¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo es una forma de análisis avanzado, que utiliza técnicas como la minería de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para proporcionar predicciones para eventos futuros a partir de los patrones encontrados en los datos históricos y transaccionales. Incorpora las técnicas anteriores con el modelado de procesos comerciales, gestión y tecnología de la información.
Hoy en día, se ha convertido en un desafío para muchas organizaciones abordar el gran volumen de datos y estudiar el comportamiento del cliente, la tendencia de ventas y muchos otros factores para evaluar el mercado a fin de operar de manera efectiva y generar más ingresos. Para lograr los objetivos, las organizaciones confían en diferentes herramientas y técnicas para obtener datos precisos. Predictive Analytics es una herramienta que utiliza diferentes técnicas para predecir eventos futuros para identificar riesgos y oportunidades para las organizaciones.
Comprender el análisis predictivo
Tomemos un ejemplo de una determinada organización que quiere saber cuál será su beneficio después de unos años en el negocio dadas las tendencias actuales de ventas, la base de clientes en diferentes ubicaciones, etc. El análisis predictivo utilizará las variables dadas y las técnicas. como la minería de datos, la inteligencia artificial predeciría las ganancias futuras o cualquier otro factor que le interese a la organización.
¿Cómo hace Predictive Analytics que el trabajo sea tan fácil?
Hoy en día, Predictive Analytics se utiliza en el campo del análisis de negocios para optimizar las campañas en marketing, pronosticando mejoras en las operaciones que ayudan efectivamente a reducir los riesgos mediante el uso de software interactivo y fácil de usar. Facilita el trabajo de las organizaciones al proporcionarles la previsión para calcular los riesgos y tomar decisiones para evitarlos.
¿Qué puedes hacer con Predictive Analytics?
Proporciona el uso fácil de las herramientas utilizadas para el análisis, ya que son fácilmente accesibles para los analistas de negocios. Proporciona un enfoque diferente a la minería de datos, al proporcionar un análisis más rápido, da más importancia a la predicción que a la descripción de los datos. Transforma los datos en bruto para proporcionar más información y conocimientos.
Trabajando con análisis predictivo
El análisis predictivo consiste en análisis avanzados y optimización de decisiones. La analítica avanzada está estudiando datos del pasado para proyectar acciones futuras relacionadas con problemas específicos de la organización. Utiliza algoritmos estadísticos, matemáticos y muchos otros que son de naturaleza compleja y de este análisis el resultado se toma como una idea para determinar las acciones para lograr resultados óptimos. Las acciones derivadas junto con la información necesaria se proporcionan al sistema o analistas para su implementación. Mejora la toma de decisiones al medir las incertidumbres que permiten la gestión proactiva del riesgo. Mediante el uso de análisis predictivo en los sistemas operativos, las organizaciones pueden lograr la reducción de costos, la mejora en el proceso y un aumento en los ingresos.
Ventajas de la analítica predictiva
Las ventajas de Predictive Analytics son las siguientes.
- Reducción de riesgos : la industria de seguros y finanzas utiliza el análisis predictivo para reducir el riesgo al tomar decisiones sensatas y efectivas mediante la validación de una persona o empresa en función de los datos disponibles.
- Detección de fraude: el análisis predictivo puede rastrear los cambios en los patrones de comportamiento dentro de una red o sitio mediante la detección de anomalías que pueden indicar fraude o amenaza.
- Ventaja competitiva: Predictive Analytics proporciona información sobre información valiosa como los datos del cliente para tener una ventaja sobre otros competidores.
- Eficiencia en la producción: las industrias como la producción y la fabricación pueden pronosticar el inventario, las tasas de producción y las posibles fallas.
Habilidades de análisis predictivo requeridas
El análisis predictivo requiere una mentalidad proactiva para pensar en los resultados. Comprender los conceptos básicos de algunas de las técnicas predictivas populares, como la regresión o el árbol de decisión, será inmensamente útil. Otra habilidad que aparece en la imagen es pensar críticamente sobre las variables, es decir, comprender los atributos, interpretar los resultados y la validación de los modelos. Además de todo lo anterior, también es útil comprender las herramientas y la técnica utilizadas en el proceso.
¿Por qué deberíamos usar Predictive Analytics?
Analiza un gran volumen de datos para mostrar muchos puntos clave en un negocio, lo que ayuda a la organización a comprender sus áreas de fortaleza y debilidad. Ayuda a identificar patrones futuros, que pueden ser muy útiles para que una organización comprenda mejor las necesidades del cliente, para mejorar su comercialización, etc. En un entorno competitivo y complejo, simplifica las tareas al proporcionar automatización, como mantener dos equipos diferentes en sincronizar notificando a cada uno sobre el estado del otro.
Alcance de análisis predictivo
El análisis predictivo puede funcionar eficazmente para minimizar muchos problemas que se enfrentan regularmente. Por ejemplo, un modelo predictivo puede proporcionar eficientemente la biometría de un individuo para su identificación en el mantenimiento de antirrobo. Puede proporcionar alternativas para predecir las mejores rutas para resolver problemas de tráfico. Además, puede sugerir nuevos hoteles o restaurantes mediante un sistema de recomendación al estudiar las preferencias pasadas de un cliente.
¿Por qué necesitamos análisis predictivos?
No solo proporciona una evaluación de los datos pasados, sino que también se puede utilizar para aprender de experiencias pasadas, reconociendo patrones y tendencias para proyectar posibilidades futuras imprevisibles. Se toma la decisión antes de simplemente informar información valiosa al proporcionar puntajes que están diseñados específicamente para sugerir acciones.
¿Quién es el público adecuado para aprender tecnologías de análisis predictivo?
El análisis predictivo se utiliza en marketing y publicidad para predecir los patrones en los datos para lograr muchos objetivos en una organización. Es importante que los analistas comerciales y de datos que participan directamente en las industrias mencionadas comprendan y apliquen esta técnica.
¿Cómo te ayudará esta tecnología en el crecimiento profesional?
Con el Big Data emergente, donde los datos crecen cada segundo y la necesidad de analizarlos, aumenta más que nunca. Las organizaciones se están moviendo rápidamente hacia la recopilación de un gran volumen de datos para predecir patrones en los datos para su crecimiento. Entonces, con el análisis predictivo, uno seguramente tendrá un muy buen crecimiento profesional.
Conclusión
El análisis predictivo es recomendable por sus ventajas para las organizaciones que dependen vitalmente del análisis del gran volumen de datos. Las organizaciones pueden seguir adelante para lograr sus objetivos y generar más ingresos sobre los conocimientos proporcionados por esta técnica.
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Esta ha sido una guía de Qué es el análisis predictivo. Aquí discutimos el funcionamiento, el alcance, las ventajas de Predictive Analytics y también cómo puede ayudar en el crecimiento profesional. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información:
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