¿Qué es el análisis predictivo?

¿Qué es el análisis predictivo? Es un conjunto de técnicas que descubren patrones en los datos para anticipar resultados futuros. Los datos históricos y actuales se proyectan hacia el futuro para proporcionar una previsión que permita a una organización ser proactiva.

¿Por qué es importante el análisis predictivo?

L'analyse prévisible permet aux organisations de prendre plus de décisions éclairées et de être moins réactives. El futuro puede ser impredecible, por lo que las previsiones con un grado razonable de precisión eliminar algunos de los riesgos de prise de décision.

Qué es el análisis predictivo - Ejemplos

Para entender qué es el análisis predictivo, es útil revisar ejemplos en varias industrias.

Venta al por menor

Analizando el historial de compras de una tienda, es posible anticipar las necesidades futuras de existencias y ajustar el reaprovisionamiento en consecuencia. Variables como la estacionalidad y los cambios en el clima local pueden tenerse en cuenta para ajustar los pedidos de las tiendas.

Los departamentos de marketing también pueden utilizar el análisis predictivo para orientar mejor los segmentos, de modo que las comunicaciones por correo electrónico, los anuncios y las ofertas que reciben los clientes sigan siendo pertinentes y acordes con sus intereses.

Telecomunicaciones

Para los operadores de telefonía móvil es importante conservar a los clientes actuales, ya que captar nuevos resulta caro. Analizando el comportamiento de los clientes, los operadores pueden predecir y gestionar mejor la posible pérdida de clientes, lo que permite al departamento de ventas ofrecerles ofertas oportunas para aumentar su fidelidad.

Finanzas

Los prestamistas necesitan controlar el riesgo a la hora de conceder préstamos. Las agencias de calificación crediticia pueden utilizar análisis predictivos para calcular el riesgo de los solicitantes de préstamos y, a continuación, aplicar precios adecuados en función del riesgo.

Seguros

El análisis predictivo puede evaluar el riesgo de asegurar a una persona o empresa basándose en una serie de factores como la ubicación, los siniestros anteriores y la puntuación crediticia. Esto ayuda a las aseguradoras a crear primas ajustadas al riesgo cuando cotizan pólizas de seguros.

Viajar

Gracias al análisis predictivo, las aerolíneas son cada vez más capaces de determinar la mejor manera de fijar el precio de los billetes para maximizar las ventas y los ingresos. Los precios se ajustan continuamente a medida que cambian las condiciones.

Fabricación

La fabricación es un proceso muy restringido, con limitaciones en el almacenamiento de existencias disponibles, los plazos de entrega para el transporte y la productividad. Los fabricantes utilizan análisis predictivos para predecir la demanda y establecer niveles de producción que satisfagan la demanda prevista. Los ajustes se realizan continuamente para garantizar la disponibilidad de las capacidades de fabricación, almacenamiento y logística adecuadas.

Gestión de tesorería

El análisis predictivo puede ayudar a gestionar mejor la tesorería de las empresas. Unas previsiones de tesorería más precisas pueden ayudar a garantizar el equilibrio entre los ingresos y los gastos de explotación para mantener unos niveles saludables de capital circulante.

Ventajas del análisis predictivo

A la hora de entender qué es el análisis predictivo, es importante señalar que la previsión ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones. El análisis predictivo ayuda a equilibrar los riesgos mediante una mejor comprensión. Las organizaciones pueden tomar decisiones operativas con más confianza cuando las respalda un análisis exhaustivo de datos empíricos.

Las organizaciones pueden analizar y ejecutar nuevos negocios que probablemente tengan el mejor rendimiento, lo que a su vez puede dar lugar a una mejora de los ingresos.

Los análisis predictivos ayudan a mantener a los clientes comprometidos y satisfechos, aumentando las tasas de retención.

Introducción al análisis predictivo

A continuación se enumeran los pasos que las organizaciones pueden seguir para iniciar su andadura en el análisis predictivo:

• El primer paso en cualquier proyecto de análisis predictivo es decidir qué preguntas necesitan respuesta.
• A continuación, recopile los datos históricos y en tiempo real necesarios para entrenar su modèle de machine learning. A menudo, los datos procederán de múltiples fuentes.
• Debe transformar, filtrar, formatear y limpiar los datos para su análisis.
• Necesitará una plataforma de datos escalable para almacenar los datos para el análisis.
• Seleccionar las técnicas analíticas adecuadas para el análisis.
• Pruebe los resultados y ajuste el modelo de análisis para mejorar la precisión.
• Visualizar los resultados para mejorar la comunicación de los conocimientos en apoyo de la iniciativa empresarial.

Actian y la plataforma de inteligencia de datos

Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.

A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.