El análisis de datos es un proceso de inspección, limpieza, transformación, ordenación y modelado de datos que tiene el propósito de encontrar información útil, llegar a conclusiones y tomar decisiones apropiadas. En estadística el análisis de datos se divide en analítica descriptiva, analítica exploratoria y analítica predictiva.
Por definición de analítica predictiva podemos entender la rama de la analítica empleada para la realización de predicciones sobre eventos futuros que enfrentará, por ejemplo, una organización. Para ello utilizará diversos métodos como la minería de datos, minería de textos, la inteligencia artificial, la estadística, o el modelado de datos, entre otros. Además, la analítica predictiva, gestiona las tecnologías de la información, métodos de análisis y el modelado de procesos de negocio con el propósito de adelantarse a eventos futuros que puedan sucederle a la organización en cuestión.
Los datos estructurados de los negocios como lo pueden ser los volúmenes de ventas, información de países, empleados, proveedores productos, etc. provienen de bases de datos modeladas y pueden ser usados para el análisis de forma directa. En cambio los datos no estructurados como los que provienen de documentos de word, documentos pdf, contenidos de redes sociales, correos electrónicos, páginas web, blogs, sensores, notas de un call center u otros tipos requieren ser extraídos, por ejemplo para inferir los sentimientos y preferencias del usuario y para que puedan ser usados en el proceso de construcción de modelos.
Objetivos de la analítica predictiva
El objetivo de la analítica predictiva es tener un reconocimiento de patrones, es decir; ser capaces de observar un patrón de comportamiento de nuestra base de datos. Esta base de datos suele componerse de diversa información como lo puede ser información de clientes, información de transacciones, información de ventas, información demográfica, etc.
Añadido a lo anterior, llegaremos a conclusiones a través de los datos obtenidos para generar información y de esa información generar conocimiento. Ese conocimiento ayudará a la empresa a definir estrategias de negocios para saber hacia dónde dirigir o encaminar nuestras acciones.
Utilización del análisis predictivo
La analítica predictiva es aplicada a diversos campos de la ciencia de los negocios como es el marketing, los servicios financieros, las telecomunicaciones, el comercio, el turismo, la salud, la industria farmacéutica entre otros. Algunos campos de aplicación de la analítica predictiva que en los últimos años han cobrado fuerza son:
- Ventas cruzadas: Es muy común que algunas empresas grandes procesen enormes cantidades de datos como los registros de clientes y los registros de ventas sin aprovechar las relaciones ocultas que pueden extraerse de los modelos de correlación y tendencias que permiten tomar ventajas competitivas. Cuando la empresa es grande y tiene una gran cantidad de productos, la analítica predictiva permite organizar el gasto de los clientes, su comportamiento de compra, preferencias, etc. brindando la oportunadad de ofrecer una experiencia de compra más al gusto de los clientes.
- CRM: La gestión de la relación con los clientes se ha convertido en una de las aplicaciones más utilizadas de la analítica predictiva y resulta ser una gran ayuda para impulsar el logro de los objetivos asociados a los clientes. El CRM emplea la analítica descriptiva a lo largo del ciclo de vida del cliente teniendo en cuenta: la compra, crecimiento de la confianza, fiscalización y nuevas compras.
- Sistemas de cobros: Muchos portafolios de clientes incluyen a empresas que no pagan a tiempo, las empresas deben tomar acciones que les permitan recuperar las deudas empleando algunos recursos de cobros que muchas veces se pierden. La analítica predictiva ayuda a optimizar los recursos de cobros identificando las agencias de cobros más efectivas, sus estrategias de contactos, acciones legales, etc. ayudando a reducir los costes de cobros.
- Aplicaciones de sistemas clínicos: El análisis predictivo ha cobrado fuerza en el sector salud en la determinación de qué pacientes son propensos a desarrollar o contraer ciertas enfermedades como enfermedades del corazón, diabetes, asma, etc. De igual forma, éstos comparan las observaciones y conductas clínicas a través de los modelos de tendencia y correlaciones en los pacientes con la base de conocimientos de salud y ayuda a tomar decisiones sobre los tratamientos para estas enfermedades.
Como podemos observar, la analítica predictiva está presente en muchas áreas de nuestras vidas y forma parte importante en la transformación digital. La toma de decisiones se hace bajo un criterio más fiable si tenemos los datos que respalden dichas decisiones y para ello es importante apoyarnos en el análisis de datos y no, únicamente, en la intuición.
