Análisis predictivos
¿Qué son los análisis predictivos?
Los análisis predictivos aprovechan el poder combinado de los algoritmos, los datos estadísticos y el aprendizaje automático para acceder a las necesidades y los resultados futuros con modelos analíticos optimizados, lo que permite a las empresas usar mejor los recursos y la información.
¿Cuáles son los beneficios de los análisis predictivos?
Al cubrir temas como el Big Data y la minería de datos, los análisis predictivos permiten a las empresas y a otras organizaciones entender mejor conductas futuras e identificar oportunidades. ¿Cómo? Al usar datos históricos combinados con otros métodos como el aprendizaje automático o profundo y el modelado de datos, los modelos de análisis predictivos y las técnicas de análisis predictivos se vuelven invalorables, y así los científicos de datos notan correlaciones que, a su vez, pueden crear procesos internos más fuertes y automatizar la infraestructura de TI con mayor precisión.
Casos de uso de análisis predictivos
Industrias de todo tipo usan algoritmos de análisis predictivos, desde la industria del entretenimiento o la sanidad, hasta la seguridad cibernética o la meteorología. Por ejemplo, en la venta minorista, los análisis predictivos pueden ayudar a interpretar y predecir la conducta del comprador, y así las tiendas gestionan mejor su inventario o crean recomendaciones personalizadas para el comprador. En áreas como la fabricación, las empresas pueden supervisar proactivamente el equipo y los patrones de mantenimiento para minimizar el tiempo de inactividad. Incluso en los deportes, los modelos de análisis predictivos pueden predecir mejor el valor de los jugadores con el tiempo, mediante estadísticas y otros datos.
En casi cualquier sector, los análisis predictivos, su aprendizaje automático asociado y otros datos pueden ofrecer un enorme valor en lo referente a la resolución de problemas nuevos y preexistentes. Los científicos de datos y las empresas u organizaciones para las que trabajan pueden entender a la gente, los procesos, ganancias y pérdidas y cualquier cantidad de tendencias futuras.
La historia de los análisis predictivos
El análisis predictivo se usa hace décadas, pero solo con el aumento de los PC más baratos, más rápidos y más potentes se puede actualizar el verdadero potencial de los análisis predictivos.
Desde la década de los 40, los creadores de la computación moderna y otros logros como la programación lineal y el modelado de procesamiento ayudaron a acelerar el interés del gobierno en el potencial de los análisis predictivos. El más famoso, el Proyecto Manhattan, que desarrolló la tecnología de la bomba atómica que ayudó a terminar con la Segunda Guerra Mundial, usó un análisis manual llamado la simulación Monte Carlo para predecir cómo se comporta una bomba durante una reacción nuclear.
En la década de los 50, el desarrollo del PC continuó con el de la programación no lineal y heurística basada en computadoras y la invención de unidades de disco duro (HDD), lo que sentó las bases para otras innovaciones como los disquetes y los sistemas de gestión de base de datos (DBMS).
Para la década de los 70 y los 80, se usaban los análisis predictivos para predecir el precio de las acciones, mientras que los científicos como E.F. Codd establecían la base teórica para las bases de datos relacionales y sus sistemas de gestión, incluida la interfaz de programa de la aplicación (API) y el Structured Query Language (SQL).
Y para la década de los 90 y los 2000, se utilizaban enormes bases de datos de información para personalizar y optimizar las experiencias de marketing y digitales gracias al surgimiento del aprendizaje automático y la tecnología de computación en la nube.
¿Qué tipos de análisis predictivos hay? ¿Cómo funcionan?
Los análisis predictivos no son una técnica independiente. Se pueden dividir en varios modelos, cada uno con su propio fin, función y beneficio para una serie de casos de uso. En general, los datos que se encuentran se pueden utilizar para profundizar la comprensión de los puntos de datos históricos, identificar instancias de anomalías en muchos grupos de datos y predecir tendencias futuras.
Modelos de clasificación
Al encontrar datos históricos, este modelo reúne y clasifica datos en categorías. Las empresas de muchos sectores usan este modelo para resolver problemas complejos y descubrir nuevas oportunidades. Sus amplias aplicaciones lo convierten en un modelo común para determinar aprobaciones de aplicaciones, probabilidad de incumplimiento de pagos, identificar transacciones fraudulentas y más.
Modelos de valores atípicos
Como su nombre sugiere, un modelo de valores atípicos identifica datos que están fuera de la norma dentro de un grupo de datos o de varios grupos de datos y ayuda a sacar conclusiones de esos puntos de datos anómalos. Como otros modelos, se pueden considerar múltiples factores, desde precios y ubicaciones hasta historiales de pago. Y por estos motivos, los modelos de valores atípicos son particularmente útiles en finanzas y fabricación, donde pueden identificar actividades fraudulentas potenciales, o indicar ineficiencias o mal funcionamiento de equipos.
Modelos de agrupación en clúster
Esta versión de los análisis predictivos separa los datos en grupos selectos según criterios compartidos. Estos datos se pueden clasificar en hard clúster o soft clúster. El hard clustering es una clasificación directa, y el soft clustering asigna probabilidad de datos al agruparse en clúster. En general, se implementan los modelos de agrupación en clúster en marketing, donde pueden ayudar a los responsables de marketing a planificar estrategias para audiencias específicas.
