Más Información Sobre Software de Análisis Predictivo
¿Qué son las herramientas y software de análisis predictivo?
El software de análisis predictivo se centra en hacer que los resultados empresariales sean predecibles. Los científicos de datos y los analistas de datos pueden lograr esto utilizando la minería de datos y el modelado predictivo para analizar datos históricos. Al comprender mejor el pasado, las empresas pueden obtener información sobre el futuro. El análisis predictivo es un paso más allá de la inteligencia empresarial general, que las empresas utilizan para extraer información procesable de sus conjuntos de datos. En cambio, los usuarios pueden desarrollar algoritmos de aprendizaje automático y modelos predictivos para ayudar a pronosticar y lograr cifras críticas para el negocio.
La razón por la que las empresas pueden alcanzar esos números críticos y volverse más predictivas se debe al auge del big data. Las empresas pueden aprovechar sus datos como nunca antes. Al registrar y poseer cada vez más datos históricos y en tiempo real, los científicos de datos tienen tamaños de muestra más grandes con los que trabajar, lo que significa que pueden ser mucho más precisos. Además, las empresas que invierten en análisis predictivo sin asegurarse de que sus datos sean precisos, limpios y accesibles, en última instancia estarán perdiendo su tiempo. Sin embargo, aquellos que puedan manejar sus datos adecuadamente crearán una ventaja competitiva significativa y tendrán una ventaja en el mercado.
Beneficios de usar herramientas de análisis predictivo
- Predecir y pronosticar con precisión los números de ingresos basados en una amplia gama de variables
- Entender y contabilizar la rotación y retención de clientes
- Predecir la rotación de empleados basándose en factores históricos de rotación
- Tomar decisiones más precisas y basadas en datos en todos los departamentos basándose en los datos disponibles
- Determinar tanto los riesgos como las oportunidades que de otro modo estarían ocultos dentro de los datos de la empresa
¿Por qué usar soluciones de análisis predictivo?
Existen varias aplicaciones para el software de análisis predictivo y razones por las que las empresas deberían adoptarlos, pero todas se reducen a entender qué ha sucedido en el pasado, qué podría suceder en el futuro y qué se debe hacer para asegurar resultados empresariales positivos. Estos se consideran análisis descriptivo, análisis predictivo y análisis prescriptivo.
Análisis Descriptivo (entender el pasado) — El análisis descriptivo se ocupa de entender qué ha sucedido en el pasado y cómo ha influido en dónde se encuentra una empresa en el presente. Esto significa realizar minería de datos en los datos históricos de una empresa. Este tipo de análisis se puede obtener utilizando herramientas de inteligencia empresarial, análisis de big data o datos de series temporales. Independientemente de cómo se obtenga, proporcionar análisis descriptivo es una base clave del análisis predictivo y la creación de procesos de toma de decisiones basados en datos. Requiere una preparación exhaustiva de los datos y organizarlos para un fácil análisis descriptivo.
Análisis Predictivo (saber qué es posible) — El análisis predictivo permite a los usuarios y empresas conocer y anticipar resultados potenciales. Construir modelos predictivos basados en análisis descriptivo puede asegurar que las empresas no cometan el mismo error dos veces. También puede proporcionar pronósticos y planificación más precisos, lo que ayuda a optimizar la eficiencia. En última instancia, este análisis hace que lo desconocido sea conocido.
Análisis Prescriptivo (¿y ahora qué?) — El paso final y la razón última para usar herramientas de análisis predictivo es tomar acciones claras basadas en las sugerencias y recomendaciones de los modelos predictivos. Aquí es donde entran en juego la funcionalidad de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Algunas soluciones de análisis predictivo pueden proporcionar información procesable sin intervención humana. Por ejemplo, puede proporcionar una lista corta de cuentas de ventas que deberían cerrarse rápidamente basándose en varias variables. Volverse prescriptivo lleva el análisis un paso más allá y es la razón última para adoptar análisis predictivos avanzados.
¿Quién usa plataformas de análisis predictivo?
