Analítica predictiva explicada

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

Análisis predictivo:una definición

El análisis predictivo es una categoría de análisis de datos destinada a hacer predicciones sobre resultados futuros, en función de datos históricos y técnicas de análisis.

Tales técnicas abarcan múltiples fuentes de datos y, por lo general, abarcan tanto el modelado estadístico como el aprendizaje automático. Estos modelos estadísticos, que traducen conjuntos de datos en conocimientos, representan el tejido del análisis predictivo.

Mediante el aprovechamiento de herramientas sofisticadas arraigadas en la ciencia de datos, cualquier organización ahora puede usar datos pasados ​​y actuales para pronosticar de manera confiable tendencias y comportamientos, milisegundos, meses o años en el futuro.

Por lo general, creado para respaldar las agendas de marketing mediante la mejora del valor de vida del cliente y la segmentación de clientes; o la fabricación a través del mantenimiento predictivo y la garantía de calidad, los modelos aprovechan el aprendizaje profundo a escala y en tiempo real para agregar valor a los grandes datos y generar ventajas.

Una breve historia

No hay duda de que el aumento de los grandes datos ha impulsado la necesidad de análisis para atravesar, comprender y obtener valor de las franjas de conjuntos de datos que envuelven a las organizaciones.

Según Gartner, para 2025, el 70% de las organizaciones cambiarán su enfoque de datos grandes a pequeños y amplios, proporcionando más contexto para el análisis y haciendo que la IA tenga menos datos. Esto se debe en gran medida al hecho de que los volúmenes de datos de forma aislada son en gran medida irrelevantes.

Sin embargo, los datos significativos se han convertido en uno de los productos básicos más valiosos dentro de una empresa y la práctica de aprovecharlos, comprenderlos y obtener significado de ellos ha resultado en el surgimiento del Director de Datos, junto con departamentos dedicados a administrar, monetizar y dar sentido. más allá de la pura recopilación de datos.

El análisis de datos se divide en cinco áreas principales. Descriptivo, que proporciona un resumen del desempeño histórico; en tiempo real, que proporciona información sobre los datos actuales; Diagnóstico, que se enfoca en el “por qué” de los eventos circundantes; Predictivo, que aplica técnicas de análisis estadístico para determinar la probabilidad precisa de que ocurra una acción, evento o comportamiento; y Prescriptivo, que se preocupa por la convergencia de todas las áreas antes mencionadas para asesorar sobre qué hacer a continuación.

¿A BI o no a BI?

El análisis predictivo es esencialmente una forma avanzada de inteligencia comercial (BI), que utiliza el análisis para predecir eventos futuros. Mientras que el BI tradicional generalmente usa datos de una fuente finita, como finanzas y contabilidad, por ejemplo, el análisis predictivo analiza datos nuevos e históricos multidimensionales para identificar patrones, comportamientos y tendencias.

Aprovechando técnicas como la minería de datos, algoritmos estadísticos, aprendizaje automático e inteligencia artificial, la práctica crea conocimientos dinámicos para detectar riesgos y descubrir oportunidades. Las interdependencias y relaciones entre los diversos factores de comportamiento, conocidas como modelos de regresión, se pueden analizar de una manera que sería imposible de lograr para el cerebro humano.

De hecho, las redes neuronales o algoritmos diseñados para identificar relaciones dentro de un conjunto de datos, imitan la forma en que funciona el cerebro humano para potenciar el análisis y abrir nuevos caminos en lo que se puede lograr. Este nivel de conocimiento profundo y preciso permite a los usuarios tomar las mejores decisiones y dirigir un negocio en la dirección correcta.

Es importante tener en cuenta que muchas plataformas de BI han evolucionado para abarcar grandes datos; nube; IoT e IA, y como tal, algunos expertos de la industria consideran que el análisis predictivo es una rama de BI. Podría decirse que los términos están entrelazados y, para aumentar la superposición percibida, dado que el aprendizaje automático se ha vuelto fundamental para el análisis predictivo, los proyectos de análisis predictivo a veces se denominan aprendizaje automático.

