La Analítica Predictiva se utiliza para predecir un estado o resultado futuro aplicando diferentes técnicas estadísticas a los datos. Ejemplos de resultados de la aplicación del análisis predictivo son: las predicciones de la demanda, del comportamiento de los consumidores o de las necesidades de mantenimiento de las máquinas.
El Machine Learning o aprendizaje automático, es una de las técnicas utilizadas para el análisis predicitivo. La ventaja del Machine Learning es su capacidad de identificar relaciones causales en grandes conjuntos de datos, a veces no estructurados, sin necesidad de programarlos para detectar esas pautas. Otros métodos estadísticos como el análisis de regresión, las series temporales y el análisis de conglomerados, son técnicas más tradicionales pero de probada eficacia. El Machine Learning combinado con métodos estadísticos tradicionales, forman una base sólida para hacer pronósticos y predicciones en diversos sectores, siempre que estas técnicas se apliquen correctamente y se utilicen datos o fuentes de datos de alta calidad. El análisis predictivo puede convertir los conjuntos de datos en una gran fuente de valor para las empresas.
Ejemplos de
Aplicación
Previsión de
la demanda
Predecir la demanda en
base a datos históricos.
Necesidad de contratación
Determinar la necesidad de contratación en base a modelos predictivos.
Fraude bancario
y de seguros
Utilizar algoritmos de Machine Learning para identificar el fraude y las excepciones.
Venta cruzada
Identificar el potencial de venta cruzada y las necesidades de cada uno de los clientes.
Mantenimiento
predictivo
Entrenar algoritmos para detectar averías de máquinas o equipos antes de que ocurran.
Comportamiento
del consumidor
Predecir y comprender los patrones y propensión de compra, y crear en tiempo real ofertas personalizadas.
Riesgo
Identificar los riesgos en base a datos históricos y en tiempo real, para evitar incumplimientos o determinar la elegibilidad.
Previsión de
la demanda
Predecir la demanda en
base a datos históricos.
Necesidad de contratación
Determinar la necesidad de contratación en base a modelos predictivos.
Fraude bancario
y de seguros
Utilizar algoritmos de Machine Learning para identificar el fraude y las excepciones.
Venta cruzada
Identificar el potencial de venta cruzada y las necesidades de cada uno de los clientes.
Riesgo
Identificar los riesgos en base a datos históricos y en tiempo real, para evitar incumplimientos o determinar la elegibilidad.
Comportamiento
del consumidor
Predecir y comprender los patrones y propensión de compra, y crear en tiempo real ofertas personalizadas.
Mantenimiento
predictivo
Entrenar algoritmos para detectar averías de máquinas o equipos antes de que ocurran.
Decide4AI
La implementación de Analítica Predictiva requiere un enfoque disciplinado y estructurado.
Decide4AI apoya a las empresas en todas las fases del proceso.
Definición de objetivos de negocio yAnálisis y preparación de datos KPI’s
Análisis y preparación de datos
Selección, prueba, entrenamiento y despliegue de las técnicas analíticas elegidas
Definición e implementación de la arquitectura IT correcta
Aplicación de estrategias de gestión y gobierno de datos
Definición de objetivos de negocio yAnálisis y preparación de datos KPI’s
Análisis y preparación de datos
Selección, prueba, entrenamiento y despliegue de las técnicas analíticas elegidas
Definición e implementación de la arquitectura IT correcta
