¿Qué es el análisis predictivo? … y 5 tipos clave de análisis de datos.

¿Qué es el análisis predictivo? ¿Cuáles son los cinco tipos de análisis predictivo? ¿Cuáles son las aplicaciones del análisis predictivo en todas las industrias? ¿Por qué cada vez más empresas deciden utilizar la analítica predictiva? ¿Es necesaria esta práctica de examinar datos para la toma de decisiones y la formulación de estrategias? Lea el artículo y obtenga más información sobre las formas actuales de predecir tendencias y eventos futuros.

Análisis predictivo – tabla de contenido:

1. ¿Qué es el análisis predictivo?
2. 5 tipos clave de análisis de datos
3. Ejemplos de aplicación de la analítica predictiva
4. Beneficios del análisis predictivo

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo también se conoce como análisis avanzado y se utiliza para predecir lo que sucederá a continuación. Toda la investigación en análisis predictivo se basa en conjuntos de datos históricos ya recopilados, aunque el tipo de datos utilizados puede variar. Actualmente ya no es posible procesar toda la información recopilada utilizando técnicas tradicionales (como bases de datos). Los conjuntos de datos son inmensos y, por lo general, no están estructurados. Todos los patrones ocultos que buscamos ya no son accesibles a primera vista y se deben utilizar técnicas avanzadas y complicadas.

La gente está produciendo datos constantemente, Big Data está creciendo aún más, y con este crecimiento las técnicas de análisis se vuelven cada vez más sofisticadas. Aún así, para producir resultados significativos, el aumento de la potencia de las computadoras es crucial. Aquí, vale la pena recordar que el concepto de análisis predictivo ha existido durante varias décadas y solo recientemente pudo mostrar su usabilidad.

¿Por qué no antes? Todo se debe al avance tecnológico de nuestras sociedades: tenemos computadoras más rápidas y económicas, el software es fácil de usar y, finalmente, la capacidad de recopilar grandes volúmenes de datos. Como antes el análisis predictivo era un dominio de interés de estadísticos, matemáticos y científicos, hoy en día los analistas de negocios u otros expertos pueden utilizar el análisis predictivo con éxito.

5 tipos clave de análisis de datos

Ya sabemos qué es la analítica predictiva, pero ¿qué tipos de analítica hay? Hay cinco tipos de análisis, que su negocio puede utilizar. Todos los métodos están fuertemente conectados a través de varias técnicas detalladas y, en general, se consideran pasos en el análisis predictivo. Cinco tipos de análisis incluyen:

Análisis descriptivo : el tipo de análisis más común y ampliamente utilizado, que analiza los datos que llegan en tiempo real, la información se toma de las redes sociales y los sitios web. Los informes financieros y de ventas son los ejemplos más conocidos de análisis descriptivos.

Análisis de diagnóstico : el segundo tipo de análisis más conocido, que se ocupa de las razones o factores que afectan los diferentes acontecimientos en el negocio.

Análisis predictivo : este tipo de análisis se ocupa de la previsión, donde el analista intenta predecir lo que puede suceder a continuación en función de todos los patrones o tendencias anteriores.

Análisis prescriptivo : es otro paso después de los otros tipos de análisis, que ayuda a crear recetas para resolver problemas, utiliza datos derivados de los resultados de los otros tipos de análisis. Uno de los ejemplos del análisis prescriptivo es la aplicación Google Maps, que es capaz de ayudar a elegir la mejor ruta en base a datos relacionados con: distancia, tráfico y velocidad.

Análisis cognitivo : combina varias formas de análisis diferentes, como: semántica, inteligencia artificial, algoritmos de aprendizaje automático, modelos de aprendizaje profundo, todo esto permite una aplicación cognitiva del software utilizado para mejorar con el tiempo. Para obtener conclusiones, se están analizando grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados.

Ejemplos de aplicación de la analítica predictiva

El análisis predictivo es utilizado por las industrias de mayor importancia, donde la evaluación del riesgo y la prevención de eventos inesperados es crucial. Hay muchas industrias que utilizan métodos de análisis predictivo y no es posible incorporarlos a todos ya que el campo se está desarrollando rápidamente. Vale la pena mencionar industrias como:

Automoción : los vehículos autónomos o los vehículos con tecnología de asistencia al conductor aplican análisis predictivos para crear mejores algoritmos de asistencia al conductor.

