El valor de la gestión de datos

¿Cómo transformar Big Data en valor de negocio con análisis predictivo?

Posted on Thu, Apr 20, 2017

Estar un paso por delante de la competencia es uno de los principales desafíos de cualquier CEO. La implementación de nuevas tecnologías como el análisis predictivo de big data aportan un valor añadido al negocio que puede ayudarle a alcanzar este propósito.


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Créditos fotográficos: shutter_m 

¿Qué es análisis predictivo?

Según aparece en Predictive analytics Today, el análisis predictivo deriva del análisis avanzado y se utiliza para hacer predicciones sobre eventos futuros desconocidos utilizando muchas técnicas, desde data mining, estadísticas, modelado, machine learning e inteligencia artificial, para analizar datos históricos y actuales, y hacer predicciones sobre el futuro.

Por lo tanto, con el anaĺisis predictivo de big data podremos hacer forecasting sobre acontecimientos futuros que incumben a nuestro negocio y que pueden ayudarnos a obtener ventaja sobre nuestra competencia.

 

Predictive analytics: la ventaja competitiva del Big Data

Las relaciones entre las empresas y sus clientes, la forma de competir en el mercado y el sistema económico en general están evolucionando a pasos agigantados. Ya no se confía en la intuición y, pese a que la experiencia sigue siendo un valor en alza asociado al talento, nadie duda del valor intrínseco a los grandes datos.

Big Data es oportunidad y es sinónimo de acción. Pero para poder explotar este potencial de beneficios hace falta la herramienta adecuada: predictive analytics.

La analítica avanzada en sus diferentes variantes, permite a las organizaciones elaborar respuestas más rápidas en base a eventos internos y externos en curso. Es lo que se obtiene cuando se garantiza el acceso a los datos y la forma más aconsejable de enfrentarse a las exigencias del entorno de negocios actual.

Cada día se tiene noticia de formas diferentes en que las empresas explotan sus capacidades predictivas. Entre esos usos del análisis predictivo podrían citarse los siguientes:

  1. Mejorar la satisfacción del cliente analizando las similitudes entre las quejas: no basta con ser capaz de recoger millones de datos, sino que es preciso poder darles sentido. Con el análisis de texto, una de las modalidades de predictive analytics, se puede descubrir rápidamente las correlaciones entre algunas palabras clave en las quejas. Hallar coincidencias en los asuntos en un segmento en particular puede facilitar la asignación de los recursos adecuados para poner solución a la insatisfacción de un determinado grupo de clientes o usuarios que tienen en común su ubicación, preferencias, edad o tipo de producto adquirido/ servicio contratado.
  2. Optimizar la toma de decisiones mediante el análisis predictivo: Big Data hace posible obtener más información sobre el negocio y utilizarla para analizar mercados, pronosticar ventas e identificar maneras de reducir costes. No sólo se consigue emprender acciones más acertadas, sino que, este conocimiento, puede considerarse precursor de la innovación y, por tanto, de la diferenciación empresarial.
  3. Impulsar la sincronización de la producción en respuesta a la demanda: con el uso de la analítica predictiva, las organizaciones pueden estudiar los datos procedentes de sensores para medir la demanda y optimizar la entrega de un producto o servicio. Al disponer de datos en tiempo real, no es necesario esperar para tomar esas decisiones que permitirán elevar el nivel de satisfacción asociado a la experiencia de cliente.

 

Los desafíos a que se enfrenta una organización, por complejos que puedan parecer, tienen a su alcance una solución accesible que se traduce en datos. Big Data es una fuente inagotable de recursos para los negocios y, para poder aprovechar sus ventajas y explotar su valor, sólo es preciso no dejar de desarrollar las capacidades de análisis predictivo.

 

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Topics: Big Data