¿Qué es y en qué consiste la Analítica Predictiva?

Introdúcete en el mundo de la analítica avanzada con este webinar de Mario De Felipe

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La analítica predictiva es un conjunto de estrategias, técnicas y tecnologías que se pueden aplicar a un problema de negocio sea cual sea. Hoy en día el 23% de las empresas utilizan la analítica avanzada o predictiva y más del 50% están pensado en utilizarlo frente al 26% que ni siquiera se lo plantean. Esto nos demuestra que hay una tendencia clara hacia estas soluciones de negocio que nos facilite la toma de decisiones.

Hay diferentes tipos de analítica que se agrupan en función de lo que analizamos o de la pregunta que queremos hacerle a los datos. En el mundo de la empresa podemos categorizar el tipo de la analítica en función de 3 parámetros o variables:

  1. El tiempo: El análisis será retrospectivo, de visión o previsión.
  2. El valor que va a aportar al negocio: Basado en el tipo de beneficio que obtendremos del análisis, por ejemplo el ahorro de costes, ahorro de tiempo, obtención de información concreta, etc.
  3. Problema de negocio: Para definir ¿qué es lo que queremos hacer?.

En función de estos parámetros podremos acceder a distintos tipos de análisis que describimos con más detalle a continuación y que en el Webinar podrás aclarar sin mayor dificultad: 

Análisis descriptivo: describe el pasado, pudiendo cuantificar los eventos en función de lo que ha ocurrido.

Análisis diagnóstico: nos dice por qué han ocurrido esos eventos, puede bajar a un mayor nivel de detalle para establecer causas a esos sucesos que ocurrieron en el pasado.

Análisis predictivo: intentamos anticiparnos o estimar lo que pueda ocurrir o es probable que ocurra en función de los datos históricos.

Análisis prescriptivo: el cómo podemos hacer que eso que estimamos que pueda ocurrir, ocurra o evitarlo en caso de ser negativo.

En la gráfica podemos observar claramente cómo cada uno representa una evolución del anterior; esto es importante porque no podemos empezar construyendo la casa por el tejado y es necesario tener unos conocimientos sólidos sobre los que luego se construya toda la analítica de la empresa.

En este sentido, quizás conviene tener claro qué tipo de sistema necesitamos y el valor que aporta al negocio:

  • Sistemas de control de negocio, nos permite realizar el control y seguimiento de uno o varios departamentos de la compañía.
  • Sistemas de toma de decisiones, está pensado para mandos intermedios, ejecutivos. Al final es un sistema que ayuda en las tomas de decisiones con el mejor dato y la mejor previsión.
  • Sistemas expertos, la idea es que pueda anticiparse según el análisis del dato y proponga por ejemplo lanzar una propuesta de compra a un proveedor en el caso de ver que nos vamos a quedar sin un producto, etc.

Una de las cosas más importantes para poder realizar todo este análisis es la generación del dato, hay que generar y acumular datos de todo tipo y de cualquier medio (mail, CRM, ERP, etc.).

¿Qué pasos he de seguir para crear mi proyecto de análisis predictivo?

Paso I: Entendimiento del negocio (estrategia)

Lo tenemos que tener muy claro a la hora de definir los objetivos (más ventas, menos costes, etc...), tiene que ser medible, alcanzable y unívoco.

Paso II: Entendimiento de los datos

Tenemos que saber qué datos queremos utilizar para ver si lo que tenemos es de calidad.

Paso III: Preparación de los datos

Primero debemos seleccionar el dato para poder limpiar, estructurar, construir, integrar y formatear. De ahí la importancia del Paso II.

Paso IV: Modelado

Como veis en la gráfica es el paso en el que tememos que definir un mayor número de cuestiones, como la técnica a utilizar (árboles de decisión, regresión logística, Naive Bayes, Support Vector Machines), el método de regresión (lineal o polinómica), de asociación (Apriori, Eclat), de agrupamiento (clustering), de causalidad y de relaciones.

Paso V: Evaluación del modelo

Paso VI: Despliegue

En conclusión, además de ayudarte en la toma de decisiones y definir mejor la estrategia de negocio, el análisis predictivo puede ayudarte a validar el modelo de negocio actual y pensar si necesitáis reinventarlo o crear uno nuevo. La potencia de la toma de decisiones no sólo se limitará a unos cuantos indicadores de negocio y al modelado de datos estructurados; evolucionará hasta automatizar prácticamente cualquier proceso de toma de decisiones tal y como los conocemos ahora. Nunca antes había sido tan cierta aquella frase de "la información es poder". Os dejamos pues con el vídeo del webinar donde veréis el detalle de todos y cada uno de los puntos que acabamos de explicar, las tecnologías que pueden verse involucradas y algunos consejos para la implementaciónd e este tipo de proyectos.

Autor

Imagen de María Ángeles Sánchez

Dpto. Marketing

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