El análisis predictivo es una rama del análisis de datos, pero es anterior a la era de los datos. Durante décadas, los estadísticos y científicos han utilizado árboles de decisión y regresión lineal para categorizar datos y ayudar a las empresas a hacer predicciones. Sin embargo, debido a la revolución digital, el alcance se ha ampliado significativamente. Ciencia de los datos Impulsar decisiones de negocio. Incluso más recientemente, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial han allanado el camino para los modelos predictivos en diversos campos. Como resultado, hoy en día las empresas utilizan una variedad de herramientas intuitivas, técnicas predictivas e implementaciones de nube híbrida que hacen que la práctica del análisis predictivo sea más ágil y accesible. Pero ¿qué es el análisis predictivo? Reunámonos, mira la foto.
En sus términos más literales, el análisis predictivo analiza datos históricos con técnicas de minería de datos, modelos estadísticos y aprendizaje automático para hacer predicciones sobre resultados futuros. Como rama avanzada del análisis, ayuda a las empresas a encontrar patrones en conjuntos de datos e identificar riesgos, oportunidades y tendencias.
También está estrechamente relacionado con big data y ciencia de datos. Aprovecharlos es fundamental para obtener valor de la enorme cantidad de datos que flotan en bases de datos de transacciones, imágenes, vídeos, sensores, archivos de registro, etc. Aquí es donde los científicos de datos emplean algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático para analizar los datos y hacer predicciones. Dichos algoritmos incluyen Redes neuronales, crecimiento lineal y no lineal, máquinas de vectores de soporte y árboles de decisión. Curiosamente, los conocimientos recopilados mediante análisis predictivos se pueden aprovechar aún más en análisis prescriptivos para determinar cursos de acción futuros.
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Ahora que sabemos la respuesta a «qué es el análisis predictivo», expliquemos su importancia. A medida que crecen las economías impulsadas por la información, más organizaciones la utilizan para resolver problemas complejos. Los conocimientos de los modelos predictivos son «extremadamente útiles para analizar tendencias históricas y hacer predicciones», afirma. Profesor de la Escuela de Negocios de Harvard Jan Hammond. La previsión permite a las empresas tomar decisiones informadas y, por tanto, desarrollar estrategias basadas en datos.
1. Detectar fraude
En medio de la amenaza inminente de los ataques cibernéticos, el análisis predictivo puede ayudar a fortalecer la seguridad cibernética mediante el uso de múltiples técnicas de análisis para identificar patrones y prevenir actividades delictivas. El análisis de comportamiento avanzado examina cada acción en la red en tiempo real para identificar anomalías que puedan indicar fraude, amenazas persistentes o vulnerabilidades de día cero.
2. Facilitar las campañas de marketing.
Los patrones de consumo y el comportamiento de los clientes son dos áreas que más importan. También se utiliza para determinar sus compras y respuestas, lo que a su vez permite a las empresas adaptar sus estrategias de marketing en consecuencia. Al hacerlo, los modelos predictivos ayudan a las empresas a atraer, retener y hacer crecer una base de clientes rentable.
3. Mejorar la eficiencia operativa
Operativamente, las empresas utilizan análisis predictivos para gestionar los recursos y pronosticar la producción. Por ejemplo, ayuda a las aerolíneas a vender boletos y permite a los hoteles optimizar sus alojamientos al predecir el número máximo de huéspedes en una noche determinada. Básicamente, facilita la eficiencia operativa y genera mejores ingresos.
4. Reducción de riesgos
Una aplicación bien conocida del análisis predictivo es el uso de puntajes crediticios para evaluar la probabilidad de que un cliente realice una compra predeterminada. Este puntaje crediticio se genera mediante un modelo predictivo que registra datos relevantes. Varios usos de esta función incluyen el cobro de seguros y reclamaciones de seguros.
Como podemos ver, la aplicación del análisis predictivo es versátil y beneficiosa para todas las industrias. Sin embargo, algunos sectores se han beneficiado enormemente del empleo de modelos predictivos. Algunas de las industrias donde se utiliza el análisis predictivo son:
1. Finanzas y banca
El análisis predictivo se ha vuelto fundamental para los servicios financieros y la banca debido a la gran cantidad de dinero y datos involucrados. Ya sea para detectar violaciones de seguridad o fraudes, maximizar el retorno de la inversión (ROI) o retener clientes, la importancia del análisis predictivo es innegable. Según el informe de SAS.El Commonwealth Bank utiliza análisis predictivos para predecir cualquier fraude dentro de los 40 milisegundos antes de que se apruebe la transacción.
