El valor de la gestión de datos

Modelos predictivos: sus datos, ¿están listos?

Publicado el 26/05/20 9:00

PowerData modelos predictivos

El auge del Big Data y el machine learning abrió oportunidades únicas para que la analítica de datos se consolidara como actividad clave en el ambiente de los negocios. Las empresas hoy se esfuerzan por obtener una ventaja analítica que las coloque por delante de la competencia a la hora brindar sus servicios a los clientes y usuarios.

¿Qué les permite alcanzar esta ventaja? Por un lado, personalizar mejor sus propuestas y ofrecer experiencias más satisfactorias a su clientela; y, por el otro, optimizar sus propios procesos operativos y comerciales. De hecho, estos son los grandes motivos que llevan a muchas compañías a tratar de convertirse en una organización data-driven

Ahora bien, las tecnologías disruptivas que le brindan soporte a las tareas de analytics son muy atractivas y suman mucho valor, pero lo que realmente constituye la materia prima clave para todos estos procesos –esto es, el oro en bruto-, son los datos. Y, para efectuar análisis predictivos, es necesario prepararlos: esta instancia es clave para obtener resultados valiosos en términos de recomendaciones, insights o predicciones.

¿Cómo se lleva a cabo esta tarea con éxito?

Volvamos por un momento hacia una perspectiva más general: ¿qué son los modelos predictivos? El modelado predictivo es un proceso que utiliza datos y estadísticas para predecir resultados con modelos de datos. Por lo general, los datos históricos se utilizan para construir un modelo matemático que captura tendencias importantes. Ese modelo predictivo se usa luego con datos actuales para predecir lo que sucederá a continuación, o para sugerir acciones que ayuden a obtener resultados óptimos. 

Análisis predictivo: qué es y cómo se usa

Los modelos permiten realizar un análisis predictivo creando pronósticos a partir de los datos existentes. En la medida en que brindan una idea de lo que podría llegar a suceder a futuro, ofrecen una importante ventaja competitiva. Estas técnicas no predicen lo que va a ocurrir, sino que identifican patrones en enormes cantidades de datos y así pueden determinar la probabilidad de que se den ciertos acontecimientos futuros.PowerData modelos predictivos

Algunos casos de uso del análisis predictivo: 

  • Ayuda a prever la demanda.
  • Anticipa los índices de rotación del personal.
  • Planifica temas de mantenimiento en equipos, máquinas y flota.
  • Efectúa previsiones a nivel del riesgo crediticio. 
  • Colabora en la detección del fraude.
  • Permite pronosticar el movimiento del inventario u otros tipos de recursos.
  • Eficiencia operativa: pronostica la demanda de energía en la red eléctrica. 
  • Contribuye a una mejor experiencia de clientes, por ejemplo en CRMs y herramientas de marketing automation.
  • Gestión de seguridad física y digital.
  • Planificación urbana.

Para hacer todos estos aportes, el análisis predictivo utiliza técnicas como el aprendizaje automático y la minería de datos.

PowerData modelos predictivos

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PowerData modelos predictivos

Optimización de datos

El hecho de que cada vez más empresas busquen tener una ventaja analítica hizo que los científicos de datos comenzaran a ocupar un rol más relevante en las organizaciones. Estos expertos se encargan de preparar y analizar en profundidad los datos para obtener información procesable y aportan el know how sobre cómo extraer significado e interpretar la data. 

Los científicos de datos usan datos de fuentes muy diversas para realizar su tarea: de transacciones, de CRM, de servicio al cliente, del tráfico a su Web, de encuestas, de marketing y publicidad digital; también usan datos geográficos, demográficos y económicos, datos de sensores, audios, videos, imágenes, etc. Antes de diseñar los modelos predictivos y los algoritmos que permitirán luego pasar a la etapa del análisis más profundo, estos especialistas deben abordar otras tareas claves: identificar qué datos van a precisar (en función de las necesidades del negocio), recopilarlos y luego limpiarlos y validarlos para garantizar su uniformidad, integridad y precisión. 

PowerData modelos predictivos

Preparar los datos y garantizar el data-quality es una parte esencial del trabajo de los científicos de datos, que deben asegurarse de contar con conjuntos lo suficientemente grandes y completos, organizados y limpios; y además deben velar por la privacidad y la seguridad de esos datos.

Por otra parte, la preparación y optimización de datos nunca es una tarea lineal, sino que es un proceso de refinamiento iterativo. De allí el valor clave del trabajo de gestión de datos.  Adquirir los datos correctos para entrenar al algoritmo es una tarea central. 

Durante los últimos años se observó una creciente automatización de varios de los trabajos de la ciencia de datos, que llevará en algún momento al nuevo paradigma de la analítica aumentada, que podría poner la analítica avanzada al alcance de todos.  

 

Mientras tanto, a la hora de avanzar con la analítica de datos es importante tener en claro  que no todo pasa por encontrar las soluciones adecuadas de big data y machine learning.

Antes, conviene hacerse una pregunta previa fundamental: los datos, ¿están listos? 

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Temas: Gestión de Datos, Modelos predictivos