Qué es la analítica predictiva, la importancia de la analítica y sus tipos

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La evolución de la inteligencia artificial vive en los últimos años un desarrollo como nunca antes había ocurrido. Son varios los motivos que han permitido este crecimiento, por un lado, una mayor capacidad de computación con velocidades de crecimiento exponencial y, por otro lado, un acceso prácticamente ilimitado a datos. Sigue leyendo porque te contamos qué es la analítica predictiva.

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Tipos de analítica

Este desarrollo de la tecnología no es ajeno a las empresas, que empiezan a incluir como objetivo dentro de sus planes estratégicos la idea de ser cada vez más Data Driven, es decir, la capacidad de tomar decisiones de negocio basadas en datos. Por tanto, la analítica de datos se vuelve un concepto fundamental para todo tipo de organizaciones. 

La analítica que puede realizar una empresa puede ser de varios tipos según sus objetivos y madurez dentro del trabajo con los datos. Los tipos de analítica son:

  • Analítica descriptiva.  Es aquella que consiste en almacenar y realizar agregaciones de datos históricos, visualizándolos de forma que puedan ayudar a la comprensión del estado actual y pasado del negocio. Los procesos de analítica descriptiva se diseñan para responder a la pregunta ¿Qué ocurrió?
  • Analítica diagnóstica. El objetivo del análisis diagnóstico es determinar los factores y eventos que contribuyeron al resultado. Ayudan a entender la pregunta ¿por qué pasaron las cosas?
  • Analítica predictiva. Este tipo de analítica hace posible la creación de modelos que permiten vaticinar lo que va a ocurrir con antelación. Busca extraer conocimiento en forma de patrones, modelos o tendencias que permitirán acertar comportamientos futuros en base a una probabilidad. Este tipo de análisis se diseñan para responder a la pregunta ¿Qué ocurrirá?
  • Analítica prescriptiva. Analiza los datos para encontrar cuál es la solución entre una gama de variantes para un hecho hipotético. Responde a la pregunta: ¿Qué haremos si ocurre?
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Proceso y técnicas del análisis predictivo

Las técnicas a análisis predictivo son las que han generado mayor atención por parte de las empresas al ser los resultados de su evolución muy prometedores, con un coste relativamente bajo.

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Existen multitud de modelos y técnicas que permiten el desarrollo de modelos predictivos bajo técnicas de Machine Learning que podemos clasificar en tres grandes grupos que pasamos a detallar:

  • Algoritmos de Machine Learning Supervisados. Se entiende por aprendizaje automático supervisado aquellos algoritmos que se ejecutan en los ordenadores para aprender automáticamente en base a los datos proporcionados. Entre los tipos de algoritmos de analítica más utilizados tenemos los de regresión y los de clasificación, como por ejemplo: Naive Bayes, Super Vector Machine, Arboles de decisión o Random Forest.
  • Algoritmos de Machine Learning NO Supervisados. El aprendizaje supervisado utiliza ejemplos conocidos para obtener las inferencias mientras que el aprendizaje no supervisado no dispone de ejemplos con una etiqueta conocido para realizar las inferencias. Los tipos de algoritmos de analítica predictiva no supervisados son para problemas de agrupamiento, como K-Medias y agrupamiento jerárquico, o bien, para problemas de detección de anomalías.
  • Algoritmos de aprendizaje por refuerzo. El aprendizaje por refuerzo se centra en los procesos de aprendizaje basados en reglas, en los que se proporcionan algoritmos de aprendizaje automáticos con un conjunto de acciones, parámetros y valores finales. Al definir las reglas, el algoritmo de aprendizaje automático intenta explorar diferentes opciones y posibilidades, monitorizando y evaluando cada resultado para determinar cuál es el óptimo. Algunos tipos de algoritmo son Fuerza bruta y Q-learning.

Aplicaciones de uso de la analítica predictiva

Las aplicaciones que tiene la analítica predictiva para las empresas son muy diversas, y todas ellas, de alto impacto para la organización. A continuación, se exponen algunas de ellas:

  • Sistemas de recomendación. Amazon tiene entre sus claves de negocio el sistema de recomendación de su plataforma ecommerce. De hecho, puede recomendarnos productos al analizar millones de datos, establecer segmentos, determinar patrones de comportamiento por segmentos, y terminar asignándonos a uno de ellos. 
  • Creación de producto. La empresa Netflix es pionera en el uso de la analítica predictiva y la aplica para muchos de sus objetivos de empresa. Una de esas formas es para analizar los gustos de sus suscriptores hasta el nivel de crear nuevos productos en función de lo que los datos digan sobre tendencias de consumo. La serie de House of Cards se diseñó en base a datos, incluso conocían quiénes deberían ser sus protagonistas o incluso la paleta de colores de la portada.
  • Estado de salud de tus clientes. La empresa Fitbit, vendida recientemente a Google, es capaz de utilizar los datos obtenidos por sus dispositivos wearables para realizar estimaciones sobre qué tipo de enfermedades podrán sufrir sus usuarios. Esta información es utilizada para recomendar nuevas rutinas de ejercicio físico, así como prescribir algún tipo de medicamento para evitar dolencias futuras.
  • Predicción de hábitos de consumo. La cadena de supermercados Walmart utiliza la analítica predictiva para mejorar la rotación de sus stocks, llenar los lineales de sus tiendas con los productos que se van a consumir en tiempo real, y predecir tendencias de consumo a través del análisis de datos de distintas redes sociales.
  • Mantenimiento predictivo. La empresa de energía Shell utiliza los datos para supervisar el estado y el funcionamiento de sus equipos para acciones de perforación. Gracias a la analítica predictiva puede realizar pronósticos de averías en máquinas y así anticiparse al problema con la sustitución de las piezas oportunas.

Herramientas para realizar análisis predictivos

Son muchas las herramientas técnicas que se pueden utilizar para realizar una analítica predictiva efectiva. A continuación, se mencionan tan sólo algunas de ellas:

  • Amazon Web Services es la solución que muchas empresas que desarrollan acciones de analítica utilizan como infraestructura para almacenar sus sistemas Data Like y Data Warehouse.
  • Apache Hadoop es uno de los entornos más utilizados para programar aplicaciones distribuidas que permitan el manejo de grandes volúmenes de datos. Hive y Pig son tecnologías similares también recurrentes por las empresas para éste fin.
  • Spark es otra de las tecnologías usadas por las empresas para agilizar el procesamiento de datos al dividirlo a través de diferentes máquinas. 
  • Data Robot es una solución privada de pago que permite lanzar de forma paralela distintos algoritmos de análisis predictivo para analizar cuál de ellos tiene un mejor comportamiento.
  • Power BI, Tableau y Qlik Sense son sólo algunas de las soluciones más utilizadas por la industria para la visualización de datos como resultado de los modelos analíticos.

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Life Coach

Charles Milander es un destacado experto en tecnología y medios sociales. Ha sido corresponsal colaborador de CNN Expansion Mercado and Newspaper Listin Diario, productor de TV, presentador y presentador de Univision Radio, Telemundo47, Color Vision. Diseña arquitectura de software, tecnologías de Internet, mercadeo en red, desarrollo de productos.

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