Uso de la Analítica Predictiva en la Toma de Decisiones

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La analítica predictiva es un modelo de análisis de datos que maneja y usa estadísticas, data science, aprendizaje automático y otros métodos de machine learning para pronosticar lo que podría suceder en un futuro, teniendo como base las tendencias que han surgido para examinar las probabilidades de que aquello resurja o de lo próximo que podría volverse tendencia. 

La analítica predictiva forma posibilidades de construir patrones que permitan predecir lo que posteriormente va a ocurrir, convirtiendo las cifras, estándares o tendencias en conocimiento asertivo, cuando las empresas logran hacer uso de este tipo de analítica, pueden detectar posibles peligros y oportunidades con la finalidad de usar insights predictivos para analizar, organizar e indicar el posible accionar que la compañía debería realizar. Este tipo de metodología ha estado presente durante décadas, pues numerosas empresas acuden a la misma para aumentar y perfeccionar su base de operaciones y, de ese modo, obtener un provecho a nivel competitivo, por ende, se puede inferir que el uso de esta tecnología no es propia de un campo específico como lo sería el matemático y estadístico, sino que para el marketing de negocios también es útil. Algunos de sus beneficios son: 

  • Mayor cantidad de datos.
  • Mayor efectividad en la utilización de datos para la creación de insights eficaces.
  • Ordenadores más veloces y económicos
  • Mayor facilidad en el uso de software.
  • Encontrar fraudes.
  • Mejorar las campañas de marketing.
  • Optimizar la base de operaciones.
  • Disminuir los riesgos.

La analítica predictiva es importante porque, como anteriormente se mencionaba, posibilita e indica a las compañías cuál es el próximo paso a seguir teniendo en cuenta las posibles predicciones y cómo se puede tomar provecho de las oportunidades presentes para aventajarse a su competencia. Hay multitud de técnicas empleadas para llevar a cabo el análisis predictivo, pues esta metodología hace uso de algoritmos, los cuales han producido mejores resultados empresariales con una alta economía. Los siguientes son los algoritmos que maneja esta herramienta: 

  • Clasificación: Es un algoritmo supervisado que permite pronosticar una especie de etiqueta en base a los datos recogidos o datos históricos. 
  • Regresión: Se trata de un algoritmo supervisado que ayuda a pronosticar el valor o cifra en base a los datos históricos. 
  • Agrupación de clústeres: Es un algoritmo no supervisado que organiza los datos en clases conforme a los patrones y cualidades semejantes.

Uso de la Analítica Predictiva en la Toma de Decisiones

Los patrones predictivos hacen uso de los resultados obtenidos para entrenar o fomentar un modelo que logre predecir cifras y valores para los diversos datos, sean nuevos o conocidos; esto genera mayores resultados en la manera de pronóstico que simbolizan una alta posibilidad de destino en base al conjunto de variables de entrada y la importancia de las mismas. Se tienen presentes dos tipos de patrones predictivos, por un lado está los patrones de clasificación los cuales se encargan de predecir la composición de la categoría de los datos. 

Y por otro lado, están los patrones de regresión, los cuales se encargan de predecir alguna cifra conforme a los datos obtenidos. Para esta analítica se usan un sinfín de técnicas (análisis bayesiano, modelos de conjuntos, incremento de gradiente, respuesta incremental: llamados también modelos de elevación neta o elevación ascendente, k nearest neighbor, minería de datos por series de tiempo, máquina vectorial de soporte, análisis de componentes principales, cuadrados mínimos parciales, razonamiento basado en memoria), sin embargo, las más conocidas y usadas son: 

  • Los árboles de decisión: Clasifica y divide los datos en pequeños conjuntos teniendo como base las clases de variables de entrada.
  • La regresión (lineal y logística): Mide, cuantifica y computa las relaciones entre variables.
  • Las redes neurales: Transforman y moldean las relaciones complejas entre variables (son flexibles).

 

Uso de la Analítica Predictiva en la Toma de Decisiones

Se debe tener presente que para llevar a cabo un uso correcto y lógico de la analítica predictiva se debe de seguir un paso a paso para lograr el éxito que ofrece esta herramienta, sin embargo, se deben tener presentes los instrumentos para realizar el análisis como: Apache hadoop, spark, data robot, power BI, tableau y Qlik sense.

Uso de la Analítica Predictiva en la Toma de Decisiones

Paso 1: Se requiere de un arduo análisis para saber qué problema se espera o desea resolver, de ese modo, pueden guiar las predicciones hacia la toma de decisiones o los mismos insights.

Uso de la Analítica Predictiva en la Toma de Decisiones

Paso 2: Se requiere de la correcta gestión de datos sin importar el lugar del que los mismos provengan para lograr analizarlos.

Uso de la Analítica Predictiva en la Toma de Decisiones

Paso 3: Se puede comenzar el desarrollo del software de modelos predictivos.

Uso de la Analítica Predictiva en la Toma de Decisiones

Paso 4: Se requiere de un equipo que tenga conocimiento respecto a los problemas presentes a resolver para garantizar la correcta construcción y utilización de las herramientas predictivas.

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