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La Analítica Predictiva se utiliza para predecir un estado o resultado futuro aplicando diferentes técnicas estadísticas a los datos. Algunos ejemplos de resultados de la aplicación del análisis predictivo son: las predicciones de la demanda, del comportamiento de los consumidores o de las necesidades de mantenimiento de las máquinas.

Entre las técnicas analíticas utilizadas para el análisis predictivo encontramos el famoso Machine Learning o aprendizaje automático. La ventaja del Machine Learning es su capacidad de identificar relaciones causales en grandes conjuntos de datos, a veces no estructurados, sin necesidad de programarlos para detectar esas pautas. Otros métodos estadísticos utilizados para el análisis predictivo como el análisis de regresión, las series temporales y el análisis de conglomerados, son técnicas más tradicionales, pero de probada eficacia.

El Machine Learning combinado con métodos estadísticos tradicionales, forman una base sólida para hacer pronósticos y predicciones en diversos sectores, siempre que estas técnicas se apliquen correctamente y se utilicen datos o fuentes de datos de alta calidad. El análisis predictivo puede convertir los conjuntos de datos en una gran fuente de valor para las empresas.

Ejemplos de aplicación del análisis predictivo

Ahora veamos algunos ejemplos de aplicación de la Analítica Predictiva y el Machine Learning:

  • Previsión de la demanda: predecir la demanda en base a datos históricos.
  • Necesidad de contratación: determinar la necesidad futura de contratación en base a modelos predictivos.
  • Fraude bancario y de seguros: utilizar algoritmos de machine learning para identificar el fraude y las excepciones.
  • Venta cruzada: identificar el potencial de venta cruzada y las necesidades de cada uno de los clientes.
  • Mantenimiento predictivo: entrenar algoritmos para detectar averías de máquinas o equipos antes de que ocurran.
  • Comportamiento del consumidor: predecir y comprender los patrones y propensión de compra, y crear en tiempo real ofertas personalizadas.
  • Riesgo: identificar los riesgos en base a datos históricos y en tiempo real, para evitar incumplimientos o determinar la elegibilidad.

Implementación de Analítica Predictiva y Machine Learning

La implementación de un sistema de Analítica Predictiva requiere un enfoque disciplinado y estructurado. Las fases para una buena implementación del sistema son:

  1. Definición de objetivos de negocio y Análisis y preparación de KPI’s.
  2. Análisis y preparación de los datos.
  3. Selección, prueba, entrenamiento y despliegue de las técnicas analíticas elegidas.
  4. Definición e implementación de la arquitectura IT correcta.
  5. Aplicación de estrategias de gestión y gobierno de datos.

En decide4AI somos expertos en el desarrollo e implementación de técnicas de Analítica Predictiva y Machine Learning. Llevamos más de 12 años apoyando a las empresas en sus procesos de Transformación Digital y ayudándolas en todas las fases del proceso de estrategia, definición e implementación de soluciones inteligentes.