La analítica predictiva nos sirve para analizar con precisión la gran cantidad de datos obtenidos en el día a día y encontrar formas de ahorrar y de ganar dinero en cualquier empresa.

La analítica predictiva es una categoría de análisis de datos cuyo objetivo es realizar predicciones sobre resultados futuros basados ​​en datos históricos y técnicas de análisis como el modelado estadístico y el aprendizaje automático.

La ciencia de la analítica predictiva puede generar información con un grado significativo de precisión. Con la ayuda de sofisticadas herramientas y modelos 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.

Examinar los datos históricos

El análisis predictivo se realiza a través de una amplia gama de métodos y tecnologías, que incluyen big data, minería de datos, modelado estadístico, aprendizaje automático y diversos procesos matemáticos.

Las organizaciones utilizan análisis predictivos para examinar datos actuales e históricos y para detectar tendencias y pronosticar eventos y condiciones que deberían ocurrir en un momento específico, según los parámetros proporcionados.

Con el análisis predictivo, las organizaciones pueden encontrar y aprovechar los patrones contenidos en los datos para detectar riesgos y oportunidades. Se pueden diseñar modelos, por ejemplo, para descubrir relaciones entre varios factores de comportamiento. Dichos modelos permiten guiar la toma de decisiones informada a través de varias categorías de cadena de suministro y eventos de adquisición.

El análisis predictivo hace que mirar hacia el futuro sea más preciso y confiable que anteriormente. Como tal, puede ayudar a encontrar formas de ahorrar y ganar dinero. Los minoristas a menudo usan modelos predictivos para pronosticar los requisitos de inventario, administrar los programas de envío y configurar los diseños de las tiendas para maximizar las ventas. Las aerolíneas utilizan con frecuencia análisis predictivos para establecer los precios de los billetes que reflejan las tendencias de viaje pasadas. Los hoteles, restaurantes y otras empresas de la industria hotelera pueden utilizar la tecnología para pronosticar el número de huéspedes en una noche determinada con el fin de maximizar la ocupación y los ingresos.