2. Venta al por menor
Los procesos clave en la industria minorista utilizan análisis predictivos para optimizar el rendimiento. Estos incluyen planificar mercancías, aumentar los precios, medir la efectividad de las campañas promocionales y determinar ofertas rentables. También proporciona información sobre el comportamiento de los clientes y una imagen detallada de la posición de las empresas en el mercado.
3. Gobierno y sector público
Los gobiernos desempeñan un papel decisivo en el desarrollo de la tecnología y la ciencia informática. Optimizar el servicio y el rendimiento, analizar las tendencias de la población, detectar y prevenir el fraude y comprender las actitudes y el comportamiento del público: áreas clave de la gestión dependen del análisis predictivo para mejorar la eficacia.
4. Producción
La evaluación de la calidad y las instalaciones de producción son la columna vertebral del sector manufacturero. En este sentido, el análisis predictivo ayuda a identificar los factores que pueden provocar una caída en la calidad o fallas del producto. También ayuda a optimizar los componentes para el rendimiento, los recursos de servicio y la distribución.
El impacto de los modelos predictivos tanto en las empresas nuevas como en las establecidas no sólo es indiscutible, sino también innovador. A pesar de los avances científicos de las últimas décadas, las empresas ahora pueden integrar análisis predictivos en sus operaciones por primera vez. Se espera que el mercado de análisis de pronóstico crezca hasta un valor de 28 mil millones de dólares para 2026. Según mercado e informe de mercado..
El impacto del análisis predictivo se comprende mejor utilizando ejemplos específicos de la industria. En finanzas, los datos históricos se utilizan para predecir los flujos de efectivo futuros y, por extensión, el potencial futuro. Como un Un estudio de Deloitte y MHISegún la Logistics and Supply Chain Association, el 48% de las empresas encuestadas planean incorporar análisis predictivos en la gestión de su cadena de suministro en los próximos años.
Además, la industria del entretenimiento y la hotelería utiliza análisis predictivos para analizar las necesidades de los empleados y aumentar las ganancias fiscales. Además, la orientación conductual es esencial para diseñar estrategias de marketing exitosas y aprovechar el análisis predictivo. Además, acelera el movimiento de clientes potenciales desde el conocimiento hasta la compra. Finalmente, como la detección de fraude es uno de los análisis más predecibles, el negocio de la atención médica tiene ventajas significativas al aprovechar los beneficios algorítmicos de los modelos predictivos.
¿Qué es el análisis predictivo sino una combinación de técnicas que utilizan diferentes herramientas para realizar las tareas? Las tres técnicas principales involucradas en el proceso son árboles de decisión, regresión y redes neuronales. Si bien las técnicas deben ser infalibles, las herramientas de análisis predictivo son igualmente fundamentales para aprovechar al máximo los datos.
Algunas de las herramientas de análisis predictivo más populares incluyen:
Nube de análisis de SAP
Análisis avanzado SAS
Minero rápido
Alterix
IBMSPSS
tibco
H2O.ai
Amse
Seis sentidos
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Además del análisis predictivo, las empresas utilizan análisis descriptivos y predictivos para impulsar la toma de decisiones y aumentar los ingresos. El primero analiza datos históricos utilizando dos técnicas importantes, a saber, extracción y agregación de datos. Análisis descriptivos Se preocupa por representar eventos pasados en lugar de predecir resultados futuros y utiliza herramientas visuales como gráficos y gráficos circulares para presentar ideas.
Análisis escrito previamentePor otro lado, es una técnica avanzada de análisis de datos que realiza valoraciones futuras utilizando la probabilidad. Utiliza técnicas de minería de datos, modelado estadístico y algoritmos de aprendizaje automático, como el análisis descriptivo. Por lo tanto, esta fórmula única es fundamental para llenar los vacíos de información e identificar oportunidades de crecimiento.
Hoy en día, ver un negocio escalable que no utiliza análisis predictivo es como buscar una aguja en un pajar. Sin embargo, no se trata sólo de datos, números y análisis. En cambio, el mundo empresarial lo empuja a comprender mejor a sus clientes. Deja espacio para las preferencias individuales y lucha por un futuro en el que se satisfagan las necesidades de todos.
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