Modelos predictivos: ¿Están listos sus datos?

El aumento de Big data y el aprendizaje automático abrió oportunidades únicas para que el análisis de datos se estableciera como una actividad clave en el entorno empresarial. En la actualidad, las empresas se esfuerzan por obtener una ventaja analítica que las coloque por delante de la competencia cuando se trata de brindar sus servicios a clientes y usuarios.

¿Qué les permite lograr esta ventaja? Por un lado, personalizar mejor sus propuestas y ofrecer experiencias más satisfactorias a su clientela; y, por otro, optimizar sus propios procesos operativos y de negocio. De hecho, estos son los grandes motivos que llevan a muchas empresas a intentar convertirse en organización. impulsado por datos.

Ahora bien, las tecnologías disruptivas que soportan las tareas analíticas son muy atractivas y añaden mucho valor, pero lo que realmente constituye la materia prima clave para todos estos procesos, es decir, el oro en bruto, son los datos. Y, para realizar analíticas predictivas, es necesario prepararlas: esta instancia es clave para obtener resultados valiosos en cuanto a recomendaciones, insights o predicciones.

¿Cómo se lleva a cabo con éxito esta tarea?

Volvamos por un momento a una perspectiva más general: ¿qué son los modelos predictivos? El modelado predictivo es un proceso que utiliza datos y estadísticas para predecir resultados con modelos de datos. Los datos históricos se utilizan normalmente para construir un modelo matemático que captura tendencias importantes. Luego, ese modelo predictivo se usa con los datos actuales para predecir lo que sucederá a continuación o para sugerir acciones que ayuden a lograr resultados óptimos.

Analítica predictiva: que es y como usarla

Los modelos permiten el análisis predictivo mediante la creación de pronósticos a partir de datos existentes. En la medida en que dan una idea de lo que podría suceder en el futuro, ofrecen una ventaja competitiva significativa. Estas técnicas no predicen lo que sucederá, sino que identifican patrones en grandes cantidades de datos y, por lo tanto, pueden determinar la probabilidad de ciertos eventos futuros.

Algunos casos de uso de análisis predictivo:

• Ayude a pronosticar la demanda.
• Anticípese a las tasas de rotación del personal.
• Planifique los problemas de mantenimiento en equipos, máquinas y flota.
• Hacer provisiones a nivel de riesgo crediticio.
• Colabora en la detección de fraudes.
• Permite pronosticar el movimiento de inventario u otro tipo de recursos.
• Eficiencia operativa: prever la demanda de energía en la red eléctrica.
• Contribuye a una mejor experiencia del cliente, por ejemplo, en CRM y herramientas de automatización de marketing.
• Gestión de la seguridad física y digital.
• Planificación urbana.

Para hacer todas estas contribuciones, la analítica predictiva utiliza técnicas como el aprendizaje automático y la minería de datos.

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Optimización de datos

El hecho de que cada vez más empresas busquen tener una ventaja analítica hizo que la científicos de datos comenzará a ocupar un papel más relevante en las organizaciones. Estos expertos son responsables de preparar y analizar los datos en profundidad para obtener información procesable y proporcionar el conocimiento sobre cómo extraer significado e interpretar los datos.

Los científicos de datos utilizan datos de una amplia variedad de fuentes para hacer su trabajo: transacciones, CRM, servicio al cliente, tráfico a su sitio web, encuestas, marketing y publicidad digital; También utilizan datos geográficos, demográficos y económicos, datos de sensores, audios, videos, imágenes, etc. Antes de diseñar los modelos y algoritmos predictivos que luego pasarán a la etapa de análisis más profundo, estos especialistas deben abordar otras tareas clave: identificar qué datos necesitará (según las necesidades del negocio), recopilarlo y luego limpiarlo y validarlo para garantizar la coherencia, la integridad y la precisión.

Prepare los datos y asegúrese de calidad de los datos Es una parte esencial del trabajo de los científicos de datos, quienes deben asegurarse de que tienen conjuntos suficientemente grandes y completos, organizados y limpios; y también deben garantizar la privacidad y seguridad de esos datos.

Por otro lado, la preparación y optimización de datos nunca es una tarea lineal, sino un proceso de refinamiento iterativo. De ahí el valor clave del trabajo de gestión de datos. Adquirir los datos correctos para entrenar el algoritmo es una tarea central.

En los últimos años, ha habido una automatización cada vez mayor de varios trabajos de ciencia de datos, lo que en algún momento ha llevado al nuevo paradigma de la analítica aumentada, que podría hacer que la analítica avanzada esté disponible para todos.

Mientras tanto, al avanzar con el análisis de datos, es importante tener claro que no todo se trata de encontrar las soluciones adecuadas de big data y aprendizaje automático.

Antes conviene hacerse una pregunta fundamental: los datos, ¿están listos?