La analítica predictiva

07 Agosto 2017 Erica Parras

LA ANALÍTICA PREDICTIVA

Ya es una evidencia que los datos que manejan las empresas están desempeñando un papel fundamental en la transformación de las mismas durante este 2017 y este crecimiento está estrechamente ligado con la analítica predictiva.

¿Qué es la analítica predictiva?

Según el fabricante de software SAS "La analítica predictiva es el uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de futuros resultados basados ​​en datos históricos". Es decir, se puede pensar en el análisis predictivo como una tecnología qué reúne toda la información sobre resultados pasados y los utiliza para anticipar lo que puede pasar.

La analítica predictiva no es algo nuevo, son muchas las empresas que hacen predicciones similares, pero no se obtenían unos resultados tan fácilmente. Este cambio se debe a que en los últimos dos años se han puesto en marcha nuevas plataformas de software y hardware adecuados que te permiten tener un mayor acceso a datos relevantes haciendo que la analítica predictiva tenga un papel clave para las empresas.

Y aunque ha aumentado mucho el uso de la analítica predictiva, muchos tomadores de decisiones claves en varias industrias aún no han maximizado los conocimientos que derivan (o podrían estar obteniendo) de los datos como muestra un estudio reciente de EY y Forbes Insights

¿Cómo utilizan las empresas el análisis predictivo en el lugar de trabajo?

  • Pronóstico de ventas

Para las organizaciones B2B,  pocas cosas son más importantes que las previsiones en el área de ventas. Un modelo de predicción inexacto puede conducir a una mala asignación de recursos y a una falta general de preparación pero con una solución correcta de análisis predictivo, pueden asegurarse que esos recursos destinados a las ventas se utilizan en el momento adecuado.

 Además es posible desarrollar modelos específicos de comportamiento del cliente para cada situación y anticipar la demanda de los clientes en distintos puntos de venta, teniendo en cuenta factores controlables como el precio de venta  y factores externos  como calendarios laborales o efectos meteorológicos.

  • Elimina la incertidumbre

La analítica predictiva ayuda a mejorar las percepciones y reducir la incertidumbre dentro de una organización respondiendo a preguntas como:

       - ¿Cuánto ingresos ganaremos en los próximos cinco años al agregar este cliente?bigdata
       -  Si perdemos a este cliente, ¿qué impacto tendrá en la línea de fondo dentro de dos años?
       - ¿Cuánto inventario necesitamos para la próxima temporada de vacaciones?              
       -  De estas tres opciones, ¿qué producto nuevo los clientes quieren más?

No sólo se pueden predecir las necesidades mucho más rápido, sino que el tiempo de reacción de una organización se acelera en gran medida.

Uno de los usos más frecuentes de la analítica predictiva se da en la detección de fraudes. Cada vez que un usuario utiliza su tarjeta de crédito, es posible que esa transacción esté siendo analizada en tiempo real para verificar la probabilidad de que sea fraudulenta.

Otro uso importante se da en el sector salud. La analítica predictiva entre otras cosas, puede utilizarse para implementar un cuidado preventivo para sus pacientes más efectivo. La información generada – sea estructurada (como resultados de análisis) o no estructurada (como imágenes médicas) – puede ser digitalizada y almacenada para su posterior estudio. Compartir y analizar registros de historias clínicas, por medio de la aplicación de tecnologías disruptivas, permite predecir diagnósticos, así como prevenir y pronosticar afecciones.  

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