Para aprovechar al máximo las plataformas de análisis predictivo, las empresas necesitan contratar científicos de datos altamente capacitados con conocimientos en desarrollo de aprendizaje automático y modelado predictivo. Estos trabajadores calificados no son abundantes, por lo que a menudo se les paga muy bien. Dedicarse recursos financieros a estos puestos puede no ser una opción para todas las empresas, pero aquellas que pueden permitirse científicos de datos tienen una ventaja sobre la competencia.
Si bien los científicos de datos o los analistas de datos son los empleados encargados de usar el software de análisis predictivo, hay muchas industrias y departamentos que pueden verse impactados por el uso del análisis predictivo:
Manufactura y Cadena de Suministro—Un área que puede mejorarse enormemente mediante el uso del análisis predictivo es la planificación de la demanda para las empresas manufactureras. Con pronósticos más precisos, las empresas pueden evitar riesgos como escasez y excedentes. Además, las empresas pueden volverse predictivas sobre la gestión de calidad y los problemas de producción. Al analizar qué ha causado fallos de producción en el pasado, las empresas pueden anticipar y evitar fallos de producción en el futuro.
La distribución es otro aspecto importante de la cadena de suministro que puede optimizarse aún más con el modelado predictivo. Al estimar mejor dónde se necesitarán entregar los bienes y los riesgos que pueden retrasar los modos de distribución, las empresas pueden proporcionar un mejor servicio y entregar sus productos a los clientes de manera más eficiente. Teniendo en cuenta datos históricos, como el clima, el tráfico y los registros de accidentes, el envío puede convertirse en una ciencia más precisa.
Retail — El retail es otra industria que está lista para la optimización con la ayuda del análisis predictivo. El análisis predictivo en retail puede proporcionar a las empresas información sobre todo, desde la optimización de precios hasta entender cómo los compradores navegan por las tiendas físicas para una mejor organización de la mercancía en la tienda. Las empresas de comercio electrónico pueden rastrear estos factores de manera mucho más eficiente. Todas las interacciones de comercio electrónico pueden registrarse en una base de datos e influenciarse por modelos predictivos. Esta es una de las principales razones por las que Amazon ha tenido tanto éxito y ha sido disruptivo para los minoristas físicos. Cada decisión puede hacerse predictiva con la ayuda de los datos.
Marketing y Ventas — Poder predecir las acciones de los clientes y prospectos es un servicio invaluable para cualquier empresa. Los equipos de marketing pueden aprovechar el software de análisis predictivo para proyectar cómo pueden desempeñarse las campañas de marketing, qué segmento de prospectos dirigir con anuncios y las tasas de conversión potenciales de cada campaña. Entender cómo estos esfuerzos impactan en el resultado final es crítico para el éxito de los equipos de marketing y se traduce en un equipo de ventas mucho más eficiente y productivo. Al mismo tiempo, los equipos de ventas pueden aprovechar el modelado predictivo en áreas como la puntuación de leads, determinando qué cuentas dirigir primero porque tienen una mayor probabilidad de cierre. Asegurarse de que los representantes de ventas trabajen de manera más inteligente en lugar de más dura significa más ingresos. Algunas soluciones de CRM y automatización de marketing proporcionan algún nivel de funcionalidad predictiva, pero los científicos de datos pueden canalizar esos datos por separado en herramientas de análisis predictivo dedicadas para encontrar correlaciones entre departamentos.
Servicios Financieros—La industria bancaria ha estado lista para la disrupción durante mucho tiempo, pero las administraciones financieras están utilizando soluciones de análisis predictivo para predecir mejor el riesgo. Los datos históricos pueden impulsar el software de análisis predictivo para predecir transacciones fraudulentas y determinar riesgos de crédito, entre otras funciones.
Tipos de software de análisis predictivo
El modelado predictivo es una ciencia compleja que requiere años de entrenamiento para entender. Hay una razón por la que los científicos de datos están en alta demanda: no muchas personas tienen un dominio completo de cómo construir modelos predictivos. Hay dos tipos principales de modelos predictivos: modelos de clasificación y modelos de regresión.
Modelos de Clasificación—En pocas palabras, la clasificación coloca un dato en un cubo o clase y lo etiqueta como tal. Los modelos de clasificación esencialmente etiquetan datos basándose en lo que un algoritmo ya ha aprendido. El objetivo final de los modelos de clasificación es clasificar con precisión nuevos puntos de datos en las clases adecuadas para que los datos puedan volverse predictivos y prescriptivos.
