¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo consiste en estudiar los datos históricos y actuales para hacer predicciones sobre el futuro. Usar una mezcla de técnicas matemáticas, estadísticas y de machine learning avanzadas para analizar los datos y así determinar y extrapolar las tendencias ocultas.
Muchas empresas y organizaciones usan el análisis predictivo para guiar decisiones futuras. Por ejemplo, los analistas de marketing usan el análisis predictivo para determinar futuras ventas de sus productos, las estaciones meteorológicas lo usan para predecir el tiempo y los corredores de bolsa lo hacen para maximizar las ganancias de la compra y venta.
Análisis predictivo y jerarquía de análisis
Los analistas usan cuatro tipos de análisis de datos: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo. La jerarquía de análisis es la siguiente.
- El análisis descriptivo hace un análisis histórico para identificar qué ocurrió en el pasado
- El análisis de diagnóstico usa los datos históricos para explicar por qué algo ocurrió en el pasado
- El análisis predictivo predice futuras tendencias en función de patrones encontrados en datos actuales e históricos
- El análisis prescriptivo prescribe acciones y decisiones futuras, con lo que las empresas pueden optimizar la toma de decisiones
¿Por qué es importante el análisis predictivo?
La habilidad de predecir aspectos del futuro es fundamental. Los ingenieros, los científicos, las empresas y los economistas han usado durante mucho tiempo el análisis predictivo para orientar sus actividades. Este incluye técnicas que se siguen usando a día de hoy, como el análisis de la regresión y los árboles de decisión.
Los avances en la tecnología del machine learning permitieron que la ciencia de datos llevara los modelos predictivos a áreas que anteriormente eran difíciles o complejas de gestionar. La computación escalable, la minería de datos y las técnicas de aprendizaje profundo permiten que las empresas profundicen en sus lagos de datos y extraigan información y tendencias. El análisis predictivo ha quedado incrustado en procesos empresariales, lo que brinda a las organizaciones que están a la vanguardia una ventaja competitiva importante.
¿Cómo funciona el análisis predictivo?
El análisis predictivo está en gran parte basado en técnicas de machine learning avanzadas. Los científicos de datos usan el aprendizaje profundo y complicados algoritmos para analizar diversas variables a fin de crear modelos predictivos que puedan predecir comportamientos probables a partir de macrodatos.
Al igual que con muchas aplicaciones de machine learning, el análisis predictivo es una actividad dinámica que usa constantemente nuevos datos para actualizar predicciones. Esto significa que la técnica usa la canalización de herramientas de machine learning clásica para limpiar los datos, entrenar modelos, desplegar, comentar, volver a entrenar y volver a desplegar, además de una capacidad de ingerir datos casi en tiempo real. Algunas de estas técnicas son los árboles de decisión, el análisis de la regresión, el análisis de series temporales y redes neuronales de aprendizaje profundo.
Los modelos de análisis predictivo que guían futuras decisiones empresariales tienden a ser complejos e implican tomar en cuenta muchos factores. Estos suelen tardar en desarrollarse y validarse. Además, requieren de constantes revisiones para adaptar los cambios al entorno económico y empresarial.
¿Cuáles son los casos de uso del análisis predictivo?
Muchas organizaciones usan de forma activa el análisis predictivo para guiar la toma de decisiones en tiempo real y futuras.
Finanzas
El sector financiero usa el análisis predictivo para guiar la toma de decisiones. Algunos ejemplos son la compra y venta en bolsa predictivas, la evaluación del riesgo crediticio y las autorizaciones de préstamos. Las empresas de seguros usan el análisis predictivo para predecir eventos meteorológicos extremos a fin de mitigar las reclamaciones de seguros y detectar las que sean fraudulentas.
Venta minorista
La venta minorista hace uso del análisis predictivo para pronosticar la demanda de los clientes locales y regionales, así como también para enviar previamente los suministros a las estaciones de distribución locales y regionales para reducir los tiempos de entrega. Otras empresas usan los modelos de puntuación de clientes potenciales para mejorar las tasas de conversión de clientes. También usan las recomendaciones predictivas para aumentar las oportunidades de venta cruzada y adicional en función de los perfiles de los clientes. Además, las empresas usan el análisis predictivo para predecir la demanda y ventas futuras.
Fabricación
Los fabricantes usan el análisis predictivo para supervisar el equipo de línea de producción a fin optimizar el rendimiento, detectar irregularidades y destacar sus defectos. Las empresas de fabricación usan el análisis predictivo para supervisar la maquinaria, identificar sus condiciones y predecir los requisitos de mantenimiento.
Sanidad
Las empresas sanitarias usan el análisis predictivo en el equipo de monitoreo para detectar cambios en tiempo real en el estado de los pacientes. Para ello, eliminan muchas alarmas falsas que hacen que el equipo de monitoreo no sea eficaz. Otros casos de uso incluyen predecir el rumbo de una enfermedad según datos antiguos y el estado del paciente, al igual que en un diagnóstico médico.
¿Cuáles son los beneficios del análisis predictivo?
Hay cuatro beneficios clave del análisis predictivo:
- El análisis predictivo ayuda a los clientes a tomar decisiones informadas.
- El análisis predictivo puede ofrecer respuestas en tiempo real. Los modelos de análisis predictivo entrenados pueden ingerir datos en tiempo real y ofrecer respuestas inmediatas.
- El análisis predictivo puede ayudar a los clientes a comprender problemas complejos. Puede ser de utilidad para revelar patrones en datos de forma más rápida y precisa.
- El análisis predictivo puede ayudar a las empresas a conseguir una ventaja competitiva. Las empresas usan el análisis predictivo para conseguir una ventaja competitiva con respecto a las que no lo usan, pues les permite predecir eventos futuros de forma más precisa.
¿Cómo puede ayudar AWS con el análisis predictivo?
Como introducción al análisis predictivo, pude explorar Amazon SageMaker Canvas, un servicio que amplía el acceso al machine learning (ML) y proporciona a los analistas empresariales una interfaz visual en la que solo se necesita apuntar con el cursor y hacer clic. Esto permite a los analistas empresariales generar predicciones de machine learning precisas por su cuenta, sin la necesidad de contar con experiencia en esta tecnología ni de escribir líneas de código. Puede usar SageMaker Canvas para diversos casos de uso, como predecir la rotación de clientes, predecir las entregas a tiempo y planificar el inventario.
También puede usar Amazon SageMaker a fin de crear, entrenar y desplegar modelos de ML para cualquier caso de uso con infraestructura, herramientas y flujos de trabajo completamente administrados.
Para empezar a usar SageMaker Canvas, siga este tutorial.
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