Una decisión consiste en identificar, evaluar y elegir la opción más adecuada ante cierta situación, pero dentro de una empresa está elección sopesa de tal manera que define si el siguiente proyecto, es un fracaso o éxito. Es por ello que ante tal importancia, en este blog me enfocaré en compartir sobre cómo la tecnología juega un papel esencial en los análisis predictivos y cómo estos ayudan a tomar decisiones informadas, que son cruciales para el éxito en cualquier organización.
Comenzaré explicando que es un análisis predictivo y el motivo por el cual son relevantes en el contexto empresarial actual. Para poder comprenderlo debemos retroceder hacia un pasado no tan lejano, en donde se archivaban y compartían datos e información por medio de documentos físicos, aunque esta recopilación era esencial no se contaba con los recursos para aprovecharlos al máximo, Sin embargo con la llegada de la era digital se descubre la importancia de analizar esta información y con la tecnología se pueden procesar grandes cantidades de datos , ayudando a anticipar situaciones futuras.
¿Pero cómo funciona una análisis predictivo? En primer lugar, el primer requisito, es contar con una cantidad de datos sobre cierto tema, como el resultado de ventas, tipos de productos, promociones, etc; entre más datos se tenga, mejores serán los resultados.
Una vez teniendo los respectivos datos, comienza la intervención de la tecnología, que mediante herramientas y algoritmos busca la relación entre patrones,creando un modelo que pueda predecir las reacciones a ciertas acciones, por ejemplo ¿Cuándo suele aumentar las ventas?, en qué temporadas se pueden poner promociones, etc. Este modelo ayuda a predecir el futuro.
La diversidad de estas herramientas y plataformas es vasta, y la elección dependerá de las necesidades específicas de cada empresa. Algunas de las más destacadas incluyen:
Plataformas de Inteligencia de Negocios (BI)
Estas plataformas, como Power BI de Microsoft,Tableau QlikView, son esenciales para visualizar datos e identificar patrones, permitiendo visualizar y analizar grandes volúmenes de datos, identificando, estos suelen incluir funcionalidades de análisis predictivo básico, ideales para empresas que buscan una solución integral.
Herramientas de análisis de datos y estadística
El software como R y Python se ha convertido en uno de los más utilizados por los analistas de datos debido a su capacidad para realizar cálculos complejos y construir modelos predictivos.
Herramientas de Aprendizaje Automático (Machine Learning)
Para análisis predictivos más complejos, las herramientas ofrecidas por Google Cloud, Amazon Web Services (AWS) o Microsoft Azure, son esenciales. Estas plataformas permiten crear modelos predictivos personalizados, utilizando algoritmos avanzados,útiles para tareas como el análisis de sentimiento, predicción de ventas, detección de fraudes y muchos otros casos de uso.
Plataformas de Gestión de Relaciones con los Clientes (CRM )
Algunos sistemas CRM, como Salesforce, incorporan funcionalidades de análisis predictivo para anticipar el comportamiento de los clientes, optimizar las campañas de marketing y mejorar la retención.
Sistemas de gestión de bases de datos (DBMS)
Una parte esencial de los análisis predictivos es la gestión eficiente de los datos. Las plataformas como SQL Server, MySQL y MongoDB son utilizadas para almacenar, organizar y recuperar grandes cantidades de datos rápidamente, lo que facilita su análisis.
Plataformas de análisis de datos en tiempo real
La capacidad de analizar datos en tiempo real es cada vez más importante, sobre todo en industrias como el comercio electrónico y las finanzas. Herramientas como Apache Kafka o Apache Spark permiten este procesamiento.
El análisis predictivo tiene aplicaciones en una variedad de industrias, y su efectividad se demuestra en diversos casos de uso. A continuación, algunos ejemplos de cómo las empresas están utilizando estas tecnologías:
- Sector Retail: Las grandes cadenas de retail utilizan análisis predictivo para gestionar el inventario de manera eficiente. Al predecir qué productos serán más demandados.
- Sector Financiero: En el sector bancario, los análisis predictivos se utilizan para detectar fraudes y predecir el comportamiento de los clientes.
- Sector de Salud: Los hospitales y clínicas utilizan herramientas predictivas para anticipar la demanda de ciertos servicios médicos o prever brotes de enfermedades.
- Sector de Logística y Transporte: Emplean análisis predictivo para optimizar las rutas de entrega y gestionar mejor los tiempos de tránsito. Al predecir los volúmenes de paquetes y el tráfico en determinadas áreas.
El análisis predictivo ofrece la capacidad de anticipar el futuro mediante datos sólidos, y no solo optimiza la toma de decisiones sino que también mejora la eficiencia y competitividad en un entorno empresarial cada vez más dinámico. Por lo tanto, invertir en soluciones de análisis predictivo y en el desarrollo de capacidades de análisis de datos debería ser una prioridad para cualquier empresa que busque mantenerse a la vanguardia.