Modelos de Regresión—Los modelos de regresión analizan la relación entre dos puntos de datos separados y ayudan a pronosticar qué sucede cuando se colocan uno al lado del otro. Por ejemplo, en el béisbol, los equipos pueden realizar un análisis de regresión sobre la relación entre el número de lanzamientos rápidos y el número de jonrones.
Árboles de Decisión — Un tipo común de modelo de clasificación es un árbol de decisión. Estos modelos predicen varios resultados posibles basados en una variedad de entradas. Por ejemplo, si un equipo de ventas construye $1 millón en un pipeline, pueden cerrar $100,000 en ingresos, pero si crean $10 millones en un pipeline, deberían poder cerrar $1 millón en ingresos.
Redes Neuronales—Las redes neuronales, conocidas en el mundo de la IA como redes neuronales artificiales, son modelos predictivos extremadamente complejos. Estos modelos pueden predecir y analizar relaciones no estructuradas y no lineales entre puntos de datos. Estas soluciones proporcionan reconocimiento de patrones y pueden ayudar a rastrear anomalías. Las redes neuronales artificiales fueron creadas y construidas originalmente para imitar las sinapsis y aspectos neuronales del cerebro humano. Son uno de los factores que contribuyen al crecimiento acelerado en inteligencia artificial y aprendizaje profundo.
Otros tipos de modelado predictivo incluyen el análisis bayesiano, el razonamiento basado en memoria, el vecino más cercano, las máquinas de vectores de soporte y la minería de datos de series temporales.
Problemas potenciales con las soluciones de software de análisis predictivo
Falta de Empleados Calificados—El principal problema con la adopción de software de análisis predictivo es la necesidad de un científico de datos calificado para interactuar con los datos y construir los modelos. Hay una brecha de habilidades distintiva en términos de encontrar usuarios que entiendan cómo extraer datos y construir modelos y las implicaciones que los datos tienen en el negocio en general. Por esta razón, los científicos de datos están en muy alta demanda y, por lo tanto, son caros.
Organización de Datos—Muchas empresas enfrentan el desafío de organizar los datos para que puedan ser fácilmente accesibles. Aprovechar conjuntos de big data que contienen datos históricos y en tiempo real no es fácil en el mundo de hoy. Las empresas a menudo necesitan construir un almacén de datos o un lago de datos que pueda combinar todas las fuentes de datos dispares para un fácil acceso. Esto, nuevamente, requiere empleados altamente conocedores.
Software y servicios relacionados con herramientas de análisis predictivo
El software de análisis predictivo se relaciona con muchas otras categorías de software de análisis y inteligencia artificial.
Software de Aprendizaje Automático—Los algoritmos de aprendizaje automático son un componente clave para construir modelos predictivos efectivos. Muchos algoritmos de aprendizaje automático están diseñados para proporcionar recomendaciones o sugerencias, que también es el objetivo final del software de análisis predictivo. Los desarrolladores utilizan estas herramientas para integrar el aprendizaje automático dentro de las aplicaciones, a menudo para proporcionar análisis predictivo y prescriptivo.
Plataformas de Inteligencia Empresarial — Estas herramientas son las soluciones de análisis tradicionales utilizadas para entender los datos de una empresa. Los analistas de datos utilizan plataformas de BI para visualizar y entender cómo acciones específicas impactan en iniciativas críticas para el negocio. Algunas de estas plataformas ofrecen características predictivas, pero su propósito principal no es el modelado predictivo.
Análisis de Big Data—El software de análisis de big data, al igual que las plataformas de inteligencia empresarial, a menudo proporciona funcionalidad de modelado predictivo. Sin embargo, estas soluciones se utilizan más para rastrear datos en tiempo real que para entender datos históricos. El software de análisis de big data se conecta a Hadoop o distribuciones propietarias de Hadoop para entender mejor los datos estructurados y no estructurados. Estas mismas fuentes de datos pueden ser importantes para los científicos de datos que tienen la tarea de construir modelos predictivos.
