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Automatización

El análisis predictivo permite mejorar el rendimiento de TI

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es una metodología mediante la cual se analizan los datos actuales y anteriores para realizar pronósticos sobre los próximos eventos. Utiliza técnicas de análisis, como el aprendizaje automático, el modelo estadístico y la minería de datos, para ayudar a las empresas a identificar tendencias, comportamientos, futuros resultados y oportunidades empresariales.

Gracias al Internet de las cosas (IoT), las empresas recopilan más datos que nunca antes y también tienen más acceso a ellos. El análisis predictivo es una herramienta útil para interpretar y utilizar el Big Data en la toma de decisiones y la obtención de información empresarial.

Debido a que se necesitan grandes volúmenes de datos para poder identificar patrones y tendencias, así como para poder tomar decisiones informadas, el Big Data es un elemento central del análisis predictivo.

Hay muchos sistemas de software y herramientas de análisis predictivo diferentes, lo cual posibilita que los analistas y las personas que utilizan los sistemas en la empresa diseñen modelos para obtener información valiosa. El software de análisis predictivo más adecuado para su empresa dependerá de sus casos prácticos y objetivos específicos.

Técnicas de análisis predictivo

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 relaciones y patrones entre las variables, y proporciona una puntuación según el tipo de búsqueda que se programó durante el entrenamiento.

Esta puntuación puede usarse como parte de la inteligencia comercial para evaluar el riesgo o los beneficios potenciales de un conjunto de condiciones, y 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 de datos es un proceso que descubre patrones, tendencias y comportamientos en grandes conjuntos de datos; para ello se preparan los datos que provienen de varias fuentes, como de almacenes o lagos de datos, por ejemplo, para su posterior análisis.

Cuando los datos están preparados, se crea y prueba un modelo de análisis predictivo mediante un proceso denominado modelado predictivo. Una vez que se entrena y evalúa el modelo, se puede volver a utilizar en el futuro para responder a preguntas nuevas sobre datos similares.

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

Modelos de regresión

Los 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 valores inmobiliarios potenciales utilizando un costo por pie cuadrado conocido). En cambio, con los modelos de regresión logística, se obtiene una cantidad limitada de posibilidades (por ejemplo, si una casa específica en ese vecindario se venderá por encima o por debajo de un precio determinado).

Los bancos y otras instituciones financieras suelen utilizarlos para determinar riesgos crediticios, detectar fraudes con tarjetas de crédito, predecir tendencias en el mercado y prever el impacto de las regulaciones 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 del tipo "si esto sucede, luego ocurre esto otro", en función de una lista de preguntas jerárquicas y secuenciales que llevan a un resultado basado en los datos ingresados.

El formato en ramas de este modelo también permite mostrar todos los resultados posibles de una decisión, pues representa de qué manera puede generar determinados resultados.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una continuación del análisis predictivo, pero hay una diferencia importante: mientras que este último normalmente depende de que los analistas generen los modelos, los algoritmos de aprendizaje automático (que se utilizan en 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.

Redes neuronales

Las redes neuronales son técnicas de análisis avanzadas 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 conocer el alcance de lo que puede suceder es más importante que entender los motivos por los que pueden ocurrir esas posibilidades.

Mejore el rendimiento de la TI con el análisis predictivo

El análisis predictivo identifica riesgos y lo mantiene informado sobre los posibles problemas en su infraestructura, lo cual permite mejorar el rendimiento de la TI. En lugar de esperar las notificaciones de los errores, en las que tal vez se citen las fallas de 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 puede ahorrar tiempo y dinero a su empresa.

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

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

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