Servicios financieros : se utilizan todos los tipos de análisis para predecir el riesgo relacionado con el crédito o los flujos de caja futuros. Se pueden predecir todo tipo de factores financieros, tales como: ventas, ingresos o gastos. Los datos históricos de todos los estados financieros se pueden utilizar para las proyecciones. Aquí se están utilizando herramientas cuantitativas y técnicas de aprendizaje automático.

Industria energética: la producción de energía requiere un alto nivel de monitoreo de diferentes tipos de datos, como: las condiciones climáticas, los cambios estacionales, la disponibilidad de la planta, la demanda y el consumo de energía, todo para predecir el precio y el consumo de electricidad.

Manufactura : en industrias como la aviación o la producción de maquinaria, se hacen predicciones sobre las fallas que pueden ocurrir en la máquina o en las piezas del motor de la aeronave. Los análisis tienen como objetivo pronosticar la salud de los elementos de la máquina y eso ayuda a reducir el costo y el tiempo de mantenimiento y reparación. Las fallas deben prevenirse también para evitar que ocurran situaciones dañinas, riesgosas y peligrosas. Los daños causados ​​por dispositivos que funcionan mal pueden costar millones en efectivo debido a las costosas reparaciones, así como a los honorarios legales en caso de demandas y reclamos de seguridad.

Medicina y atención de la salud : los dispositivos médicos de alta tecnología utilizan todo tipo de algoritmos en las diferentes etapas de los procedimientos de diagnóstico. La industria de la atención invierte millones en dispositivos inteligentes portátiles que los pacientes pueden usar para recopilar datos médicos; todos los dispositivos usan algún tipo de algoritmos de análisis predictivo para detectar y pronosticar reacciones corporales, su fuerza y ​​​​la posible necesidad de inyección de drogas o medicamentos.

Hospitalidad : las grandes empresas hoteleras que poseen cadenas hoteleras o cadenas de restaurantes no pueden confiar en pronósticos simples, cuanto más grande es la empresa, mayor es la necesidad de pronósticos detallados y precisos. Los operadores de hostelería deben determinar las necesidades de personal y el flujo de clientes para evitar un exceso de personal costoso o una falta de personal perjudicial.

Marketing : dado que hay muchos datos relacionados con el comportamiento de los consumidores, el uso de análisis predictivos es el paso obvio que se debe realizar. Una mejor publicidad con contenido cuidadosamente ajustado, así como excelentes estrategias, puede ser el resultado del análisis predictivo, que puede aumentar la probabilidad de decisiones de compra. Además, el análisis predictivo puede usarse en situaciones tales como: identificación de clientes que probablemente dejen de usar un servicio o para mejorar el servicio al cliente.

Beneficios del análisis predictivo

El uso de análisis predictivos tiene varios beneficios, pero el principal es la capacidad de hacer predicciones en situaciones difíciles en las que no hay datos directos y claros disponibles. El pronóstico se puede basar en información tomada de muchas fuentes e incluso los hechos, que parecen no estar directamente conectados con nuestro problema, pueden ser valiosos.

Los líderes empresariales, investigadores, científicos e inversores pueden utilizar análisis predictivos para reducir el riesgo de todo tipo de operaciones. Cada vez que se identifica y mitiga el riesgo se protege el control sobre el capital y las utilidades. Incluso los incidentes pequeños pueden afectar el negocio y traer amenazas imprevistas, que pueden traer resultados catastróficos a largo plazo.

Resumen

Independientemente de la industria, el análisis predictivo se puede utilizar para producir una visión más profunda de cualquier proceso complicado, siempre que los datos relacionados estén disponibles. El análisis predictivo permite a los líderes tomar decisiones acertadas que no solo pueden aumentar las cifras de ventas, cambiar las estrategias de marcado, evitar fallas costosas o evaluar las necesidades de personal, sino también salvar vidas, prevenir desastres y ayudar a evitar la ocurrencia de eventos trágicos innecesarios. Sin saberlo, lo que es el análisis predictivo empresarial contemporáneo no sería lo mismo.

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Autor: Andy Nichols

Un solucionador de problemas con 5 grados diferentes y reservas infinitas de motivación. Esto lo convierte en un perfecto propietario y gerente de negocios. Cuando busca empleados y socios, la apertura y la curiosidad del mundo son las cualidades que más valora.

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