¿Qué es el análisis predictivo?
Se trata de un modelo que utiliza técnicas de análisis como el aprendizaje automático, la minería de datos o la estadística para predecir un evento o resultado. Es decir, a través de diferentes técnicas ayuda a las empresas a identificar los comportamientos futuros de los clientes, las tendencias, futuras oportunidades, etc.
Fases del análisis predictivo
1. Definición del proyecto
En esta primera fase tienes que determinar cuáles son tus objetivos y por qué vas a proceder a hacer este análisis. También tienes que definir cuáles van a ser las fuentes de datos que vas a utilizar para el análisis así como las decisiones y los resultados que esperas obtener con este procedimiento.
2. Recolección de datos
En este paso entra en juego la minería de datos, que es un proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Se lleva a cabo la recogida de datos y posteriormente se traducirán de forma que sean comprensibles para poder utilizarlos posteriormente.
3. Tratamiento de datos
Una vez los datos han sido recogidos, se lleva a cabo un proceso de depuración y transformación para que estos sean comprendidos por todas aquellas personas que los tengan a su alcance. Dicho en otras palabras, se lleva a cabo la traducción de los datos a un lenguaje al uso.
4. Análisis de datos
Gracias a la estadística descriptiva se obtendrán las primeras conclusiones y resultados. Además se identificarán los comportamientos
5. Modelación predictiva
Este paso te permite crear de forma automática modelos predictivos muy precisos sobre el futuro.
6. Puesta en marcha
Se lleva a cabo un despliegue de los resultados analíticos en el proceso diario de toma de decisiones para obtener resultados.
7. Monitorización
Los modelos diseñados son monitorizados para comprobar la forma en la que el modelo funciona y asegurarse de que garantiza los resultados esperados.
Clasificación del análisis predictivo
Se clasifica en:
- Modelos formalmente predictivos
La finalidad de este modelo es, a partir del análisis de datos históricos, encontrar elementos de riesgo y nuevas oportunidades para hacer negocios. Son especialmente interesantes los riesgos y oportunidades que surgen en tiempo real, es decir, mientras se realiza una operación.
- Modelos descriptivos
Esta categoría cuantifica las relaciones entre los datos. Es decir está enfocada en predecir el comportamiento de un solo cliente e identificar su relación con los productos o servicios
- Modelos de decisión
Se encarga de describir las relaciones existentes entre los datos conocidos, los resultados pronosticados para la toma de decisiones y las distintas decisiones para predecir los resultados.
Ventajas del análisis predictivo
- El beneficio principal de este modelo es que las empresas son capaces de prever el comportamiento de los consumidores y las diferentes tendencias y oportunidades del mercado gracias a que utilizan sus datos anteriores.
- La utilización de la inteligencia artificial elimina la carga que puede suponer analizar de forma manual los datos y los errores que se pueden cometer son mínimos.
- Le da a la empresa una ventaja competitiva como consecuencia de la creación de un modelo predictivo con el cual tienen conocimientos de las diferentes oportunidades o posibles riesgos. Además, debido a que se conocen de forma exhaustiva a los clientes, aumentan las probabilidades de éxito.
Desventajas del análisis predictivo
- Puede crearse una dependencia de la metodología. Hay que tener en cuenta que los modelos predictivos creados son muy fiables y certeros, pero no garantizan el éxito. Además, pese a que el método te ofrezca diferentes conclusiones, hay que tener cabeza fría y valorar si es viable para la empresa.
- Pueden llevarse a cabo las preguntas equivocadas, lo que derivará en respuestas equivocadas y en un uso poco óptimo del método.
- Hay que saber qué datos elegir, no todos valen. Si se elige un conjunto de datos
Técnicas de análisis predictivo
- Árboles de decisión: es un mapa de los posibles resultados de una serie de decisiones relacionadas. Permite que un individuo o una organización comparen posibles acciones entre sí según sus costos, probabilidades y beneficios
- Regresión lineal y logística: permiten ver si existe una relación entre las variables.
- Redes neuronales: las redes reciben una serie de valores de entrada y cada una de estas entradas llega a un nodo llamado neurona. Las neuronas de la red están a su vez agrupadas en capas que forman la red neuronal. Las neuronas de la red están a su vez agrupadas en capas que forman la red neuronal. Cada una de las neuronas de la red posee a su vez un peso, un valor numérico, con el que modifica la entrada recibida. Los nuevos valores obtenidos salen de las neuronas y continúan su camino por la red. Una vez que se ha alcanzado el final de la red se obtiene una salida que será la predicción calculada por la red.
Las técnicas mencionadas anteriormente son las que se usan en la mayoría de situaciones, pero hay otras como el análisis bayesiano, las series temporales o los ensemble models que también son utilizadas aunque en menor medida.
¿Cómo puedo aplicar el análisis predictivo a mi proyecto?
Como ya hemos mencionado, el análisis predictivo nos ayuda a prever un evento o resultado. Es una realidad que este hecho, como emprendedores, nos puede facilitar muchos de los aspectos a tener en cuenta a la hora de lanzar nuestro producto. ¿Pero cómo hago para introducirlo en mi proyecto? Para conseguir obtener el máximo rendimiento que el análisis predictivo nos ofrece es idóneo contar una empresa que sepa introducirlo a tu proyecto. Es el caso de Akimad, la cual diseña modelos predictivos para que sus aplicaciones sean más inteligentes con el tiempo.
El análisis predictivo es una herramienta que facilita mucho la tarea de saber qué tengo que hacer para que el producto que desarrolle tenga éxito. Pero como he mencionado en otros artículos, el uso de este método ayuda a alcanzar el éxito, pero no lo garantiza. Contar con la experiencia de empresas como la nuestra en la implementación de modelos predictivos para tus aplicaciones puede ser clave para el éxito de tu proyecto.
Si quieres reducir al máximo la incertidumbre y evitar que tu proyecto falle a la hora de sacarlo al mercado, contacta con nosotros. En Akimad estamos a tu disposición y estaremos encantados de diseñar un modelo predictivo para tu aplicación, reduciendo al máximo el posible fracaso al que se somete cualquier proyecto cuando se lanza por primera vez al mercado .
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