¿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 el análisis predictivo
Actian Data Platform es la solución híbrida y multicloud ideal para integrar, estructurar y almacenar múltiples fuentes de datos para el procesamiento analítico predictivo. Actian Data Platform puede utilizar las API de Spark para almacenar datos e ingerir fuentes de datos en streaming compartidas por Kafka en tiempo real. La plataforma utiliza stockage en colonnes y las capacidades de consulta en paralelo para proporcionar información a las soluciones empresariales más populares nueve veces más rápido que los servicios de bases de datos en la nube de la competencia.
