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¿Qué son las analíticas predictivas?    

Las analíticas predictivas ayudan a las empresas a mirar al futuro y sus pares con un grado razonable de precisión. Esta capacidad siempre ha sido importante, pero nunca fue tan crítica como ahora. Las empresas han tenido que afrontar importantes disrupciones en el comercio y la cadena de suministro, picos repentinos (o caídas bruscas) en la demanda, nuevos riesgos y desafíos y terrenos desconocidos en general. Por eso las analíticas predictivas han alcanzado la cima en la lista de prioridades de organizaciones de todo el mundo.

Definición de analíticas predictivas

Las analíticas predictivas son una rama de las analíticas avanzadas que hacen proyecciones sobre eventos, comportamientos y resultados futuros. Usan técnicas estadísticas –tales como algoritmos de machine learning y sofisticados modelos predictivos– para analizar datos actuales e históricos y evaluar la probabilidad de que algo ocurra, incluso si eso no está en el radar. 

Las analíticas predictivas son relevantes para la mayoría de las industrias y tienen innumerables usos, incluyendo:

  • Reducir la rotación de personal y clientes
  • Identificar a los clientes con más probabilidades de incumplimiento en los pagos
  • Dar soporte a la proyección de ventas basada en datos
  • Establecer precios óptimos
  • Seguimiento de las máquinas que necesitarán mantenimiento o reemplazo

Las proyecciones accionables y precisas son esenciales para ayudar a quienes toman decisiones a navegar por un mundo donde los cambios rápidos y la volatilidad del mercado son constantes. Y si bien eso era cierto antes del COVID-19, la capacidad de pivotar, proyectar y planificar para múltiples escenarios posibles es más crítica que nunca durante la pandemia.

Las analíticas predictivas también se usan en la lucha contra el COVID-19. Los hospitales y sistemas sanitarios usan modelos predictivos para medir el riesgo, prever los resultados de las enfermedades, y gestionar las cadenas de suministro de equipamiento médico y EPP. A su vez, en la investigación se usan modelos para mapear la propagación del virus, prever los números de casos, y gestionar el rastreo de contactos con el objetivo de reducir el número de contagios y muertes. 

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Las analíticas predictivas, tal como se señaló, pueden ayudar a que las empresas anticipen el flujo de efectivo.

Analíticas predictivas vs. prescriptivas

Después de crear e implementar modelos predictivos que generen proyecciones precisas y oportunas, ¿qué es lo siguiente? Muchas empresas ven a las analíticas prescriptivas como el siguiente paso lógico.

 

Las analíticas predictivas ayudan a determinar qué es probable que suceda a continuación, mientras que las analíticas prescriptivas pueden decirle qué hacer al respecto –o cómo podría lograr un mejor resultado si hiciera X, Y o Z–. Este tipo de analíticas avanzadas se basa en analíticas predictivas y tiene en cuenta muchos factores diferentes para prescribir el mejor curso de acción o decisión posible.

 

Las analíticas prescriptivas a menudo se describen como la "última fase de las analíticas de negocio". También es la más compleja y relativamente nueva –actualmente se encuentra en al tope del Hype Cycle for Analytics and Business Intelligence 2020–de Gartner.

Las analíticas predictivas hoy

Según un estudio de Allied Market Research, se prevé que el mercado global de analíticas predictivas alcance los USD 35.450 millones para 2027, a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 21,9%. Las analíticas predictivas han adquirido gran valor en el mundo de hoy, donde se generan cantidades masivas de datos, las computadoras tienen un poder de procesamiento exponencialmente más rápido, y el software se ha vuelto más interactivo y fácil de usar.

 

Las empresas no solo recopilan grandes volúmenes de datos, sino muchos tipos diferentes –desde datos estructurados tradicionales hasta no estructurados como los de internet de las cosas (IoT), texto, video, y dark data–. La capacidad de las analíticas predictivas para combinar y analizar Big Data de diferentes fuentes produce proyecciones más precisas e información estratégica más profunda y poderosa. La nube es clave para conectar todas estas fuentes de datos –además, almacenar datos en lagos y almacenes de datos basados en la nube es más rentable y escalable que on-premise–.

 

Las analíticas predictivas de hoy también están "aumentadas" con tecnologías de inteligencia artificial (IA) como machine learning, deep learning y redes neuronales. Dichas analíticas aumentadas pueden analizar rápido grandes volúmenes de datos, revelar información estratégica que los humanos podrían omitir, y hacer que la proyección de probabilidades de eventos futuros sea más matizada y precisa. También automatizan pasos complicados del proceso de las analíticas predictivas, como crear y probar modelos. Y el procesamiento de lenguaje natural (NLP), un tipo de IA que permite hacer preguntas y obtener respuestas en lenguaje conversacional, hace que interpretar y comprender los datos sea más fácil que nunca.

Históricamente, las herramientas y técnicas detrás de las analíticas predictivas han sido tan sofisticadas –y complicadas– que solo profesionales de ciencia de datos y analistas eran capaces de usarlas eficazmente. Pero con las analíticas aumentadas, usuarios de negocios con capacitación mínima ahora pueden generar proyecciones precisas y tomar decisiones inteligentes y con visión de futuro sin ayuda de TI –una ventaja que no se puede ignorar en un mercado ferozmente competitivo–. 

Ejemplos de analíticas predictivas

Las analíticas predictivas son aplicables y valiosas para casi todas las industrias –desde servicios financieros hasta aeronáutica–. Los modelos predictivos se aplican para inventarios, recursos, precios, mantenimiento del equipamiento, modelos de riesgo crediticio, y mucho más. Ayudan a las empresas a reducir riesgos, optimizar operaciones y aumentar ingresos.

