En las últimas décadas, las herramientas de inteligencia empresarial se han vuelto esenciales para las empresas que desean mantenerse por delante de la competencia. Su uso se ha vuelto tan generalizado que se requería un nuevo enfoque, y este llegó en forma de análisis predictivo. La evolución natural de la inteligencia empresarial, el análisis predictivo proporciona una comprensión más profunda de las tendencias futuras, basándose en datos históricos y modelos estadísticos. Sin embargo, al igual que la inteligencia artificial, solo es tan bueno como la entrada y el razonamiento detrás del algoritmo utilizado. La implementación de análisis predictivo puede ayudar a prevenir el fraude, predecir la pérdida de clientes, pronosticar el flujo de efectivo y los ingresos, y mejorar las campañas de marketing, pero debe realizarse correctamente.

01 Definición del proyecto

Es esencial ser específico acerca de lo que se espera lograr al implementar la metodología de análisis predictivo. Antes de comenzar, establezca los resultados esperados y los entregables claros, así como la entrada que se utilizará. Asegúrese de que todas las fuentes de datos estén disponibles, actualizadas y en el formato esperado para el análisis.

02 Recopilación de datos

Dado que el análisis predictivo se trata de utilizar grandes volúmenes de datos para obtener información sobre las tendencias y mantenerse por delante del juego, la fase de recopilación de datos es crucial para el éxito de la iniciativa. Es probable que esto incluya información de múltiples fuentes, por lo que debe haber un enfoque unitario para los datos. A veces, la información se recopilará y se cruzará para obtener una imagen completa del fenómeno subyacente. La mayoría de las veces, los datos se recopilarán en un lago de datos, que no debe confundirse con un almacén de datos, ya que tienen algunas diferencias estructurales significativas. Un lago de datos contiene información en estado bruto. Esto significa que puede variar desde estructurada (tablas) hasta semi-estructurada, como XML o no estructurada (comentarios en redes sociales). Para el éxito del proyecto, es obligatorio comprender las diferencias y utilizar las herramientas adecuadas.

03 Análisis de datos

Una vez que tenga todos los datos que necesita en su lugar, es hora de analizarlos. La investigación revelará tendencias, ayudará a prevenir el fraude, reducirá los riesgos u optimizará los procesos. Sorprendentemente, el 80% de esta etapa tiene que ver con la limpieza y estructuración de datos, en lugar de modelarlos. Una vez que esto se haya completado, los resultados deben interpretarse y se deben definir metas accionables.

04 Estadísticas

Las estadísticas son tan importantes como los grandes datos al implementar el análisis predictivo, especialmente al probar y validar suposiciones. Muy a menudo, quienes están a cargo del proyecto tendrán una hipótesis específica sobre el comportamiento de los consumidores, las condiciones que indican fraude, etc. Mediante métodos estadísticos, se ponen a prueba y se toman decisiones basadas en números, no en corazonadas.

Implementar el análisis predictivo puede ser una estrategia poderosa para las empresas que desean anticiparse a las tendencias y tomar decisiones informadas. Sin embargo, es fundamental seguir los pasos adecuados, desde la definición del proyecto hasta la interpretación de los resultados. Con la implementación correcta, el análisis predictivo puede ser una herramienta valiosa para el crecimiento y el éxito empresarial.

Fuente del artículo: Ranconteur