0 Shares 11801 Views 1 Comments

BigDataPedia: ¿Qué es la analítica predictiva?

16 abril, 2018
11801 Visualizaciones 1

La analítica predictiva proporciona herramientas para estimar aquellos datos de negocio que son desconocidos o inciertos, o que requieren de un proceso manual o costoso para su obtención.

Implica la aplicación de técnicas de análisis estadístico, consultas analíticas y algoritmos automáticos de aprendizaje automático a conjuntos de datos para crear modelos predictivos que sitúen un valor numérico o puntuación en la probabilidad de que ocurra un evento particular.

Más allá del puro análisis de la información histórica que realiza la analítica descriptiva, las predicciones de datos que realiza la analítica predictiva fortalecen las decisiones de negocio y permiten por ejemplo:

             • Anticipar demandas de clientes en distintos puntos de venta, teniendo en cuenta factores controlables, como el precio de venta, y factores externos, como calendarios laborales o efectos meteorológicos.

             •Detectar si una transacción bancaria es susceptible de haber sido realizada como parte de un fraude.

             •Descubrir grupos afines entre los clientes de un CRM (Customer Relationship Management), que compartan características demográficas o preferencias por determinados servicios o productos.

Se utilizan variables que pueden medirse y analizarse para predecir el comportamiento probable de individuos, maquinaria y otras con un modelo predictivo eficaz de evaluar probabilidades futuras con nivel de fiabilidad.  El software se basa en gran medida en algoritmos avanzados y metodologías tales como regresiones logísticas, análisis de series de tiempo y árboles de decisión.

Gracias a los sistemas Big Data, la analítica predictiva ha crecido considerablemente. A medida que las empresas han acumulado mayor número de datos, se han creado más oportunidades para que exploten los datos para obtener información predictiva. También ha ayudado a expandir el análisis predictivo el mayor desarrollo y comercialización de herramientas de aprendizaje automático, por parte de los proveedores de TI (tecnología de la información), las áreas de marketing, los servicios financieros y las compañías de seguros, al igual que los grandes motores de búsqueda y los proveedores de servicios en línea.

Es habitual ver este tipo de analítica en la industria sanitaria -con la identificación de pacientes con riesgo de desarrollar condiciones médicas particulares-, la fabricación y el comercio minorista.

Proceso

Se requiere un alto nivel de experiencia con métodos estadísticos para la construcción de la predicción de datos para empresas. Para ello los expertos en análisis de datos cuentan con la colaboración directa de ingenieros de datos, quienes ayudan a recopilar los datos más relevantes y prepararlos para el análisis. Los desarrolladores de sofware y analistas de negocio ayudan con la visualización de datos y paneles de control e informes.

Una vez que se recogen los datos, se formula un modelo estadístico que se capacita y modifica para producir resultados precisos.

Este proceso no siempre es lineal, las correlaciones fácilmente se presentan donde los científicos no buscan. Por ello, se intenta contratar a científicos más especializados en materia de física, matemáticas, estadística y ciencias de la computación, con una mente abierta en exploración de datos para tener un análisis predictivo más eficaz.

Cuando el análisis comienza a tomar forma y produce resultados, el equipo los comparte con los ejecutivos de los negocios con ayuda de paneles e informes que, generalmente, destacan futuras oportunidades de negocio basadas en los hallazgos.

Aplicaciones

El marketing en línea es un área en la cual la analítica predictiva ha tenido un impacto significativo para el negocio. La identificación de tendencias en el historial de navegación de un visitante del sitio web para personalizar anuncios se utiliza habitualmente entre minoristas y proveedores de servicios de marketing con herramientas de análisis predictivo.

Herramientas y técnicas

IBM, Microsoft, el SAS Institute y muchos otros proveedores de software ofrecen herramientas analíticas predictivas, incluyendo software de aprendizaje automático y tecnologías relacionadas que soportan aplicaciones de aprendizaje profundo.

Te podría interesar

Big Data, “wearables” e inteligencia artificial, un paso más para la personalización de los tratamientos al nuevo paciente digital
Actualidad
15 compartido2,994 visualizaciones
Actualidad
15 compartido2,994 visualizaciones

Big Data, “wearables” e inteligencia artificial, un paso más para la personalización de los tratamientos al nuevo paciente digital

Vicente Ramírez - 28 marzo, 2018

Más de 500 personas han acudido al Foro Sanitas 2017, donde se han reunido numerosos expertos de empresas e instituciones para reflexionar sobre el papel de los…

“La oferta de científicos de datos está todavía muy lejos de la demanda… estamos en rotura de stock”
Actualidad
51 compartido4,653 visualizaciones
Actualidad
51 compartido4,653 visualizaciones

“La oferta de científicos de datos está todavía muy lejos de la demanda… estamos en rotura de stock”

José Luis Arcángel - 1 octubre, 2018

Antonio Carbonell dirige desde Palma de Mallorca la gestión de los datos del Grupo Piñero, una de las empresas claves del sector turístico nacional. Un grupo empresarial que ha…

Los CEOs españoles confían en la Inteligencia Artificial para automatizar los procesos
Actualidad
8 compartido1,364 visualizaciones
Actualidad
8 compartido1,364 visualizaciones

Los CEOs españoles confían en la Inteligencia Artificial para automatizar los procesos

Redacción BDM - 11 marzo, 2020

No solo los CEOs españoles ven en la Inteligencia Artificial oportunidades, el 73% de los CEOs estadounidenses creen que la Inteligencia Artificial creará puestos de trabajo en…

Un comentario

  1. Pingback: La importancia de conocer los costos en tu PyME - Factorclick

Dejar comentario

Su email no será publicado

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.