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¿Qué es el análisis predictivo?

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El análisis predictivo es una metodología mediante la cual se analizan los datos actuales y pasados para realizar pronósticos sobre los próximos eventos. Se utilizan técnicas de análisis, como el aprendizaje automático, el desarrollo de modelos estadísticos y la minería de datos, para que las empresas puedan identificar las tendencias, los comportamientos, los resultados futuros y las oportunidades empresariales.

En el análisis predictivo se entrena un modelo para que prediga los valores de los datos nuevos, según el conjunto de variables que se haya ingresado. Luego, el modelo identifica las relaciones y los patrones entre las variables y proporciona una puntuación según lo que esté programado para buscar.

Se puede usar esa puntuación como inteligencia comercial para evaluar el riesgo o los posibles beneficios de un conjunto de condiciones, así como también para determinar la probabilidad de que algo suceda.

El análisis predictivo se puede aplicar tanto a los datos estructurados como a los no estructurados. La minería es un proceso que se utiliza para descubrir patrones, tendencias y comportamientos en grandes conjuntos de datos; y permite preparar aquellos que provienen de varias fuentes, como los almacenes o los lagos, para su posterior análisis.

Cuando los datos están listos, se desarrolla y se prueba un modelo de análisis predictivo. Una vez que se entrena y evalúa el modelo, se puede volver a utilizar más adelante para responder preguntas nuevas sobre datos similares.

Algunas técnicas comunes de desarrollo de modelos predictivos son las de regresión, aprendizaje automático, árboles de decisiones y redes neuronales, pero hay muchas otras opciones.

Modelos de regresión

Utilizan ecuaciones matemáticas para determinar la relación entre las variables.

Con los modelos de regresión lineal, se obtienen resultados constantes con posibilidades infinitas (como el cálculo de posibles valores inmobiliarios utilizando un costo conocido por metro cuadrado). En cambio, con los modelos de regresión logística, se obtiene una cantidad limitada de posibilidades (por ejemplo, si se venderá una casa específica del vecindario por encima o por debajo de un precio determinado).

Los bancos y otras instituciones financieras suelen utilizarlos para determinar los riesgos crediticios, detectar los fraudes con tarjetas de crédito, predecir las tendencias en el mercado y prever el impacto de las normativas nuevas de los servicios financieros.

Árboles de decisiones

Los árboles de decisiones son otra técnica conocida de análisis predictivo que identifica la manera en que una decisión lleva a la siguiente. Este enfoque se puede aplicar a los modelos de aprendizaje automático, que determinan una serie de condiciones en función de una lista de preguntas jerárquicas y secuenciales que llevan a un resultado basado en los datos ingresados.

El formato de ramificaciones de este modelo también permite mostrar todos los efectos posibles de una decisión, ya que representa la manera en que se pueden obtener ciertos resultados.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es la continuación del análisis predictivo, pero hay una diferencia entre ellos: mientras que en este último normalmente los analistas son quienes generan los modelos, los algoritmos del aprendizaje automático (que se utilizan en los sistemas de software de aprendizaje profundo e inteligencia artificial, como Watson de IBM) aprenden por sí solos, es decir, mejoran y evolucionan a medida que procesan los datos, sin tener que volver a la etapa de programación constantemente.

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Redes neuronales

Las redes neuronales son técnicas avanzadas de análisis que se utilizan para determinar la precisión de la información obtenida a partir de los modelos de regresión y los árboles de decisiones. Identifican las similitudes no lineales entre los distintos datos y son muy útiles cuando es más importante conocer las dimensiones de lo que puede suceder que comprender los motivos.

El análisis predictivo identifica los riesgos y lo mantiene informado sobre los posibles problemas en su infraestructura, para mejorar el rendimiento de la TI. En lugar de esperar a recibir notificaciones de los errores, tal vez sobre fallas en las herramientas, los equipos de operaciones pueden usar el análisis predictivo para encontrar y abordar los problemas por anticipado, antes de que afecten al entorno, lo que también permite que la empresa ahorre tiempo y dinero.

Además, puede usar el análisis predictivo para crear evaluaciones de riesgo y evitar problemas de seguridad y tiempo de inactividad no planificado al buscar cualquier actividad inusual en una red e identificar los posibles puntos vulnerables examinando todas las acciones de inmediato.

Se pueden usar las herramientas de automatización como complemento del análisis predictivo para solucionar los problemas identificados o implementar cambios en función de los resultados previstos.

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