Predictive Analytics a fondo

Predictive Analytics (análisis predictivo) es el área que trata los diversos aspectos de las técnicas estadísticas, incluidos el modelado predictivo, la extracción de datos (data mining), el aprendizaje automático (machine learning), y el análisis de datos actuales e históricos para hacer predicciones de futuro.

Las organizaciones empresariales hoy trabajan en un entorno de constantes amenazas que llegan desde cualquier lugar,  competidores, condiciones de mercado inciertas, etc. Es ante estas situaciones donde las empresas pueden confiar en modelos predictivos para explotar los patrones en datos transaccionales e históricos con el fin de pronosticar el futuro con un cierto grado de precisión. Desarrollar un modelo de Predictive Analytics ayuda a evaluar los riesgos usando un determinado conjunto de condiciones y ayuda a las organizaciones a moverse en un territorio desconocido para tomar las decisiones correctas.

Comparación Predictive Analytics con Descriptive y Prescriptive Analytics

Las empresas no sólo tienen que confiar en la intuición de sus profesionales, sino que también deben tomar decisiones basadas en datos para obtener más información sobre sus clientes, las condiciones del mercado y demás áreas que puedan afectar al negocio. La analítica predictiva se utiliza en una amplia gama de sectores, desde banca, seguros, marketing, análisis de riesgo crediticio, industria manufacturera, cuidado de la salud, gobiernos y toda una serie de verticales.

Cuando usamos el análisis predictivo estamos más interesados en obtener los eventos del futuro que del pasado o el presente. La precisión de Predictive Analytics depende en gran medida de la cantidad y facilidad de uso de los datos y también del nivel de análisis y la calidad de los supuestos. En un nivel más detallado, Predictive Analytics puede considerarse como una relación de puntuaciones para cada elemento organizacional individual. El área de Predictive Analytics es diferente del forecasting (o pronósticos) en el sentido de que con Predictive Analytics se aprende de los datos para predecir el futuro, de modo que las organizaciones puedan tomar mejores decisiones.

En el entorno competitivo actual las empresas tienen que ir más allá de averiguar qué ha sucedido e intentar dar una evaluación correcta de lo que sucederá en el futuro. Aunque Predictive Analytics lleva bastante tiempo siendo utilizado, ha sido recientemente cuando está teniendo influencia mucho más importante gracias a las siguientes razones:

• La disponibilidad de sistemas informáticos son mucho más rápidos y baratos.
• Software disponible para desplegar y mantener.
• La necesidad de una ventaja competitiva real.

Debido a los desarrollos que estamos viendo, está claro que Predictive Analytics no forma parte del área exclusivo de los matemáticos y estadísticos, se trata de una tecnología que se ha difundido llegando a influenciar prácticamente todas las áreas de las empresas. Hoy los analistas de negocio y los responsables en la toma de decisiones están explorando este campo para obtener más información sobre cómo piensa el cliente.

Predictive Analytics se ha ido desarrollado lentamente en los últimos 50 años pero es ahora cuando estamos asistiendo a un gran salto en el número de empresas que lo utilizan. Debido al crecimiento incesante de Big Data, la presión de la competencia y la necesidad de tomar decisiones basadas en datos, es imperativo que las organizaciones utilicen Predictive Analytics. Las técnicas basadas en el modelado predictivo han demostrado que ayudan a trabajar de forma simplificada y a obtener los resultados según el marco específico.

Pasos en el proceso de predictive analytics

• Definir el proyecto: este es el primer paso del modelo de Predictive Analytics. Aquí tendrá una definición clara del resultado del proyecto, los objetivos de negocio, el alcance del esfuerzo, la identificación de conjuntos de datos y más tareas.
• Recopilación de datos: este es el segundo paso del proceso en el que se extraerán los datos de múltiples fuentes, se preparará el modelo de análisis predictivo y se proporcionará una descripción completa de todo el proceso.
• Analizar los datos: este es el proceso que incluye varios pasos: inspección, limpieza, modelado de los datos. Sin estas tareas sería imposible descubrir el objetivo y permitir llegar a una conclusión.
• Implementar las estadísticas: Aquí se trabajará para validar los supuestos e hipótesis y probarlos utilizando los modelos estadísticos estándar.
• Modelado de datos: este es el proceso que proporciona la capacidad de crear modelos predictivos automáticos del futuro. También se puede crear un conjunto de modelos y elegir el más óptimo.
• Despliegue del modelo: este es el paso en el que implementará los resultados analíticos en las operaciones comerciales cotidianas, lo que ayudará a obtener resultados, informes y el resultado de las decisiones automatizadas.
• Supervisión del modelo: Los modelos son revisados ​​para asegurar que el desempeño del mismo vaya en la dirección correcta.

