6 aspectos a tener en cuenta al usar la analítica predictiva

Hasta hace poco las herramientas de Business Intelligence eran las más demandadas por las empresas que deseaban ser más competitivas en el mercado. Sin embargo, estas herramientas se han llegado a extender tanto que ha sido necesario desarrollar una nueva aproximación al análisis de datos. De ahí el surgimiento de la analítica predictiva, que ya no solo discierne y analiza los datos más relevantes, sino que ayuda a las empresas a predecir su futura evolución y a aportar la información necesaria para poder tomar las decisiones más acertadas en distintos ámbitos del negocio.

Puesto que la analítica predictiva no deja de ser una herramienta que se basa en datos históricos y en modelos estadísticos, es importante tener en cuenta que forma parte de un proyecto mayor dentro de la empresa, de ahí que se deban tener en cuenta sobre todo seis aspectos muy importantes a la hora de utilizarla.

 

Definición de la Fase del Proyecto

Las empresas deben ser específicas a la hora de determinar qué desean alcanzar al implementar las herramientas de analítica predictiva. Los objetivos deben ser precisos y cuantificables, así como los inputs o variables que van a ser utilizadas y la forma en la que desean recibir los datos. La información necesaria debe estar disponible, actualizada y en el formato necesario para realizar dicho análisis. Es importante destacar que el análisis predictivo puede implementarse en diferentes áreas del negocio, como en la presupuestación, en el forecasting, en la prevención del fraude, en modelos de pricing, en mejoras relacionadas con las campañas de marketing, etc.

 

Recopilación de Datos

            Esta fase es crucial para el éxito del análisis predictivo. Muchas veces esta información proviene de diferentes fuentes y se encuentra también en formatos distintos. Podemos encontrar desde comentarios provenientes de las redes sociales hasta datos en tablas semi-estructuradas en XML, etc. Los datos, sin embargo, necesitan ser analizados atendiendo a unas unidades de medida determinadas, de ahí que sea necesario tratar correctamente los datos de manera previa a su análisis, entender las diferencias entre los mismos y analizarlos con las herramientas adecuadas.

 

Análisis de Datos

            Una vez hemos tratado los datos y los tenemos en un único lugar, necesitamos diseccionarlos. La investigación de los mismos seguramente nos conducirá a observar insights, a detectar tendencias y nos ayudará a evitar fraudes, reducir posibles riesgos y al mismo tiempo optimizar distintos procesos. En muchos casos, la mayor parte del trabajo no reside en modelar los datos, sino en tareas de estructuración y eliminación de datos no válidos para el análisis. Por supuesto, la parte más crucial del análisis de datos recae en la interpretación de los resultados y en la definición de objetivos significativos para el próximo trimestre.

 

Estadística

            A pesar de que la analítica predictiva se basa más en el Big Data, las estadísticas siguen jugando un papel muy importante. Las estadísticas, en este caso son utilizadas para validar hipótesis previas muchas veces relacionadas con el comportamiento de los consumidores, o sobre la proyección presupuestaria, etc. De esta forma, los modelos estadísticos ayudan a testear distintos aspectos y a que las decisiones sean tomadas basadas en números y no solo en hipótesis o intuiciones. Gracias a las estadísticas se desarrollan distintos modelos basados en lenguajes de programación como Python y R. Se trata de escoger la herramienta que mejor nos pueda ayudar para construir modelos que nos ayuden a predecir el futuro basado en los datos estadísticos.

 

Despliegue

            Tras el análisis estadístico y el calibrado del modelo, los resultados deben ser interpretados correctamente e integrados en las rutinas de la empresa. Los modelos, una vez han sido testeados, ayudarán a tomar las mejores decisiones, a marcar la dirección de las acciones y a medir los resultados puesto que nos deben ayudar a optimizar los procesos de las empresas y, en consecuencia, a mejorar aspectos como la rentabilidad y la gestión de costes.

 

Monitorización

            Debemos monitorizar los datos, observar su evolución y volverlos a analizar. Un modelo puede ser útil para las condiciones actuales, pero puede que no lo sea para el próximo año si determinados aspectos han variado considerablemente. De ahí que periódicamente deban revisarse los modelos, testearlos con nuevos datos y comprobar que no pierden su significancia. Resulta muy importante revisar todos los modelos, pero en especial aquellos relacionados con el marketing ya que los hábitos de consumo pueden cambiar más rápido de lo esperado.

Así pues, la analítica predictiva ayuda a las empresas a prepararse para el futuro, a detectar oportunidades incluso antes de que aparezcan en el mercado y a ser más competitivas en un entorno en el que ya no basta con analizar los datos, sino que resulta imprescindible avanzarse a todo lo que nos deparará la transformación digital.

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