Análisis predictivo para detectar tendencias: todo lo que debes saber
El análisis predictivo para detectar tendencias y tomar decisiones proactivas se ha convertido en un elemento crucial para el éxito de cualquier compañía u organización.
Considerando la imponente competitividad empresarial en la que estamos instalados, este es, sin duda, un factor clave para diferenciarnos y ser mejores.
Rama de la inteligencia artificial (IA), el análisis predictivo se ha convertido en una herramienta para las empresas que buscan obtener ventajas competitivas al prever futuros resultados y tendencias.
Sigue leyendo si quieres saber con más detalle en qué consiste el análisis predictivo para detectar tendencias y cómo puede ayudar a tu empresa.
¿Qué es el análisis predictivo?
Se trata de un enfoque avanzado de análisis de datos que utiliza técnicas de aprendizaje automático y algoritmos de IA para identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos.
¿Con qué finalidad?
Tan simple pero tan difícil como prever eventos futuros.
En lugar de mirar hacia atrás para entender lo que sucedió en el pasado, el análisis predictivo se centra en el futuro. Para ello, busca respuestas a preguntas como qué sucederá o qué debemos hacer, sin olvidarnos del presente inmediato, para el que también garantiza respuestas.
En definitiva, es una extensión del Business Intelligence tradicional, que se centra en el análisis de datos históricos y actuales para facilitar la toma decisiones informadas y proactivas en lugar de reaccionar a eventos una vez que ya han ocurrido.
Claves del análisis predictivo en el Business Intelligence
Ya hemos mencionado que el análisis predictivo se basa en la recopilación y análisis de datos históricos y actuales de la organización.
Para matizar un poco más, es importante aclarar que suelen ser datos financieros, de ventas, inventario, de clientes, etc.
Pero eso no es todo, hay otros aspectos clave muy importantes:
● Se utilizan modelos matemáticos y estadísticos para identificar patrones y relaciones en los datos. Estos modelos predictivos pueden variar desde simples regresiones hasta algoritmos más complejos de aprendizaje automático.
● El objetivo principal del análisis predictivo es generar predicciones sobre eventos futuros o tendencias. Con ello, hay una toma de decisiones proactivas y se implementa la evaluación de riesgos y oportunidades.
● Todo ello nos lleva a una lógica optimización de recursos, a partir del seguimiento y aprendizaje continuo.
Cómo ayuda el análisis predictivo a detectar tendencias
En primer lugar, el análisis de los datos nos da la capacidad de identificar patrones ocultos, es decir, desenterrar patrones que no son evidentes a simple vista.
Veamos un ejemplo.
Una tienda minorista puede utilizar datos de ventas históricos para descubrir productos cuya demanda aumenta en ciertas épocas del año.
En el marco de ese patrón está el poder predecir también el comportamiento del cliente. De hecho, especialmente en el mundo del marketing, las empresas usan el análisis predictivo para personalizar ofertas y campañas.
Esto, al mismo tiempo, garantiza optimizar la cadena de suministro.
Con el análisis predictivo podemos prever la demanda de productos, reducir los costes y mejorar la eficiencia en la gestión de inventarios.
Por último, también hay que mencionar la mejora en la toma de decisiones. El sector sanitario, por ejemplo, es una de las industrias que más se benefician de ello, al prever la probabilidad de que los pacientes desarrollen ciertas enfermedades o requieran readmisiones.
La calidad de los datos como gran reto
Si bien el análisis predictivo tiene un enorme potencial, uno de los principales desafíos que presenta es la calidad de los datos.
Para que estos modelos predictivos sean precisos, es clave contar con datos precisos, limpios y seguros. No en vano, la privacidad de los datos es un tema crítico, especialmente en el contexto de la regulación de protección de datos.
Aplicación práctica en el mercado
Ya hemos visto ejemplos de cómo el análisis predictivo se puede aplicar en tiendas minoristas o en el sector sanitario, pero conozcamos algunos ejemplos más.
Retomando el retail, los supermercados pueden emplearlo para ajustar sus niveles de inventario en función de la demanda prevista y desvelar las tendencias de compra del cliente.
Hilvanado con ello nos topamos con el casi inabarcable mundo del e-commerce.
Las plataformas de comercio electrónico usan algoritmos de recomendación basados en el análisis predictivo para ofrecer a los clientes productos que probablemente les interesen. Y con los beneficios que eso conlleva.
Los pacientes, decíamos anteriormente, son la piedra angular de la mejora sanitaria en todos los niveles que garantiza el análisis predictivo, por ejemplo para predecir brotes de enfermedades, lo que les permite tomar medidas preventivas con anticipación, regular citas y asistencia, etc.
Y por supuesto no podemos olvidarnos de las finanzas, que emplean estas herramientas para evaluar el riesgo crediticio de los solicitantes de préstamos o detectar actividades fraudulentas en las tarjetas de crédito, entre otras actividades.
Incluso para la industria pura y dura es más que recomendable contar con ello.
A nivel de manufactura, las fábricas son capaces de predecir fallas en la maquinaria y programar el mantenimiento de manera proactiva para evitar interrupciones en la producción.
Técnicas de aprendizaje automático y algoritmos de IA
Veamos ahora la parte más técnica de la cuestión, la que más interesa a la mayoría de clientes que llegan a Bimex Analytics.
Las técnicas de aprendizaje automático y algoritmos de IA permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar sus predicciones con el tiempo. Entre las más comunes y usadas en el mercado laboral y en la industria están:
● Regresión lineal: Para predecir valores numéricos, como ventas o ingresos, en función de variables independientes.
● Regresión logística: Predecir resultados binarios, como la probabilidad de que un cliente compre un producto.
● Árboles de decisión: Representación visual de las decisiones y sus posibles consecuencias, lo que facilita la comprensión y la toma de decisiones.
● Máquinas de vectores de soporte (SVM): Clasificar datos en categorías, como identificar correos electrónicos no deseados (spam) o prever si un paciente tiene una enfermedad en función de sus síntomas.
● Redes neuronales artificiales: Modelos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, que se utilizan en aplicaciones más complejas como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.
En resumen, el análisis predictivo ya es una herramienta crucial para las empresas que buscan identificar tendencias y predecir resultados futuros.
Con esta apuesta, las organizaciones con las que colaboramos en Bimex Analytics han logrado tomar decisiones más informadas y proactivas, lo que les permite adaptarse más rápidamente a los cambios en el mercado y prosperar en un entorno empresarial cada vez más competitivo y en constante evolución.