 

Las analíticas predictivas en RR. HH.

 

RR. HH. es un campo que naturalmente realiza un seguimiento de una gran cantidad de datos personales. Con las analíticas predictivas, esos datos se pueden analizar para determinar si un potencial empleado está alineado con la cultura de la organización, quiénes están en riesgo de renunciar (lo cual se muestra debajo), si es necesario hacer upsklling o contratar a alguien para cubrir una habilidad, y si el personal están contribuyendo productivamente a los resultados del negocio. Estas capacidades significan que RR. HH. puede contribuir a los resultados generales en lugar de actuar como una función aislada.

Las analíticas predictivas en RR. HH. se pueden usar para prever la rotación de personal.

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Las analíticas predictivas en el cuidado de la salud

 

En el mundo de hoy, los hospitales y organizaciones de cuidado de la salud están bajo una presión inmensa para maximizar los recursos –y las analíticas predictivas lo hacen posible–. Usando analíticas predictivas, profesionales de cuidado de la salud pueden tomar mejores decisiones financieras y operativas, optimizar el inventario y los niveles de personal, gestionar sus cadenas de suministro de manera más eficiente, y proyectar las necesidades de mantenimiento del equipamiento médico. Las analíticas predictivas también permiten mejorar los resultados clínicos detectando los primeros signos de deterioro del paciente, identificando a los pacientes de riesgo para nuevas internaciones, y mejorando la precisión del diagnóstico y tratamiento del paciente. 

 

Las analíticas predictivas en el comercio minorista

 

Los minoristas recopilan gran cantidad de información de los clientes tanto on-line –por ejemplo con el seguimiento de la actividad on-line a través de cookies–, como en el mundo real, mediante el monitoreo del recorrido del cliente en la tienda. Otra información rastreada son los detalles de contacto de los clientes en el punto de venta, su actividad en redes sociales, lo que han comprado y la frecuencia con la que compran artículos específicos o visitan una tienda. Usando analíticas predictivas, los minoristas pueden aprovechar esos datos para todo, desde optimización del inventario y proyección de ingresos hasta analíticas de comportamiento, direccionamiento al comprador y detección de fraudes.

 

Las analíticas predictivas en marketing

 

Los modelos generados por las analíticas predictivas son extremadamente valiosos para los profesionales de marketing a la hora de hacer que sus campañas sean más dirigidas y eficaces en un mundo donde los clientes pueden pedir on-line lo que quieren, cuando lo deseen, desde casi cualquier lugar. Las analíticas de marketing predictivas impulsan segmentación de clientes y público basada en datos, adquisición de nuevos clientes, puntuación de leads, contenido y recomendaciones de anuncios, e hiperpersonalización. Los profesionales de marketing pueden usar los datos de un cliente para alimentar promociones, campañas publicitarias y sugerencias de otros productos que puedan gustar en el momento justo, mejorando la experiencia y retención del cliente. 

 

Las analíticas predictivas en la cadena de suministro

 

Las analíticas predictivas se han vuelto esenciales para operar una cadena de suministro ágil y resiliente y evitar la disrupción. Analiza data sets masivos de muchas fuentes diferentes para generar proyecciones precisas de oferta y demanda, determinar niveles de inventario óptimos, mejorar la logística y las entregas a tiempo, prever problemas de mantenimiento de equipamiento, detectar y adaptarse a condiciones inesperadas –y mucho más–.

Pasos básicos en el proceso de las analíticas predictivas

El proceso de las analíticas predictivas implica definir un objetivo, recopilar y depurar cantidades masivas de datos y, a continuación, crear modelos predictivos usando sofisticados algoritmos y técnicas predictivas. Este proceso tradicionalmente complejo se está volviendo más automatizado y accesible para el usuario de negocios promedio gracias a las nuevas tecnologías de IA, pero es posible que las empresas todavía necesiten TI para ayudar en ciertos pasos o para construir ciertos modelos.

 

En términos muy simples, los pasos en el proceso de las analíticas predictivas son los siguientes:

Los pasos en el proceso de las analíticas predictivas.

Diagrama que describe los pasos del proceso de las analíticas predictivas
  1. Defina los objetivos de su proyecto. ¿Cuál es el resultado deseado? ¿Qué problema está intentando resolver? El primer paso es definir los objetivos, prestaciones, alcance y datos requeridos de su proyecto.
  2. Recopile sus datos. Guarde todos sus datos en un solo lugar Incluya diferentes tipos de datos actuales e históricos de una variedad de fuentes –desde sistemas y sensores transaccionales hasta registros del centro de llamadas– para obtener resultados más profundos. 
  3. Depure y prepare sus datos. Depure, prepare e integre sus datos para prepararlos para el análisis. Elimine los valores atípicos e identifique la información faltante para mejorar la calidad de su data set predictivo.
  4. Cree y pruebe su modelo. Cree su modelo predictivo, entrénelo en su data set y póngalo a prueba para garantizar su precisión. Es posible que se necesiten varias iteraciones para generar un modelo sin errores.
  5. Implemente su modelo. Implemente su modelo predictivo y póngalo a trabajar con nuevos datos. Obtenga resultados e informes –y automatice la toma de decisiones basada en los resultados–.
  6. Monitoree y ajuste su modelo. Monitoree regularmente su modelo para revisar su rendimiento y asegurarse de que brinda los resultados esperados. Ajuste y optimice su modelo según sea necesario.
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