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ANÁLISIS PREDICTIVO, PODER TRANSFORMAR DATOS EN CONOCIMIENTOS FUTUROS

El análisis predictivo es una técnica revolucionaria que permite a las empresas transformar datos en conocimientos valiosos y mejorar la toma de decisiones. Con un enfoque en los datos y la utilización de herramientas avanzadas como la minería de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, este método permite a los analistas identificar patrones y tendencias en los datos para hacer predicciones precisas sobre el futuro. Desde la lucha contra el crimen hasta la industria aeroespacial, la energía y los servicios financieros, el análisis predictivo está transformando la forma en que las empresas abordan los desafíos y aprovechan las oportunidades en su camino hacia el éxito.

Análisis Predictivo, tomar los datos y mejorar la toma de decisiones.

El análisis predictivo es una categoría de análisis de datos destinada a hacer predicciones sobre resultados futuros basados ​​en datos históricos y técnicas de análisis como el modelado estadístico y el aprendizaje automático. La ciencia del análisis predictivo puede generar conocimientos futuros con un grado significativo de precisión. Con la ayuda de herramientas y modelos sofisticados de análisis predictivo, cualquier organización ahora puede usar datos pasados ​​y actuales para pronosticar de manera confiable tendencias y comportamientos en milisegundos, días o años en el futuro.


El análisis predictivo extrae su poder de una amplia gama de métodos y tecnologías, incluidos big data, minería de datos, modelado estadístico, aprendizaje automático y una variedad de procesos matemáticos. Las organizaciones utilizan análisis predictivos para filtrar datos actuales e históricos para detectar tendencias y pronosticar eventos y condiciones que deberían ocurrir en un momento específico, en función de los parámetros proporcionados.


Con el análisis predictivo, las organizaciones pueden encontrar y explotar patrones contenidos en los datos para detectar riesgos y oportunidades. Los modelos se pueden diseñar, por ejemplo, para descubrir relaciones entre varios factores de comportamiento. Dichos modelos permiten la evaluación de la promesa o el riesgo presentado por un conjunto particular de condiciones, guiando la toma de decisiones informadas en varias categorías de eventos de cadena de suministro y adquisición.


Los beneficios del análisis predictivo hace que mirar hacia el futuro sea más preciso y confiable que las herramientas anteriores. Como tal, puede ayudar a los adoptantes a encontrar formas de ahorrar y ganar dinero. Los minoristas a menudo usan modelos predictivos para pronosticar los requisitos de inventario, administrar los cronogramas de envío y configurar los diseños de las tiendas para maximizar las ventas. Las aerolíneas utilizan con frecuencia análisis predictivos para establecer precios de boletos que reflejen las tendencias de viajes anteriores.


Los hoteles, restaurantes y otros actores de la industria hotelera pueden usar la tecnología para pronosticar la cantidad de invitados en una noche determinada para maximizar la ocupación y los ingresos.


Al optimizar las campañas de marketing con análisis predictivos , las organizaciones también pueden generar nuevas respuestas o compras de clientes, así como promover oportunidades de venta cruzada. Los modelos predictivos pueden ayudar a las empresas a atraer, retener y nutrir a sus clientes más valiosos.


El análisis predictivo también se puede utilizar para detectar y detener varios tipos de comportamiento delictivo antes de que se inflen daños graves. Mediante el uso de análisis predictivos para estudiar los comportamientos y las acciones de los usuarios, una organización puede detectar actividades fuera de lo común, que van desde el fraude con tarjetas de crédito hasta el espionaje corporativo y los ataques cibernéticos.


Las organizaciones de hoy en día utilizan el análisis predictivo en un número prácticamente infinito de formas. La tecnología ayuda a los adoptantes en campos tan diversos como finanzas, atención médica, comercio minorista, hospitalidad, productos farmacéuticos, automotriz, aeroespacial y manufactura.


Aquí hay algunas formas en que las organizaciones están haciendo uso del análisis predictivo:


Aeroespacial: prediga el impacto de las operaciones de mantenimiento específicas en la confiabilidad, el uso de combustible, la disponibilidad y el tiempo de actividad de las aeronaves.