Modelos de series temporales
A diferencia de otros modelos, los modelos de series temporales usan datos de anomalías en lugar de datos históricos, donde se usa el tiempo como entrada principal para obtener conocimientos de futuros períodos. Su mayor ventaja es que pueden determinar cómo cambiarán las métricas específicas en un período determinado según variables seleccionadas, como el clima o las ventas anteriores, en general, en conjunto con múltiples previsiones. Y ayudar a las empresas a mapear el crecimiento o crear mejores estrategias sobre los pasos a seguir.
Modelos de previsión
Los modelos de previsión predicen valores futuros cuantificables de un objeto según los datos numéricos históricos. Uno de los principales motivos por el que el modelo de previsión se usa ampliamente es porque permite múltiples parámetros de entrada, como clima y eventos locales, y ofrece mejor versatilidad en muchos sectores. Por ejemplo, los establecimientos minoristas pueden extrapolar cuántos clientes o ventas esperan en una semana concreta según el tráfico anterior y programar la cobertura en consecuencia.
¿Cómo usan las empresas los análisis predictivos?
Los análisis predictivos modernos evolucionaron más allá de las regresiones lineales y logísticas, y las pymes y empresas buscan cualquier solución basada en datos para lograr una ventaja competitiva. Los análisis predictivos de hoy ayudan a las empresas a sortear montañas digitales de datos, aprovechar el aprendizaje profundo y automático, y arrojar una luz sobre los conocimientos descubiertos: analizar la conducta del cliente y predecir fluctuaciones de mercado y dónde se producirá el próximo descubrimiento revolucionario importante. Además, los análisis predictivos permiten a los científicos de datos de todo tipo colaborar en tiempo real más que nunca, al usar nuevas aplicaciones de flujo de trabajo e infraestructuras multinube e híbridas para facilitar el análisis de datos.
Y, aunque muchos sectores usan datos e infraestructura inteligente para fines diferentes, su beneficio final sigue siendo el mismo.
En las ventas minoristas, los análisis predictivos agregan datos del cliente para identificar tendencias de ventas y brindar un marketing más personalizado, como mejora de la venta cruzada, venta adicional y campañas de recomercialización. Los datos de este tipo se pueden aprovechar incluso en la gestión de inventario y desarrollo de productos futuros.
Del mismo modo, además de ayudar a gestionar y conectar grandes sistemas de plantas y otros activos, el sector energético usa datos para previsión y planificación de producción de utilidad y demanda por clima adverso o estacional e incluso predecir interrupciones antes de que sucedan.
Los fabricantes usan el análisis predictivo para controlar también sus activos. Sin embargo, en estos casos, es para supervisar el rendimiento y el mantenimiento. Los fabricantes pueden identificar caídas en la eficiencia o predecir cuándo sucederán fallos potenciales para reducir las reparaciones o tiempo de inactividad costosos.
En el seguro, el análisis predictivos predictivo puede ser una medida de seguridad adicional al detectar potenciales reclamaciones fraudulentas mediante la comparación con datos históricos. La inteligencia artificial también se usa para personalizar quotes de seguro y primas ya que factoriza los riesgos pertinentes para cada solicitante y aprobar o rechazar según esos criterios.
Incluso las agencias gubernamentales pueden aprovechar el poder de los datos para fundamentar y elaborar nuevas políticas e iniciativas públicas que puedan transformar la vida diaria de muchas maneras importantes.
HPE y los análisis predictivos
HPE se asocia con organizaciones, pymes y empresas similares para brindar soluciones para análisis predictivos, al brindar infraestructura inteligente y experiencia necesarias para cumplir con la demanda. Con la ayuda de ofertas tales como HPE InfoSight, HPE GreenLake, HPE Nimble Storage, y HPE PointNext, HPE trabaja estrechamente con partners para cumplir sus necesidades únicas en varios sectores.
En el caso de Basefarm, proveedor de servicios de TI noruego, HPE ayudó a gestionar las necesidades de almacenamiento para la base de clientes en masiva expansión de la empresa y para mantener la continuidad del negocio. Al sumar una serie de capacidades e infraestructura personalizadas, Basefarm alcanzó una nueva resolución de problemas de velocidad de almacenamiento de máquina virtual (VM) en un 80 %, y mantuvo un ancho de banda promedio de 22 TB por segundo.
Por otra parte, junto con el Centro de Agronomía para la Investigación y la Educación (ACRE) de la universidad de Purdue, HPE ayudó a reforzar sus proyectos de agricultura digital. Juntos, revolucionarán la investigación agrícola con automatización y tecnología de datos de campo en tiempo real como el Internet de las cosas (IoT) para medir, analizar y ajustar los niveles de humedad de las plantas.
También con Purdue, HPE ayuda a los investigadores del Center of Global Soundscapes en el registro y análisis de datos biológicos para impulsar el conocimiento ecológicos en todo el mundo mediante la combinación de computación en el extremo y análisis de datos. Como resultado, los investigadores obtienen conocimientos más profundos sobre cómo ciertos factores ambientales afectan las comunidades de animales