de tráfico y necesidades de infraestructura para la planificación urbana.
• Predicción de riesgos críticos de seguridad en las vías férreas.

También es importante recordar que la analítica predictiva puede cometer errores.

¿A quién afecta la analítica predictiva?

En el pasado, solo las organizaciones muy grandes con talento interno en ciencia de datos y muchos recursos económicos para almacenamiento y capacidad informática podían permitirse la analítica predictiva; ahora hay muchos proveedores de analítica predictiva basada en la nube que atienden a una amplia gama de sectores y aplicaciones, por lo que incluso las organizaciones muy pequeñas pueden permitirse la analítica predictiva mediante el pago de una tarifa mensual.

¿Cuándo se utiliza la analítica predictiva?

El mercado global de analítica predictiva se proyecta que alcance los 3.600 millones de dólares estadounidenses para 2020. Las empresas de todos los sectores industriales utilizan la analítica predictiva para proyectar los resultados futuros de sus estrategias y operaciones, aunque no todas las organizaciones avanzan a la misma velocidad en su adopción.

A medida que se van disponiendo más soluciones de analítica predictiva basadas en la nube, el campo de juego se está nivelando entre las grandes empresas con presupuestos y recursos robustos y las empresas más pequeñas que desean tener analítica predictiva pero deben encontrar herramientas a precios asequibles.

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

¿Cómo puede nuestra empresa utilizar la analítica predictiva?

La analítica predictiva debería formar parte del portafolio tecnológico de todas las empresas. Los principales proveedores, como SAP, IBM, Information Builders, Oracle, SAS y Microsoft, ofrecen versiones locales y basadas en la nube de sus sistemas, lo que brinda a las empresas flexibilidad y opciones al implementar la analítica predictiva.

Las empresas más propensas a utilizar sistemas locales son aquellas de la industria farmacéutica y de investigación, institutos de investigación y universidades, empresas de ciencias de la vida en áreas como la genómica y otras empresas que requieren niveles altos de análisis, potencia informática e inteligencia predictiva en el núcleo de sus negocios.

Para las empresas más pequeñas y medianas con un presupuesto limitado para tecnología de la información, o para empresas en las que la analítica predictiva sea importante pero no sea un componente central, existen soluciones de analítica predictiva disponibles por uso o mediante suscripción de proveedores basados en la nube. La mayoría de los proveedores basados en la nube ofrecen oportunidades de "prueba y compra" para que las empresas puedan probar el software antes de comprometerse con un contrato.

Las empresas en las etapas iniciales de uso de la analítica predictiva pueden considerar soluciones basadas en la nube que se ofrecen como Software como Servicio (SaaS) y que combinan analítica predictiva orientada a las necesidades de un sector específico (por ejemplo, la atención médica) con consultoría y experiencia en esa industria. Esto ayuda a que la empresa lance su análisis predictivo con informes de análisis y mejores prácticas que ya se han establecido para esa industria.

Un factor clave para determinar si la analítica predictiva ofrece información útil a las empresas es que los líderes empresariales deben saber cómo aprovechar la tecnología para obtener ventajas estratégicas. Esto implica identificar el tipo adecuado de datos capaces de responder a preguntas bien concebidas y/o algoritmos de datos para que los resultados de estas consultas puedan predecir tendencias y escenarios empresariales futuros.

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