¿Qué está sucediendo con el modelo predictivo? Con la aceleración de la transformación digital en los negocios los analistas ahora se cuestionan el siguiente paso para seguir aprovechando sus datos. Se está poniendo sobre la mesa el papel que jugará la tecnología y el análisis predictivo en los siguientes años. Asimismo, se encuentran pensando en cómo hacer que las personas de todos los niveles e industrias puedan usar su data para tomar mejores decisiones.
Lo primero es saber lo que le impide a las personas explorar y utilizar los datos con mayor profundidad. ¿De qué manera pueden las herramientas y los métodos de modelo predictivo ayudar a más personas a utilizar los datos en la rutina diaria de los negocios? Las circunstancias, comportamientos y necesidades actuales hacen que sea el momento adecuado para que el análisis de datos predictivo ayude a las empresas y a los colaboradores a resolver problemas de manera eficaz. Pero, antes de hablar sobre cómo puede transformar tu organización, definamos lo que es este concepto.
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo es el uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos históricos. El objetivo es ir más allá de saber qué ha sucedido para proporcionar una mejor evaluación de lo que acontecerá en el futuro.
Aunque el uso del modelo predictivo ha existido durante décadas, es una tecnología que se está convirtiendo en una prioridad. Cada vez más organizaciones recurren a la analítica predictiva para aumentar sus resultados finales y su ventaja competitiva. Pero, ¿por qué ahora?
Porque hay un crecimiento en volúmenes y tipos de datos, y más interés en usar datos para producir información valiosa; las computadoras son cada vez más rápidas y baratas; los software son cada vez más fáciles de usar; las condiciones económicas son más duras y existe una gran necesidad de diferenciarse de la competencia.
Con el software interactivo y fácil de usar cada vez más frecuente, el análisis ya no es solo el dominio de los matemáticos y estadísticos. Los analistas de negocios y los expertos en líneas de negocios también están utilizando estas tecnologías.
¿Por qué es importante el modelo predictivo?
Las organizaciones están recurriendo a la analítica predictiva para ayudar a resolver problemas difíciles y descubrir nuevas oportunidades. Los usos comunes incluyen:
Detección de fraudes
La combinación de varios métodos de análisis puede mejorar la detección de patrones y prevenir comportamientos delictivos. La ciberseguridad se está convirtiendo en una preocupación creciente. El análisis predictivo de comportamiento de alto rendimiento examina todas las acciones en una red en tiempo real. Para después detectar anomalías que pueden indicar fraude, vulnerabilidades de día cero y amenazas persistentes avanzadas.
Optimización de campañas de marketing
Los modelos predictivos se utilizan para determinar las respuestas o compras de los clientes, así como para promover oportunidades de venta cruzada. Los modelos predictivos ayudan a las empresas a atraer, retener y hacer crecer a sus clientes más rentables.
Mejora de operaciones
Muchas empresas utilizan modelos predictivos para pronosticar el inventario y administrar los recursos. Las aerolíneas utilizan un modelo predictivo para establecer los precios de los boletos. Los hoteles intentan predecir el número de huéspedes para maximizar la ocupación y aumentar los ingresos. El análisis de predicción permite que las organizaciones funcionen de manera más eficiente.
Reducir el riesgo
Las puntuaciones de crédito que se utilizan para evaluar la probabilidad de incumplimiento de pago de un comprador, son un ejemplo bien conocido de análisis predictivo. Un puntaje crediticio es un número generado por un modelo predictivo que incorpora todos los datos relevantes para la solvencia crediticia de una persona. Otros usos relacionados con el riesgo incluyen reclamos y cobros de seguros.
Contexto actual y obstáculos de la adopción de la cultura de datos
¿Cómo podemos escalar la toma de decisiones a un nivel más inteligente con inteligencia artificial? Con la recopilación de conjuntos de datos diversos y crecientes, los casos de uso del modelo predictivo para transformar datos en información valiosa están creciendo con la misma rapidez.
En el presente, una amplia gama de herramientas y equipos enfocados se especializan en descubrir conocimientos de datos. Con ello pueden informar la toma de decisiones, sin embargo las organizaciones suelen detenerse con frecuencia en un paso importante. Que es encontrar el equilibrio correcto entre la contratación de expertos en datos altamente técnicos y equipos de negocios con amplia experiencia en el dominio.