Automotriz: Incorpore registros de robustez y fallas de los componentes en los próximos planes de fabricación de vehículos. Estudiar el comportamiento de los conductores para desarrollar mejores tecnologías de asistencia al conductor y, eventualmente, vehículos autónomos.


Energía: Pronóstico de precios y ratios de demanda a largo plazo. Determine el impacto de eventos climáticos, fallas de equipos, regulaciones y otras variables en los costos del servicio.


Servicios financieros: Desarrollar modelos de riesgo de crédito. Pronosticar las tendencias del mercado financiero. Predecir el impacto de nuevas políticas, leyes y regulaciones en las empresas y los mercados.


Fabricación: prediga la ubicación y la tasa de fallas de las máquinas. Optimice las entregas de materia prima en función de las demandas futuras proyectadas.


Cumplimiento de la ley: use datos de tendencias delictivas para definir vecindarios que pueden necesitar protección adicional en ciertas épocas del año.


Minorista: siga a un cliente en línea en tiempo real para determinar si proporcionar información adicional sobre el producto o incentivos aumentará la probabilidad de que se complete una transacción.


Las organizaciones de todas las industrias aprovechan el análisis predictivo para hacer que sus servicios sean más eficientes, optimizar el mantenimiento, encontrar amenazas potenciales e incluso salvar vidas. Aquí hay tres ejemplos:


Rolls-Royce optimiza los programas de mantenimiento y reduce la huella de carbono

Rolls-Royce, uno de los mayores fabricantes de motores de aviones del mundo, ha implementado análisis predictivos para ayudar a reducir drásticamente la cantidad de carbono que producen sus motores, al mismo tiempo que optimiza el mantenimiento para ayudar a los clientes a mantener sus aviones en el aire por más tiempo.


DC Water reduce la pérdida de agua

La Autoridad de Agua y Alcantarillado del Distrito de Columbia (DC Water) está utilizando análisis predictivos para reducir la pérdida de agua en su sistema. Su herramienta insignia, Pipe Sleuth, utiliza un modelo de red neuronal de aprendizaje profundo avanzado para realizar análisis de imágenes de tuberías de alcantarillado de pequeño diámetro, clasificarlas y luego crear un informe de evaluación de condición.


PepsiCo aborda la cadena de suministro con análisis predictivos

PepsiCo está transformando sus equipos de ventas de comercio electrónico y ventas de campo con análisis predictivos para ayudar a saber cuándo un minorista está a punto de quedarse sin existencias. La compañía ha creado la plataforma de inteligencia de ventas, que combina los datos de los minoristas con los datos de la cadena de suministro de PepsiCo para predecir las existencias agotadas y alertar a los usuarios para que vuelvan a hacer pedidos.


Las herramientas de análisis predictivo brindan a los usuarios información profunda y en tiempo real sobre una variedad casi infinita de actividades comerciales. Las herramientas se pueden utilizar para predecir varios tipos de comportamiento y patrones, por ejemplo, cómo asignar recursos en momentos específicos, cuándo reponer existencias o el mejor momento para lanzar una campaña de marketing, basando las predicciones en un análisis de los datos recopilados durante un período de tiempo.


Los modelos son la base del análisis predictivo: las plantillas que permiten a los usuarios convertir datos pasados ​​y actuales en información práctica, creando resultados positivos a largo plazo. Algunos tipos típicos de modelos predictivos incluyen:


Modelo de valor de por vida del cliente: identifica a los clientes que tienen más probabilidades de invertir más en productos y servicios.


Modelo de Segmentación de Clientes: Agrupar clientes en base a características y comportamientos de compra similares.


Modelo de mantenimiento predictivo: pronostica las posibilidades de avería de los equipos esenciales.


Modelo de Garantía de Calidad: Detecta y previene defectos para evitar decepciones y costos adicionales al proporcionar productos o servicios a los clientes.


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