El análisis predictivo es la rama de la minería de datos que tiene relación con la predicción de las probabilidades y tendencias futuras para cualquier industria.
Este análisis permite extraer conclusiones confiables sobre eventos futuros (entiéndase como la prevención de riesgos que puedan afectar las operaciones de una organización), a través de la aplicación de métodos estadísticos, matemáticos y reconocimiento de patrones.
En el mundo de los negocios, los modelos predictivos explotan los patrones de comportamiento encontrados en el pasado para poder identificar posibles riesgos y oportunidades. Estos modelos suelen capturar las relaciones entre una gran variedad de factores que permiten capturar riesgos potenciales asociados a un conjunto de condiciones, guiando así a la toma de decisiones de manera más acertada.
Factores clave en el análisis predictivo de data
Existen herramientas específicas, igual que complejas para llevar a cabo el análisis predictivo de información. Esto basado en ciertos parámetros para la mitigación de riesgos como:
- Análisis de la situación actual.Permite determinar los aspectos más importantes para su organización, evaluando los puntos fuertes y debilidades. Es importante identificar en todos los procesos de su empresa, aquellos factores susceptibles de riesgo.
- Trazar estrategias de seguimiento y monitorización.Una vez identificados los posibles riesgos, hay que definir estrategias de seguimiento y monitorización de las variables relacionadas con los objetivos marcados. Esto con el fin de conocer la evolución de resultados y así poder realizar una comparativa más precisa.
- Gestión adecuada de la información.Permite recabar datos sobre los históricos, en referencia siempre a los objetivos marcados y construir modelos adecuados de conducta que atiendan a los resultados obtenidos.
- Actualización constante de la data.Como se trata de un proceso cíclico y continuo, permite que, mediante la práctica se vayan introduciendo nuevos parámetros de estudio y objetivos en función de la evolución de los resultados.
El desarrollo de la analítica de data avanzada, consiste en la facilidad con la que los ejecutivos de las compañías, al margen del trabajo que ya realizan otro perfiles (como el analista de datos), pueden realizar predicciones y entender el futuro de sus equipos y procesos. La recopilación y análisis son vistos como un proceso continuo e iterativo. Idealmente las decisiones empresariales en cuestiones como el tiempo son refinadas según los datos de análisis anteriores y las decisiones correspondientes.
Uno de los principales desafíos implícitos en el análisis predictivo de data para su empresa es la integración del software de análisis con los sistemas heredados existentes, así como con otros nuevos.
El uso de herramientas de última tecnología aplicada a la recopilación y procesamiento de datos en su organización, es de por sí un gran desafío para las empresas que se quieren actualizar y mantener como referente de su industria.