Analítica Predictiva

¿Qué es el análisis predictivo?

Al comprender mejor el pasado, las empresas pueden obtener información sobre el futuro. 

El software de análisis predictivo se centra en hacer que los resultados empresariales sean predecibles. Los científicos de datos y los analistas de datos pueden lograr esto utilizando la minería de datos y el modelado predictivo para analizar datos históricos. 

El análisis predictivo va un paso más allá que la inteligencia empresarial general, que las empresas utilizan para obtener información procesable de sus conjuntos de datos. En cambio, los usuarios pueden desarrollar algoritmos de aprendizaje automático y modelos predictivos para ayudar a pronosticar y lograr cifras críticas para el negocio.

Tipos de análisis predictivo

Dependiendo de para qué se utilice el análisis predictivo o la industria en la que se encuentre una empresa, se utilizará uno de los dos tipos diferentes.

• Análisis de regresión: Este tipo de análisis examina la relación entre una variable dependiente y la correlaciona con una o más variables independientes. Puede ser útil para pronosticar y predecir resultados. Por ejemplo, una empresa de logística puede analizar sus entregas y predecir el impacto de la lluvia y otras condiciones climáticas en su velocidad de entrega.
• Análisis de series temporales: Este tipo de análisis examina variables a lo largo del tiempo y puede ayudar a predecir cómo podría cambiar una variable con el tiempo. Por ejemplo, una empresa minorista podría pronosticar ventas durante un período determinado e intentar determinar cómo les irá financieramente en diferentes trimestres.

Beneficios de usar análisis predictivo

El análisis predictivo puede ser beneficioso para empresas de diferentes industrias. Aunque ninguna empresa tiene una bola de cristal, pueden usar datos pasados para ayudarles a predecir resultados futuros, permitiéndoles estar preparados para lo que pueda venir.

• Mejorar la planificación: Los datos pueden permitir a los usuarios empresariales prever lo que viene. Con el análisis predictivo, pueden usar datos históricos y tendencias para planificar desde ventas hasta el rendimiento de productos y más.
• Identificar riesgos: Las cosas pueden salir mal en cualquier negocio. Los sistemas pueden fallar, los clientes pueden abandonar y las cadenas de suministro pueden verse interrumpidas. Con el análisis predictivo, las empresas pueden identificar estos riesgos antes de que ocurran.
• Aumentar la eficiencia: Las decisiones basadas en datos permiten a las empresas tomar decisiones más reflexivas. Por ejemplo, pueden optimizar procesos utilizando mantenimiento predictivo o usar pronósticos de demanda para tomar decisiones de personal eficientes.

Impactos de usar análisis predictivo

La gestión de la cadena de suministro, por ejemplo, puede verse positivamente impactada por el análisis predictivo. 

• Pronóstico de demanda: Las empresas pueden tener una mejor comprensión de su cadena de suministro, sabiendo dónde están sus artículos, qué tan rápido se están moviendo y más.
• Optimización del transporte: El análisis predictivo puede ayudar a los expertos en la cadena de suministro a comprender mejor sus necesidades de transporte y mejorar sus operaciones de envío. Por ejemplo, pueden usar modelos predictivos para optimizar rutas, reducir costos de combustible y mejorar los tiempos de entrega.
• Precios dinámicos: Las empresas que buscan hacer que los precios de sus productos sean dinámicos pueden usar el análisis predictivo para elegir el mejor precio para un momento, lugar o persona determinados. Este tipo de precios impulsados por predicciones puede ayudar con el resultado final de una empresa.

Elementos básicos del software de análisis predictivo

El formato de una solución de análisis predictivo puede variar, pero una solución integral incluirá los siguientes elementos:

• Preparación de datos: Las herramientas robustas de análisis predictivo admiten la combinación de datos y el modelado de datos, dando al usuario final la capacidad de combinar datos de diferentes bases de datos y otras fuentes de datos y permitiéndoles desarrollar modelos de datos robustos de estos datos. Este es un paso crítico para dar sentido al caos al combinar datos de varias fuentes.
• Gestión de datos: Una vez que los datos están correctamente integrados, deben ser gestionados. Esto incluye la capacidad de restringir el acceso a los datos a ciertos usuarios, por ejemplo. 
  Aunque algunas empresas optan por un producto de gestión de datos independiente, como un almacén de datos, las soluciones de análisis predictivo deben proporcionar algún nivel de gestión de datos por definición.
• Informes y paneles de control: Los paneles de control en tiempo real y de múltiples capas son una característica central del análisis predictivo. Los usuarios pueden programar su software de análisis para mostrar métricas de su elección y crear múltiples paneles de control que muestren análisis relacionados con equipos o iniciativas específicas. 
  Desde el análisis predictivo del tráfico del sitio web hasta las tasas de conversión de clientes durante un período de tiempo especificado, los usuarios pueden elegir sus métricas preferidas para presentar en los paneles de control y crear tantos paneles de control como sea necesario. 

Mejores prácticas para el análisis predictivo

Para que el análisis predictivo funcione, sigue estas mejores prácticas:

• Asegúrate de que la calidad de los datos sea alta: Como dice el refrán: "basura entra, basura sale". Si una empresa quiere obtener buenos resultados con sus modelos predictivos, deben preparar y limpiar sus datos.
• Enfócate en la seguridad: Las empresas deben considerar opciones de seguridad para garantizar que los usuarios correctos vean los datos correctos para garantizar una estricta seguridad de los datos. Las soluciones de análisis efectivas deben ofrecer opciones de seguridad que permitan a los administradores asignar a los usuarios verificados diferentes niveles de acceso a la plataforma según su autorización de seguridad o nivel de antigüedad.
• Asegúrate de una integración perfecta: Sin integración, se vuelve desafiante obtener una visión completa del rendimiento operativo de una empresa. Si una integración experimenta un error de comunicación u otro problema durante una consulta de datos, causa una lectura incorrecta o incompleta. 
  Los usuarios deben monitorear estas conexiones y cualquier problema potencial de rendimiento en toda su pila de software para asegurarse de que la información correcta, completa y actualizada se procese y muestre en los paneles de control.

Análisis predictivo vs. análisis prescriptivo

El análisis predictivo le dice a un usuario lo que podría suceder en el futuro basado en patrones anteriores. 

El análisis prescriptivo, sin embargo, va un paso más allá y da recomendaciones al usuario, diciéndole qué hacer a continuación.

Echa un vistazo a estos 8 ejemplos de industrias que utilizan análisis predictivo hoy en día.