Los modelos predictivos se pueden entender también como la relación entre el rendimiento específico de una unidad en la muestra y otros atributos en la unidad. El modelo está diseñado para comprender la posibilidad de una muestra diferente que señale el mismo rendimiento específico. Se utiliza en muchas áreas  con el fin de responder a un conjunto de preguntas en diversas áreas, como marketing, ventas, servicio al cliente, tráfico, etc. Hay un gran avance en la velocidad a la que evolucionan las técnicas y el software disponibles de modelado para obtener valiosos conocimientos.

Para qué me puede servir emplear el análisis predictivo

Existen muchas áreas de aplicación de la analítica predictiva. Se utiliza en aplicaciones de misión crítica para obtener información valiosa e impulsar el avance de las organizaciones empresariales. Es el proceso continuado de extraer valor del Big Data, aplicar los algoritmos adecuados a grandes conjuntos de datos y usar las herramientas de frameworks como Hadoop y Spark para obtener información en tiempo real. Las fuentes de datos pueden consistir en una base de datos transaccional, archivos de registro, vídeos, imágenes, datos de sensores y todos los demás tipos de datos digitales que puedan ser sujeto de analizarse por extraño que a priori nos puedan parecer. Inditex, por ejemplo, ya lleva tiempo aplicando datos de predicción metereológica y sacando conclusiones con algoritmos para ajustar su producción y stock a la previsión de ventas según el tiempo que va a hacer.

Actualmente, muchas organizaciones están implementando técnicas de aprendizaje automático para encontrar patrones ocultos, que incluyen regresiones lineales, logísticas y no lineales, redes neuronales, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte, etc. Depende de cada organización individual descubrir nuevas formas de implementar Predictive Analytics y descubrir nuevas oportunidades en búsqueda de crecimiento e ingresos. Entre las aplicaciones de más uso encontramos:

Campañas de marketing dirigidas: un enfoque basado en datos para personalizar las campañas de marketing, comprender la respuesta del cliente, diseñar el enfoque más apropiado para crear la campaña de marketing adecuada, midiendo los indicadores de rendimiento clave y asegurando que las campañas puedan cumplir los objetivos comerciales.

Mejora de la eficiencia operativa: racionalización de las diversas operaciones de una organización, administración de la cadena de suministro, administración del inventario, implementación de los recursos correctos, promoción de oportunidades de venta cruzada, optimización de los diversos procesos.

Mitigación de riesgos: implementando Predictive Analytics para obtener más información sobre la aversión del cliente a comprar un producto, los diversos factores que disuaden a un cliente de tomar las decisiones de compra y descubrir cómo reducir los riesgos involucrados.

Detección de fraude: trabajar con varias herramientas analíticas para obtener más información sobre la detección de patrones de la transacción de fraude en los ámbitos bancario y financiero, prevenir los motivos delictivos, implementar análisis de comportamiento para evitar el fraude, investigar vulnerabilidades de día cero y reducir los riesgos de fraudes avanzados.

Sectores con mayor uso de predictive analytics

Aeroespacial: la cantidad de datos que se genera en los aviones hoy en día es ingente. Debido a la abundancia de sensores, a las nuevas formas de almacenar los datos y al descubrimiento de diversas formas en que esos datos pueden ser útiles, Predictive Analytics está dando grandes pasos en la industria aeroespacial.

Automotriz: Los automóviles de hoy en día llevan una gran inversión en dispositivos, tecnologías y sensores más avanzados que permiten usar métodos analíticos y así sacar conclusiones de gran valor para mejorar la experiencia de conducción. En un futuro no muy lejano, la mayoría de los automóviles estarán conectados al Internet de las cosas y debido a esto, el peso de Predictive Analytics  se fortalecerá aún más.

Energía y suministros: este es otro área  en el que el papel de Predictive Analytics es muy significativo. Ayuda a predecir la demanda y el suministro de energía eléctrica a través de las redes eléctricas. Se han desarrollado ya varios modelos muy sofisticados que se utilizan para controlar la disponibilidad de la planta, el impacto del cambio climático, el aprendizaje de tendencias históricas, la previsión de un equilibrio óptimo de demanda y oferta, y otros, que ayudar a las empresas del sector energético a ahorrar grandes cantidades de dinero y recursos.

