Análisis predictivo

Conozca el análisis predictivo con ejemplos, identifique sus usos y entienda cómo funciona

análisis predictivo

Published 28 Abr 2022

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es una forma de tecnología que pretende reconocer la probabilidad de resultados futuros basándose en datos actuales e históricos combinados, utilizando cifras extraídas de técnicas de análisis como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la extracción de datos, la estadística y el modelado.

El objetivo del análisis predictivo es identificar los riesgos y evaluar cómo pueden mitigarse; reconocer las oportunidades para aprovecharlas y convertirlas en un resultado óptimo; y utilizar los datos recogidos para mejorar la eficiencia operativa.

Las empresas utilizan la analítica predictiva para obtener información procesable, adoptar soluciones más estratégicas, mejorar su capacidad de toma de decisiones y cuantificar el crecimiento del negocio en función de los datos interpretados.

Según el análisis publicado por ReportLinker, se espera que el mercado de la analítica predictiva crezca de 10.500 millones de dólares en 2021 a 28.100 millones de dólares en 2026, ya que cada vez más empresas de todo el mundo confían en la analítica avanzada para su gestión empresarial y para aumentar su ventaja competitiva.

¿Cómo funciona?

Se utilizan diferentes técnicas en función de la finalidad y los conjuntos de respuestas que mejor funcionen para una empresa. Amazon y Netflix, por ejemplo, utilizan la analítica predictiva para determinar el comportamiento del consumidor y personalizar la experiencia del usuario. A continuación se indican los pasos básicos que suelen seguir los programas de análisis predictivo en el proceso de análisis de predicción:

Cómo funciona el análisis predictivo

Cómo funciona el análisis predictivo

  1. Recogida de datos – Importar datos de fuentes relevantes, como hojas de cálculo y bases de datos, y asegurarse de que estos conjuntos de datos se adaptan a los requisitos del objetivo.
  2. Limpieza y combinación de datos – Eliminar cualquier detalle irrelevante, comprobar si falta información, determinar si hay puntos de irregularidad o cualquier cosa que haga que los datos sean inexactos. Combinar las fuentes de datos pertinentes que habría que recopilar en función del resultado deseado.
  3. Desarrollar el modelo – Establecer la hipótesis y construir el modelo a partir de los datos recogidos mediante técnicas estadísticas. Considere todas las variables y factores y, a continuación, pruebe el modelo con datos históricos para determinar cuál es el resultado más preciso y compruebe si demuestra la hipótesis.
  4. Integración de la analítica con los sistemas – Incorporar el modelo al sistema de producción y al proceso de negocio mediante su despliegue en el software o los dispositivos utilizados.
  5. Validación de los resultados – Supervisar el modelo para evaluar si es eficaz para producir el resultado deseado. Diversos factores pueden provocar cambios a lo largo del tiempo, por lo que es ideal supervisar el rendimiento del modelo y actualizarlo cuando sea necesario.

¿Por qué es importante?

La recopilación de datos ha sido reconocida y practicada durante mucho tiempo por las organizaciones por razones como la identificación de patrones, la comprensión de los cambios en el comportamiento de los consumidores y el análisis de información importante para otros usos futuros.

El análisis predictivo combina estos datos recogidos con herramientas matemáticas para anticiparse a lo que puede ocurrir y responder a ello de forma proactiva.

Con el uso de este tipo de análisis, las empresas pueden optimizar las campañas de marketing para predecir las compras de los clientes en función de su comportamiento de compra. Puede ayudar a identificar los clientes potenciales que deben ser priorizados en función de las audiencias que están más cerca de la conversión.

El análisis predictivo también puede ayudar a mejorar la eficiencia operativa mediante la previsión del inventario y la maximización de los recursos. Los datos recogidos a través de la analítica también pueden utilizarse para determinar los precios de los productos y servicios que pueden verse afectados por la estacionalidad.

Otros beneficios del uso de la analítica predictiva incluyen la capacidad de reducir el riesgo y detectar el fraude . Por lo general, este tipo de análisis avanzado se utiliza mejor para prever escenarios específicos que las organizaciones pueden utilizar en su beneficio.

Tipos de modelos analíticos predictivos

La elección del modelo predictivo adecuado es esencial para obtener la previsión más precisa, mientras que la elección de uno incorrecto puede conducir a la inexactitud e irregularidad de su proyecto. Hay varios tipos de técnicas estadísticas para utilizar en el análisis predictivo, pero a continuación se indican las tres más comunes:

Tipos de modelos analíticos predictivos

Tipos de modelos analíticos predictivos

  1. Árbol de decisión: es un modelo de apoyo a la decisión que clasifica los resultados colocando subconjuntos de datos en diferentes secciones según la categoría de las variables. Como su nombre indica, tiene el aspecto de un árbol en el que cada rama representa una elección entre una serie de alternativas y cada hoja representa una decisión.
  2. Regresión: examina las variables dependientes e independientes y la intensidad de su asociación y relación.
  3. Redes neuronales: este modelo imita el funcionamiento del cerebro humano. Puede tratar relaciones de datos complejas utilizando la inteligencia artificial y el reconocimiento de patrones.

Ejemplos de análisis predictivo

Varias industrias están aprovechando el uso de la analítica predictiva para ayudar a su funcionamiento eficiente y a la toma de decisiones. A continuación se enumeran algunos de estos sectores y las ventajas que ofrece el uso del análisis predictivo:

  • Fabricación – Con el uso del análisis predictivo, los fabricantes pueden supervisar el rendimiento de los equipos y las máquinas mediante el mantenimiento predictivo. Esto puede ayudar a predecir los fallos antes de que se produzcan y a planificar cómo reducir su impacto en la producción.
  • Gestión de la cadena de suministro – La incorporación del análisis predictivo en la gestión de la cadena de suministro permite a las empresas abordar los retos de la cadena de suministro, identificar las áreas más ineficientes en la operación y reducir los costes ayudando a evitar la interrupción de la cadena de suministro.
  • Sanidad – Los datos recogidos mediante el análisis predictivo han demostrado promover mejores resultados para los pacientes, ofrecer un tratamiento más eficaz y mejorar las operaciones sanitarias. También puede ayudar en el proceso de diagnóstico utilizando la inteligencia artificial que utiliza el análisis predictivo.
  • Gestión del transporte: mediante el uso de análisis predictivos, las agencias de transporte pueden supervisar el flujo de tráfico, detectar accidentes o averías de vehículos y sugerir una respuesta eficiente.
  • Seguros – Este sector se basa en gran medida en los datos para la toma de decisiones, y el análisis predictivo es fundamental para ello. Puede ayudar a procesar la información de las reclamaciones, así como a prevenir el fraude mediante la detección de patrones sospechosos.