¿Qué es el análisis predictivo?

Tengamos más o menos experiencia en el manejo de volúmenes más o menos grandes de datos, es clave controlar el concepto de análisis predictivo, para poder tener éxito en cualquier proyecto Big Data que queramos desarrollar

Este tipo de análisis implica evaluar los datos disponibles, para ver si podemos establecer algún tipo de patrón en los mismos, para, posteriormente, determinar si estos patrones se pueden utilizar para establecer algún tipo de tendencia e, incluso, para poder predecir los resultados que tendremos en un determinado escenario.

Es importante partir de la premisa de que el análisis predictivo no siempre nos va a aportar respuestas absolutamente correctas; es simplemente una mejor aproximación en base a patrones previamente establecidos, pero a menudo son muy fiables, sobre todo si contamos para establecerlos con una gran cantidad de datos a analizar.

¿En qué se utiliza en el análisis predictivo?

El análisis predictivo se utilizan en diferentes escenarios de simulación, especialmente en los relacionados con las áreas de evaluación de riesgos, las de tendencias de compra de los clientes, y en las de gestión y operación de negocios.

Por ejemplo, podemos utilizar el análisis predictivo sobre el historial de ventas de nuestra organización para determinar cuando los clientes son más propensos a hacer grandes compras o para establecer en qué circunstancias va a ser más efectiva una venta.

También lo podemos utilizar, aplicándolo a un mercado en su conjunto, para establecer una estrategia de expansión asumiendo el menor grado posible de riesgo.

En la evaluación de riesgos, el análisis predictivo, a menudo se aplican a la conducta de multitudes y de acontecimientos históricos. Los que trabajan en estas áreas buscan ver cómo la gente reacciona a ciertas cosas, sobre todo cuando se trata de una multitud. Es decir, cuando hay que hacer frente a una mentalidad de masa y, a menudo, se centran en las reacciones  que tendrán lugar durante eventos específicos.

Pero las evaluaciones de riesgo se pueden aplicar sobre cualquier otro escenario, desde las inversiones financieras hasta las políticas de seguridad, y lo más importante es que este tipo de análisis predictivo es aplicable en casi todas las industrias. En el caso de un entorno de almacén, podríamos hacer una evaluación de riesgos podría estimar qué accidentes pueden ocurrir, cómo podrían suceder, quién los pudieran sufrir, y con qué sistemas contamos para prevenirlos.

Métodos de análisis predictivo

El análisis predictivo hace uso de diferentes técnicas, a menudo utilizadas en el resto de tipos de análisis digital, entre las que se incluyen:

Modelización estadística

Son los métodos de la “vieja escuela”, y que, a menudo, son todavía las herramientas más adecuadas para realizar este tipo de trabajo. A día de hoy sigue siendo un área en franco crecimiento.

Aprendizaje automático

Este método se basa en el uso de algoritmos, para ponderar, de una manera lo más precisa posible, la importancia relativa de los diversos atributos con que cuentan los datos que vamos a introducir y utilizar en el sistema.

Minería de datos

En este caso nos basaremos en la búsqueda, a gran escala, de conocimiento (información valiosa) a través de grandes conjuntos de datos. Es, por tanto, un esfuerzo sistemático para encontrar el mayor valor posible mediante el uso de, cuantos más grandes mejor, ingentes volúmenes de información.

¿Por qué utilizar el análisis predictivo?

Ser capaz de predecir, con un alto índice de exactitud, cómo las personas, las industrias o la economía reaccionarán, pueden ser increíblemente útil. Incluso aunque estas predicciones no sean siempre exactas, aún pueden ser muy útiles y nos pueden ayudar a evitar un errores devastador o a agarrar una oportunidad que, de otra forma, no habríamos podido conocer.

También, a veces, un análisis predictivo nos puede ayudar a no tomar un riesgo innecesario o, incluso, que pueda ser tonto.

El análisis predictivo realmente se reduce a una cosa: disponer de la mejor estimación posible sobre un evento, basándonos en los datos disponibles.

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