Analítica Predictiva Desmitificada: Pronosticando el Futuro con Precisión de Datos

En un mundo cada vez más incierto, observamos cómo la analítica predictiva está ayudando a las organizaciones a pronosticar el futuro con precisión y confianza.

Analítica predictiva: una definición

La analítica predictiva es una categoría de analítica de datos destinada a hacer predicciones sobre resultados futuros, basándose en datos históricos y técnicas analíticas.

Tales técnicas abarcan múltiples fuentes de datos, y típicamente abarcan tanto modelado estadístico como aprendizaje automático. Estos modelos estadísticos, que traducen conjuntos de datos en insights, representan la tela de la analítica predictiva.

A través de aprovechar herramientas sofisticadas arraigadas en ciencia de datos, cualquier organización puede ahora usar datos pasados y presentes para pronosticar tendencias y comportamientos de forma fiable, milisegundos, meses, o años en el futuro.

Típicamente creadas para apoyar agendas de marketing mediante mejora del valor de vida del cliente y segmentación de clientes; o manufactura mediante mantenimiento predictivo y aseguramiento de calidad, los modelos aprovechan deep-learning a escala y en tiempo real, para añadir valor a big data y construir ventaja.

Una breve historia

No hay duda de que el auge de big data ha impulsado una necesidad de analítica para cortar, entender y derivar valor de las extensiones de conjuntos de datos que envuelven a las organizaciones.

Según Gartner, para 2025, el 70% de las organizaciones cambiarán su foco de big data a small y wide data, proporcionando más contexto para analítica, y haciendo IA menos hambrienta de datos. Esto es en gran respuesta al hecho de que volúmenes de datos en aislamiento son en gran medida irrelevantes.

Los datos significativos, sin embargo, se han convertido en una de las materias primas más valiosas dentro de un negocio y la práctica de aprovechar, entender y derivar significado de ellos, ha resultado en el auge del Chief Data Officer, junto con departamentos dedicados a gestionar, monetizar y dar sentido a ello más allá de la mera recopilación de datos.

La analítica de datos se divide en cinco áreas centrales. Descriptiva, que proporciona resumen de rendimiento histórico; En tiempo real, que proporciona insights sobre datos actuales; Diagnóstica, centrada en el "por qué" alrededor de eventos; Predictiva, que aplica técnicas de análisis estadístico para determinar la probabilidad precisa de una acción, evento, o comportamiento; y Prescriptiva, que se preocupa por converger todas las áreas anteriores para aconsejar qué hacer a continuación.

¿BI o no BI?

La analítica predictiva es, esencialmente, una forma avanzada de business intelligence (BI), que usa análisis para predecir eventos futuros. Mientras que BI tradicional típicamente usa datos de una fuente finita como finanzas y contabilidad por ejemplo, la analítica predictiva mira datos multidimensionales nuevos e históricos para identificar patrones, comportamiento y tendencias.

Aprovechando técnicas como minería de datos, algoritmos estadísticos, aprendizaje automático e inteligencia artificial, la práctica crea insights dinámicos para detectar riesgos y descubrir oportunidades. Interdependencias y relaciones entre los diversos factores de comportamiento, conocidos como modelado de regresión, pueden analizarse de una forma que sería imposible para el cerebro humano lograr.

De hecho, redes neuronales, o algoritmos diseñados para identificar relaciones dentro de un conjunto de datos, imitan la forma en que el cerebro humano funciona para supercargar el análisis y abrir nuevo terreno en lo que es alcanzable. Este nivel profundo y preciso de insight permite a los usuarios tomar las mejores decisiones y dirigir un negocio en la dirección correcta.

Es importante notar que muchas plataformas BI han evolucionado para abarcar big data; cloud; IoT e IA, y como tal, algunos expertos de la industria consideran la analítica predictiva como una rama de BI. Los términos son arguiblemente entrelazados, y para añadir a la superposición percibida, como el aprendizaje automático se ha vuelto pivotal para analítica predictiva, los proyectos de analítica predictiva a veces se refieren como aprendizaje automático.

En este último punto, es importante distinguir entre los dos. Mientras que el aprendizaje automático es un habilitador fundamental de la analítica predictiva, en aislamiento, no puede entregar los insights por los que la práctica es sinónimo.

Previsibilidad en tiempos impredecibles

Cuando consideras que algunos de los usos más visibles de analítica predictiva incluyen pronóstico meteorológico; rendimiento campañas políticas; cambio climático; y propagación de enfermedades, es fácil tener una idea de su importancia. Estos son todos altamente complejos, y en un mundo que se ha vuelto cada vez más impredecible frente a Brexit; Covid; y tensiones políticas, la analítica predictiva hace que mirar al futuro sea más preciso y fiable que con herramientas previas.

Así como tener acceso a un nivel de visibilidad que puede ayudar a compensar desafíos externos y mitigar incertidumbre, busca rutas para circunnavegar cuellos de botella para reducir costos y aumentar rentabilidad.

Un buen ejemplo de esto es en la captación, retención y fomento de clientes rentables. Aunque es imposible influir en temas como aumento de costos de combustible y mano de obra, y abordar escasez de conductores que impactan cadenas de suministro, canalizar recursos hacia los clientes correctos, y comunicar de manera abierta, significativa e informativa, puede impulsar la rentabilidad necesaria para mitigar algunos de estos desafíos.

Casos en punto

La analítica predictiva brinda comprensión profunda en tiempo real a través de múltiples actividades de negocio, a través de numerosos departamentos. Desde asignación de los recursos correctos en ciertos momentos, en decir, una empresa hostelería buscando mitigar costos laborales crecientes y ausencias por Covid, a reposición de stock y sincronización campañas marketing, las oportunidades para aportar valor inmenso son infinitas.

En manufactura en particular, las empresas ya están cosechando dividendos a través de rendimiento y productividad mejorados en la planta de producción.

A medida que la maquinaria continúa volviéndose cada vez más sofisticada, y niveles excesivos de inactividad son insostenibles, los fabricantes están adoptando analítica predictiva de manufactura para predecir la ubicación, naturaleza y frecuencia de fallos de equipos.

A través de analizar datos de una gama de fuentes como sensores; inspecciones visuales manuales, vibraciones, consumo eléctrico, y temperatura, y mapear estos contra tanto patrones históricos como uso más amplio en la industria, está claro ver cómo la claridad de los insights recopilados son muy superiores a los que BI tradicional puede producir.

Previsión frente a la adversidad

Con este telón de fondo, no es de extrañar que el mercado global de analítica predictiva esté destinado a crecer de USD 10.5 mil millones en 2021 a USD 28.1 mil millones para 2026

Pero desafíos alrededor de escasez de habilidades, particularmente científicos de datos, prevalecen. En paralelo, metodologías de implementación requieren experiencia y pericia dedicadas, que en cualquier disciplina nueva y de rápido crecimiento, no es fácil.

Afortunadamente, una nueva raza de soluciones ha surgido que cierran la brecha entre necesidad de negocio, y la potencial falta de habilidades disponibles para entregar las capacidades. Senseye PdM por ejemplo, es una plataforma basada en cloud que está infusionada con aprendizaje automático, y desarrollada para escala, capaz de procesar vastos volúmenes de datos.

Esta combinación de tecnología e innovación continuará trayendo ciencia de datos al frente de la industria, permitiendo a más y más organizaciones cumplir su potencial y convertir insights en previsión.

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