Servicios bancarios y financieros: este es uno de los sectores más grandes que actualmente está implementando Predictive Analytics a gran escala. Debido a la gran cantidad de datos generados y las elevadas inversiones que se han hecho en nuevas tecnologías, las instituciones bancarias y financieras están implementando cada vez más Predictive Analytics con visión de futuro para garantizar que los clientes obtengan una experiencia de usuario lo más fluida posible y segura. Es posible personalizar los productos y servicios según el perfil creado en torno al cliente, las oportunidades de venta cruzada y upselling, encontrar patrones de fraude y negligencias entre otras muchas cosas.

Venta al por menor: la industria minorista está trabajando con herramientas y tecnologías de análisis predictivo para intentar descubrir cómo piensan sus clientes. Incluyendo acciones concretas obtenidas a partir de los datos, como almacenar los productos adecuados, promocionar los productos adecuados para los clientes correctos, proporcionar los descuentos más óptimos para persuadirles, tener la estrategia correcta de marketing y publicidad entre una gran cantidad de otros aspectos.

Petróleo y gas: la industria del petróleo y el gas es un gran usuario desde hace tiempo de Predictive Analytics ya que ayuda a ahorrar millones de euros a través de una mejor predicción de fallos en los equipos, acertar en las prospecciones que es la necesidad de recursos futuros, garantizar que se cumplan las medidas de seguridad y fiabilidad, y más. Hay una gran cantidad de datos de sensores que deben ser monitorizados para tomar la decisión correcta basada en datos.

Gobiernos: Dado que los datos que maneja cualquier ministerio u organismo público son enormes gracias a la naturaleza omnipresente de este área, existe una gran oportunidad sin explotar que puede aprovecharse adecuadamente utilizando las herramientas y tecnologías de análisis predictivo adecuadas. Podrían implementarse para proporcionar los servicios adecuados a los ciudadanos, monitorizar que los diversos programas de ayudas estén llegando a la audiencia correcta, controlar la corrupción y las malas prácticas, etc.

Fabricación: incluso en el mundo actual de economía orientada a servicios, el área de la fabricación sigue siendo extremadamente importante. La industria manufacturera puede utilizar Predictive Analytics para optimizar los diversos procesos, mejorar la calidad del servicio, la administración de la cadena de suministro, optimizar la distribución y otras tareas para mejorar los ingresos comerciales generales y alcanzar objetivos.

Trabajando con Predictive Analytics

Trabajar con Predictive Analytics comienza normalmente con un objetivo comercial. Debemos hacer las preguntas correctas, cuáles son los procesos que necesitan racionalización, optimización, qué datos recopilar y cómo aprovecharlos  para obtener mejores decisiones. Se trata de hacer una predicción que está representada por una probabilidad de la variable objetivo según el significado de la variable de entrada.

Como hemos dicho antes, el objetivo del análisis predictivo se implementa sobre los métodos matemáticos y computacionales para predecir el resultado de un evento o proceso. El proceso del modelado predictivo trata el pronóstico de un cierto estado futuro que se basa en los cambios que ocurren en la entrada del modelo. Utilizando un proceso iterativo se va desarrollando el modelo utilizando un conjunto de datos de entrenamiento para luego probarlo y después validarlo para determinar la precisión de las predicciones que se realizarán. Hay un conjunto diverso de metodologías de machine learning para encontrar el modelo más efectivo. La diferencia entre Predictive Analytics y el análisis prescriptivo es que Predictive Analytics le permite saber qué sucederá a continuación con un cierto grado de precisión, mientras que el análisis prescriptivo le permite reaccionar a la situación prevista de una determinada manera para obtener las acciones óptimas.

Ventajas del uso de predictive analytics

Empresas de todo tipo están trabajando cada vez más para dirigir, optimizar y automatizar las decisiones para mejorar los procesos comerciales. Estas son algunas de las ventajas dentro del marco de Predictive Analytics:

• Implementación de los análisis para analizar resultados pasados, presentes y futuros proyectados.
• Elegir el paso correcto para impulsar la acción de la manera más óptima.
• El análisis predictivo incluye tanto la optimización de decisiones como análisis avanzados.
• Las acciones recomendadas a disposición de los responsables de la toma de decisiones.
• Ayuda a tomar medidas proactivas en materia de gestión de riesgos.
• Prueba de acciones para ver las consecuencias previstas y no deseadas.
• Mejora de procesos, reducción de costes y generación de ingresos.

Conclusión

El avance y el uso de Predictive Analytics seguirá creciendo a un ritmo acelerado gracias a la necesidad de tomar decisiones basadas en datos de forma continua en la empresas y organizaciones independientemente del sector en el que operen. Por lo tanto, el área del análisis predictivo verá un gran interés también en el mercado laboral abriendo la puerta a profesionales capacitados en este tipo de tecnologías para obtener empleos con salarios considerables en algunas de las mejores empresas del mundo.