Hasta ahora, el uso de inteligencia artificial, aprendizaje automático y otros métodos estadísticos para resolver problemas comerciales era principalmente el dominio de los científicos de datos. Muchas organizaciones tienen pequeños equipos de ciencia de datos enfocados en problemas específicos, de misión crítica y altamente escalables, pero estos equipos generalmente tienen una larga lista de proyectos que manejar. Sin embargo, al mismo tiempo, existe una gran cantidad de decisiones comerciales que se basan en la experiencia, el conocimiento y los datos, y que se benefician enormemente de la aplicación de técnicas de análisis predictivo más avanzadas. Las personas con conocimiento del dominio y proximidad a los datos comerciales podrían beneficiarse enormemente si tuvieran acceso a estas técnicas.
Actualmente existe un proceso de ida y vuelta para confiar en los científicos de datos y los profesionales del machine learning para crear e implementar modelos personalizados, un ciclo que carece de agilidad y capacidad de iterar rápidamente. Al final, los datos en los que se entrenó el modelo podrían estar obsoletos y el proceso tendrá que empezar desde cero.
¿Cómo resolver estos desafíos?
Existe la oportunidad de democratizar las capacidades de la ciencia de datos, minimizando las compensaciones entre la precisión extrema y el control; frente al tiempo para obtener información y la capacidad de tomar medidas sobre esta información. Si podemos brindar a las personas herramientas para aplicar mejor las técnicas de modelo predictivo a los problemas comerciales, los científicos de datos pueden enfocarse en problemas más complejos. Con este enfoque, los líderes empresariales pueden permitir que más equipos tomen decisiones basadas en datos sin dejar de seguir el ritmo del negocio. Los beneficios adicionales que se obtienen al democratizar la ciencia de datos de esta manera incluyen:
- Reducir la exploración de datos y el trabajo de preparación
- Darle más poder a los analistas para ofrecer resultados de ciencia de datos a costos más bajos
- Aumentar la probabilidad de producir modelos exitosos con una mayor exploración de casos de uso
- Ampliar, automatizar y acelerar el análisis de grupos empresariales
- Reducir el tiempo y los costos invertidos en implementar e integrar modelos
- Promover el uso responsable de los datos y la inteligencia artificial con mayor transparencia
- Recibir orientación sobre cómo minimizar o abordar el sesgo de datos
- Crear escenarios comerciales que se benefician de la analítica predictiva
Los departamentos de ventas y marketing pueden aplicarlo para la puntuación de clientes potenciales, la puntuación de oportunidades, la predicción del tiempo de cierre y muchos otros casos relacionados con CRM. Los fabricantes y minoristas pueden usarlo para ayudar con la distribución y optimización de la cadena de suministro, pronosticando la demanda de los consumidores y explorando la adición de nuevos productos a su mezcla. Recursos humanos pueden usarlo para evaluar la probabilidad de que los candidatos acepten una oferta y cómo pueden ajustar el salario y los beneficios para cumplir con los valores de un candidato. Y las empresas en general pueden aprovecharlo para explorar opciones y costos de espacio de oficina.
Tableau Business Science como posible solución
Estamos apenas en el comienzo de explorar qué capacidades predictivas se desbloquearán en manos de personas estrechamente alineadas con el negocio. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático seguirán avanzando. Más organizaciones también seguirán buscando técnicas que puedan ayudar a las personas más cercanas a la empresa a ver, comprender y utilizar los datos de nuevas formas para hacer y responder preguntas, descubrir conocimientos, resolver problemas y tomar medidas.
Tableau ya ha presentado una nueva clase de análisis predictivo con tecnología de inteligencia artificial que brinda capacidades predictivas a las empresas. En esta próxima etapa de exploración y uso de datos expandido, los líderes empresariales podrán adoptar los datos para ayudar a otros a tomar mejores decisiones y para proporcionar una visión transparente de los factores que influyen en esas decisiones.
Cuando las personas pueden pensar con sus datos y el modelo predictivo se trata más de hacer y responder preguntas que de aprender a usar un software o habilidades complejas, es cuando se desata el potencial humano, lo que lleva a resultados asombrosos.
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