Desde un punto de vista tecnológico y especialmente dentro del área de la informática, la analítica predictiva está en constante evolución. Si bien esta disciplina es utilizada hace décadas, queda mucho camino por recorrer teniendo en cuenta las novedades que proporciona el avance de la inteligencia artificial.
Es vital que las empresas reconozcan la importancia de realizar predicciones para mejorar su productividad. Identificar errores y oportunidades puede ser la clave para adelantarse al futuro de la compañía.
¿Qué es la analítica predictiva?
La analítica predictiva es el uso de datos estadísticos, algoritmos y técnicas de machine learning con el objetivo de predecir eventos futuros. Este mecanismo viene siendo utilizado hace varias décadas en ámbitos donde analizar riesgos es imprescindible para el funcionamiento del negocio. Sin embargo, la acelerada transformación digital que estamos atravesando permite optimizar este proceso.
La aparición del Big Data ha puesto a disposición de la tecnología empresarial una gran masa de información. Esto significó un crecimiento para este método de análisis ya que se alimenta de datos para anticiparse a los sucesos de negocios que nos interese conocer.
¿En qué sectores se puede aplicar analítica predictiva?
Un claro ejemplo de la aplicación práctica del análisis predictivo es el uso que le dan los bancos y las compañías de seguros. De esta forma pueden evaluar variables, como qué clientes pretenden dejar de serlo en un futuro cercano o detectar fraudes antes que sucedan.
A partir de la información almacenada en sus bases de datos, las compañías pueden obtener una lista de candidatos que presentan una alta probabilidad de abandonar el servicio dentro de un determinado período de tiempo.
Si bien las predicciones no son exactas, las probabilidades pueden ser muy asertivas. En consecuencia, las empresas pueden poner en marcha acciones para evitar el suceso analizado. Continuando con el ejemplo, pueden ofrecer beneficios exclusivos o ponerse en contacto para realizar a los candidatos una encuesta de satisfacción y conocer los motivos de la posible deserción.
Pero la analítica predictiva no sólo es aplicable al sector financiero, sino que puede ser implementada en otros sectores. En la industria manufacturera, por ejemplo, se puede adaptar el modelo predictivo para determinar el momento exacto en el que es recomendable frenar el funcionamiento de la maquinaria para hacerle mantenimiento.
Así, en lugar de guiarse por un lapso de tiempo definido de manera arbitraria, este mecanismo permite tomar la información previa y usarla para optimizar la productividad de una empresa.
Por lo tanto, la analítica predictiva es aplicable a cualquier negocio que cuente con los datos necesarios para ponerla en marcha.
Beneficios de aplicar analítica predictiva