Analítica predictiva

Analítica predictiva

El análisis predictivo proporciona herramientas para estimar datos comerciales que son desconocidos o inciertos, o que requieren un proceso manual o costoso para obtenerlos. Más allá del análisis de la información histórica realizada por análisis descriptivo, las predicciones de datos que realiza el análisis predictivo fortalecen las decisiones comerciales.

A través del análisis predictivo podemos:

Anticipar demandas de clientes

Anticipe las demandas de sus clientes en diferentes puntos de venta, teniendo en cuenta factores controlables, como precios de venta, horarios de trabajo o efectos climáticos.

Detectar fraude

Detecte si es probable que se haya realizado una transacción financiera como parte de un fraude.

Estimar pólizas de seguro

Estime la póliza de seguro adecuada para un cliente determinado según el riesgo.

Pronosticar consumo de energía

Los métodos de cálculo de Machine Learning ayudan a organizaciones y a países a pronosticar su futuro consumo de energía.

Catalogar clientes

Catalogue a un cliente potencial de acuerdo con el impacto que una acción de marketing podría tener sobre él.

Automatizar

Encuentre automáticamente los temas, palabras clave e ideas más importantes dentro de grandes fuentes documentales, y agrupe documentos por similitud de contenido.

Clasificación en Big Data – ¿Cómo funciona?

La clasificación automática a menudo se basa en una disciplina científica conocida como Machine Learning supervisado, que consiste en presentar varios datos de clasificaciones anteriores a un sistema de clasificación, analizar estos datos a través de algoritmos de aprendizaje estadístico y lograr inferir una clasificación certera, como lo haría una persona experta.

El resultado de este proceso de aprendizaje es un sistema de clasificación con la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos que producen información valiosa mucho más rápido y a un costo menor que a través de procesos manuales. Además, este tipo de sistema mejora contínuamente, ya que puede ser alimentado con nuevos datos para reajustar sus procesos de clasificación, asegurando así que se mantenga actualizado si hay nuevas políticas comerciales o cambios en las tendencias de datos.

La utilidad de estos sistemas de clasificación se realiza mediante la aplicación de reglas comerciales en las clasificaciones generadas.

Para cada clasificación, el sistema genera un indicador de certeza o puntaje que resume la confianza que el sistema tiene en su propia decisión. Esto permite establecer reglas de negocio tales como otorgar automáticamente aquellas políticas clasificadas como de bajo riesgo con un puntaje alto, y derivar las más dudosas a un analista experto. Esto permite reducir significativamente la carga de trabajo de los expertos o aumentar el volumen de datos procesados con la misma cantidad de personal.

Predicción en Big Data – ¿Cómo funciona?

Con procedimientos similares a los de la clasificación automática, las técnicas de predicción a menudo se basan en Machine Learning supervisado y el estudio de series de tiempo. Estas técnicas analizan datos históricos de las métricas a predecir y, a través de la probabilidad y las estadísticas, las relacionan con factores externos que pueden influir en ellas. Un modelo predictivo es capaz de estimar los valores más probables que ciertas métricas tendrán en el futuro cercano.

De manera similar a los sistemas de clasificación, un modelo de regresión es una solución en evolución, que puede retroalimentarse continuamente con nuevos datos a medida que se obtienen, ajustándose así automáticamente a cambios en tendencias o fenómenos inesperados.

Para facilitar la integración del modelo de predicción en el proceso de negocio, además de las predicciones, el modelo puede generar índices de variabilidad o intervalos de confianza de estas predicciones, por lo tanto, no solo informa el valor más probable sino su volatilidad esperada.

Esto permite implementar reglas comerciales basadas en predicciones, por ejemplo, suministrando puntos de venta con mayor stock si se espera una alta demanda.

Segmentación en Big Data – ¿cómo funciona?

La segmentación automática tiene su base en una disciplina científica conocida como Machine Learning no supervisado. Ésta transforma los datos en una representación numérica que permite calcular similitudes entre elementos y, por lo tanto, detectar grupos o elementos relacionados que de otro modo no serían posibles o requerirían demasiado tiempo y esfuerzo.

El resultado de un proceso de segmentación es una lista de grupos relacionados detectados en los datos, para su posterior estudio por parte de la empresa. A medida que se actualizan los datos que se están estudiando, la segmentación se puede repetir tantas veces como sea necesaria, descubriendo cambios en los grupos identificados, como la aparición de nuevos intereses en una base de clientes o nuevos temas en un conjunto de documentos.

Por ejemplo, si la aplicación deseada es la detección de anomalías, el resultado del proceso de segmentación es un modelo de detección que se puede implementar para identificar en tiempo real estos datos o comportamientos anómalos.

Similar a un sistema de clasificación, el modelo de detección genera una certeza o un valor de puntaje en el grado de anormalidad identificado, lo que permite establecer reglas comerciales como, por ejemplo, evitar automáticamente el acceso a una red a un usuario con un puntaje de anomalía alto.

Beneficios de la analítica predictiva

  • Automatización de procesos: automatice la clasificación, predicción y segmentación de datos, ahorrando tiempo y reduciendo costos.
  • Mayor capacidad de tratamiento de datos: analice grandes volúmenes de datos sin aumentar el personal.
  • Mayor tiempo de respuesta: permita servicios en tiempo real que no serían posibles si requirieran procesamiento manual.
  • Optimización de reglas comerciales: elabore reglas comerciales más sólidas basadas en información confiable proporcionada por la clasificación automática.
  • Reducción de incertidumbre: reduzca la incertidumbre empresarial al predecir las demandas de los clientes, las ventas u otras métricas relevantes.
  • Mayor conocimiento: aumente el conocimiento del negocio sin necesidad de estudios manuales costosos.
  • Actualizaciones dinámicas: actualización dinámica de perfil para detectar cambios en los clientes o en el mercado que permite una reacción rápida.
  • Detección en tiempo real: detecte automáticamente en tiempo real casos atípicos o anómalos para evitar problemas de seguridad o administración.

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