Modelos predictivos: ¿Están listos sus datos?

O aumento de Big data y el aprendizaje automático abrió oportunidades únicas para que a análise de dados se estabeleça como uma atividade clave en el entorno empresarial. Na atualidade, las empresas se esfuerzan por obter una ventaja analíticaAnalytics refere-se ao processo de coleta, Meça e analise dados para obter insights valiosos que facilitam a tomada de decisões. Em vários campos, como negócio, Saúde e esporte, A análise pode identificar padrões e tendências, Otimize processos e melhore resultados. O uso de ferramentas avançadas e técnicas estatísticas é essencial para transformar dados em conhecimento aplicável e estratégico.... que las coloque por delante de la competencia quando se trata de brindar sus serviços a clientes y usuarios.

¿Qué les permite lograr esta ventaja? Por um lado, personalizar melhor sus propuestas y oferecer experiências mais satisfatórias a sua clientela; e, por outro, otimizar seus próprios processos operativos e de negócios. De fato, estes são los grandes motivos que levan a muitas empresas a tentar converter en organização. orientado por dados.

Contudo, 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, quer dizer, el oro en bruto, filho os dados. E, 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. Mais tarde, ese modelo predictivo se usa con los datos actuales para predecir lo que sucederá a continuación o para sugerir actions que ayuden a lograr resultados óptimos.

Análise preditiva: 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, oferecem uma vantagem competitiva significativa. Estas técnicas no predicen lo que sucederá, sino que identifican patrones en grandes números de datos y, portanto, podem determinar a probabilidade de ciertos eventos futuros.

Alguns casos de uso de análise preditiva:

• Ajude a pronosticar la demanda.
• Anticípese a las tasas de rotación del personal.
• Planeie os problemas de manutenção em equipamentos, máquinas e frotas.
• Faça provisões ao nível do risco de crédito.
• Colabore na deteção de fraudes.
• Permite prever o movimento de inventário ou outro tipo de recursos.
• Eficiência operacional: prever a procura de energia na rede elétrica.
• Contribui para uma melhor experiência do cliente, por exemplo, em CRM e ferramentas de automação de marketing.
• Gestão da segurança física e digital.
• Planeamento urbano.

Para fazer todas estas contribuições, a análise preditiva utiliza técnicas como aprendizagem automática e mineração de dados.

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Otimização de dados

O facto de cada vez mais empresas procurarem obter uma vantagem analítica fez com que a cientistas de dados começasse a assumir um papel mais relevante nas organizações. Estes especialistas são responsáveis por preparar e analisar os dados em profundidade para obter informações acionáveis e fornecer conhecimento sobre como extrair significado e interpretar os dados.

Os cientistas de dados utilizam dados de uma ampla variedade de fontes para realizar o seu trabalho: transações, CRM, serviço ao cliente, tráfego no seu site, enquetes, marketing e publicidade digital; Também utilizam dados geográficos, demográficos e económicos, dados do sensor, áudios, videos, imagens, etc. Antes de desenhar modelos e algoritmos preditivos que depois passarão para a fase de análise mais aprofundada, estes especialistas devem tratar de outras tarefas chave: identificar qué datos necesitará (Cada linha de dados é fornecida com um row_id e cada parte do processo é fornecida com um run_id para que você possa rastrear os dados usando esses ids), recopilarlo y luego limparlo para garantir la coherencia, la integridad y la precisión.

Prepare los datos y asegúrese de qualidade de dados Es una parte esencial del trabajo de los científicos de datos, quem deve garantir que têm conjuntos suficientemente grandes e completos, organizados e limpos; e também devem garantir a privacidade e segurança desses dados.

Por outro lado, la preparação 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.

Nos últimos anos, ha habido una automatización cada vez maior de vários trabajos de ciência de datos, o que em algum momento levou ao novo paradigma da analítica aumentada, o que poderia fazer com que a analítica avançada estivesse disponível para todos.

Entretanto, ao avançar com a análise de dados, é importante ter claro que nem tudo se trata de encontrar as soluções certas de big data e aprendizagem automática.

Antes convém fazer-se uma pergunta fundamental: os dados, Estão prontos?