Predecir tendencias o resultados futuros permite a los empresarios, profesionales y todas las partes interesadas tomar decisiones informadas, desarrollar estrategias y prevenir posibles problemas.
Pero ¿cómo puede una empresa o un profesional predecir el futuro? Aquí es donde entra en juego el análisis de datos predictivos.
Aprende qué es el análisis predictivo, cómo funciona, y fortalece tus conocimientos con nuestros casos de uso.
Análisis predictivo: ¿Qué es?
El análisis predictivo es un método avanzado de análisis de datos cuyo objetivo es predecir resultados futuros. En otras palabras (más simples), utiliza datos históricos para intentar responder a la pregunta: «¿Qué podría pasar a continuación?». Para ello, utiliza big data, inteligencia artificial, aprendizaje automático y modelos estadísticos para identificar patrones que podrían ayudar a predecir resultados futuros.
¿Cómo funciona el análisis predictivo?
Por supuesto, el análisis predictivo en realidad no predice el futuro. Lo que realmente hace es utilizar modelos predictivos para identificar correlaciones entre diferentes elementos dentro del conjunto de datos proporcionado. Después de eso, el proceso de análisis predictivo proporciona un modelo estadístico y lo utiliza para generar predicciones precisas.
Para entrar en más detalles, el proceso de análisis predictivo se puede simplificar en cinco pasos principales.
1. Definición de objetivos
Cualquier proceso de análisis predictivo debe comenzar con la definición de objetivos. ¿Para qué quieres utilizar el modelo predictivo? ¿Identificar la probabilidad de inundaciones en un área durante condiciones climáticas severas? ¿Identificar la cantidad ideal de productos a almacenar para la próxima temporada? Cualesquiera que sean los objetivos, a partir de ellos se detalla el tipo de datos a recoger y el modelo predictivo a utilizar.
2. Adquisición de datos
Dado que el análisis predictivo se basa en datos, no hace falta decir que el siguiente paso es la adquisición de datos. Sin embargo, una empresa puede tener décadas de datos recopilados a su disposición. En esta etapa, por tanto, es útil identificar qué datos son relevantes para el objetivo definido y organizar los conjuntos de datos en un repositorio.
3. Tratamiento de datos
Cuando no se procesan, los datos son inútiles. Por eso el tercer paso consiste en analizar los datos, encontrar posibles correlaciones entre los diferentes elementos y eliminar cualquier anomalía.
De esta manera, los datos están preparados y listos para el análisis predictivo, que es el siguiente paso.
4. Implementación de modelos predictivos
Los analistas de datos pueden utilizar una variedad de técnicas para desarrollar modelos predictivos, y la elección se realiza en función de las preguntas que intentan responder.
Las principales técnicas son:
- Análisis de regresión: técnica que estima la relación entre variables. Es útil para determinar posibles patrones en grandes conjuntos de datos y correlaciones entre entradas. Un caso de uso típico del análisis de regresión es determinar cómo un aumento de precio afectaría las ventas de un producto.
- Árboles de decisión: modelos que colocan los datos en categorías en función de diferentes variables. Se llaman árboles de decisión porque son particularmente efectivos para comprender las decisiones de un individuo o de un grupo. Su estructura es similar a la de un árbol donde cada rama representa una elección y cada hoja representa el resultado de esa decisión.
- Aprendizaje automático: esencialmente, se trata de potentes motores de reconocimiento de patrones, implementados para determinar relaciones no lineales en conjuntos de datos, especialmente cuando no existe una fórmula matemática para analizar los datos.
- Se pueden utilizar múltiples tecnologías juntas. Por ejemplo, a veces se utiliza el aprendizaje automático para validar los resultados de modelos de regresión o árboles de decisión.
5. Distribución de resultados
Una vez obtenidos resultados aceptables, estos se organizan en informes, cuadros de mando de datos o similares.
Análisis predictivo: casos de uso
Para comprender mejor que es el análisis predictivo y lo que el análisis predictivo puede hacer, veamos cuatro casos de uso que muestran cómo se puede implementar en diferentes industrias.
1. Sector hotelero
En la industria hotelera, la entrada y salida de clientes depende de diversos factores como la temporada, la presencia de grandes eventos en la zona, el tiempo y otros. Dado que la cantidad de personal necesario depende de este flujo de clientes, se pueden implementar modelos de regresión para predecir la cantidad de registros en un día determinado y las necesidades de personal resultantes.
En este sector, la analítica predictiva se convierte en una herramienta para evitar el exceso de personal (que se traduciría en mayores costes y desperdicio de recursos) o la falta de personal (que reduciría la calidad del servicio prestado).
2. Marketing digital
En marketing digital, los datos sobre el comportamiento de los usuarios y clientes son muy abundantes. Casi todas las acciones que realizan los usuarios en una plataforma se pueden registrar, almacenar y analizar para predecir lo que es más probable que suceda a continuación.
En este escenario, se utiliza el análisis predictivo para pronosticar las tendencias de ventas en diferentes estaciones del año y esta información se utiliza para planificar campañas de marketing digital.
3. Sector manufacturero
En la industria manufacturera, el mantenimiento de la maquinaria es muy importante para garantizar la continuidad del flujo de trabajo y la cadena de producción.
Aquí, los datos recopilados por sensores colocados en las máquinas se pueden analizar para predecir cuándo es probable que una pieza funcione mal.
El algoritmo se puede configurar para que, cuando se cumplan los criterios de mal funcionamiento, se activen alertas y los empleados puedan reparar o reemplazar la pieza. El mantenimiento preventivo (la práctica de prevenir problemas en lugar de esperar a que ocurran) puede ahorrar a las empresas mucho dinero en costos de reparación, sin mencionar que la implementación de análisis predictivos para el mantenimiento preventivo también resultaría en una mayor productividad y seguridad.
4. Gestión de pagos
Una gestión eficiente de pagos es clave para la estabilidad financiera y el crecimiento empresarial. Cada vez más empresas utilizan análisis predictivo con inteligencia artificial (IA) para anticipar cambios en el flujo de caja y optimizar la liquidez. Estas soluciones ayudan a prever tendencias, detectar riesgos y tomar decisiones estratégicas.
Conclusión
El análisis predictivo proporciona a las organizaciones de todas las industrias la capacidad de tomar decisiones basadas en datos que pueden mejorar significativamente la eficiencia, la productividad, la seguridad y el ahorro de costos. A medida que la tecnología continúa evolucionando, el análisis predictivo se volverá esencial para dar forma al futuro de las estrategias comerciales.