En este último punto, es importante distinguir entre los dos. Si bien el aprendizaje automático es un habilitador fundamental del análisis predictivo, de forma aislada, no puede brindar los conocimientos con los que la práctica es sinónimo.

Previsibilidad en tiempos impredecibles

Cuando considera que algunos de los usos de más alto perfil del análisis predictivo incluyen el pronóstico del tiempo; desempeño de campañas políticas; cambio climático; y la propagación de enfermedades, es fácil hacerse una idea de su importancia. Todos estos son muy complejos, y en un mundo que se ha vuelto cada vez más impredecible frente al Brexit; COVID-19; y las tensiones políticas, el análisis predictivo hace que mirar hacia el futuro sea más preciso y confiable que con las herramientas anteriores.

Además de tener acceso a un nivel de visibilidad que puede ayudar a compensar los desafíos externos y mitigar la incertidumbre, busca rutas para sortear los cuellos de botella para reducir costos y aumentar la rentabilidad.

Un buen ejemplo de esto es el abastecimiento, la retención y el fomento de clientes rentables. Si bien es imposible influir en problemas como el aumento de los costos de combustible y mano de obra, y abordar la escasez de conductores que afectan las cadenas de suministro, canalizar los recursos hacia los clientes correctos y comunicarse de manera abierta, significativa e informativa puede aumentar la rentabilidad necesaria para mitigar algunos de estos desafíos.

Casos puntuales

El análisis predictivo brinda una comprensión profunda y en tiempo real de múltiples actividades comerciales, en numerosos departamentos. Desde la asignación de los recursos correctos en determinados momentos, por ejemplo, una empresa hotelera que busca mitigar los crecientes costos laborales y las ausencias por Covid, hasta la reposición de existencias y el momento de la campaña de marketing, las oportunidades para generar un valor inmenso son infinitas.

En la fabricación en particular, las empresas ya están cosechando dividendos a través de un mejor rendimiento y productividad en el taller.

A medida que la maquinaria se vuelve cada vez más sofisticada y los niveles excesivos de tiempo de inactividad son insostenibles, los fabricantes están adoptando análisis predictivos de fabricación para predecir la ubicación, la naturaleza y la frecuencia de las fallas del equipo.

A través del análisis de datos de una variedad de fuentes, como sensores; las inspecciones visuales manuales, las vibraciones, el consumo de electricidad y la temperatura, y mapeándolos contra patrones históricos y un uso más amplio en la industria, es claro ver cómo la claridad de los conocimientos recopilados es muy superior a la que puede producir BI tradicional.

Previsión ante la adversidad

En este contexto, no es de extrañar que el mercado mundial de análisis predictivo crezca de 10 500 millones de USD en 2021 a 28 100 millones de USD en 2026

Pero los desafíos en torno a la escasez de habilidades, en particular los científicos de datos, prevalecen. Paralelamente, las metodologías de implementación requieren experiencia y conocimientos especializados, lo que en cualquier disciplina nueva y de rápido crecimiento no es fácil.

Afortunadamente, ha surgido una nueva generación de soluciones que cierra la brecha entre la necesidad comercial y la posible falta de habilidades disponibles para brindar las capacidades. Senseye PdM, por ejemplo, es una plataforma basada en la nube que está infundida en el aprendizaje automático y desarrollada para escalar, capaz de procesar grandes volúmenes de datos.

Esta combinación de tecnología e innovación seguirá llevando la ciencia de datos a la vanguardia de la industria, lo que permitirá que cada vez más organizaciones alcancen su potencial y conviertan los conocimientos en previsión.

¿Senseye PdM es adecuado para mí?

¿Quiere saber más sobre cómo Senseye PdM puede mejorar su estrategia de mantenimiento de planta? Reserve una reunión con nosotros hoy.