Hoy en día, las empresas recopilan volúmenes asombrosos de datos sobre clientes nuevos y existentes y expectativas del mercado a través de la escucha social, aplicaciones en tiempo real, nube y datos de rendimiento del producto, solo por nombrar algunos. El análisis predictivo es el resultado de combinar Big Data con inteligencia empresarial (BI) para imaginar el futuro. Proporciona una forma de aprovechar la información recopilada para detectar patrones y predecir probabilidades con modelos estadísticos. El análisis predictivo es un esfuerzo clave para las empresas que desean recopilar nuevos conocimientos para una mejor toma de decisiones y mantenerse por delante de la competencia.

Las organizaciones pueden usar el análisis predictivo en casi cualquier industria, como la minería de datos y el marketing predictivo, para comprender mejor y satisfacer las necesidades de los clientes o al aplicar algoritmos de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (AI) para optimizar los procesos comerciales, reducir o eliminar los «procesos de bajo valor». » y respaldar la toma de decisiones en todos los niveles. Para obtener el mejor retorno de la inversión del análisis predictivo, es importante comprender qué es y qué no es el análisis predictivo.

¿Qué son los análisis predictivos?

Cuando los profesionales hablan de «análisis», es común pensar en los terabytes de datos que las organizaciones recopilan y almacenan en función del comportamiento digital y físico y los comentarios de los usuarios. Dicho esto, el análisis de datos basado en big data no se explotó realmente hasta mediados de la década de 2000, después de que Roger Magoulas usara el término «Big Data» para describir la enorme cantidad de datos que parecían casi «imposibles» de procesar con las herramientas de BI disponibles. En ese tiempo. tiempo. Esto allanó el camino para marcos de software basados ​​en la nube que procesan datos estructurados y no estructurados recopilados de la mayoría de las fuentes digitales con las que operan las empresas en la actualidad. El principal objetivo de los data warehouses, arquitecturas y sistemas de recopilación complejos es obtener la inteligencia necesaria relacionada con el negocio y sus operaciones. El análisis predictivo va un paso más allá para ver posibles caminos futuros. Este acceso a datos masivos ha impulsado avances en proyectos de ciencia de datos, generación de informes diarios, algoritmos basados ​​en recomendaciones y el desarrollo de inteligencia artificial y automatización de procesos robóticos.

El análisis predictivo, combinado con big data, BI y automatización, puede ayudar desde el front-end hasta el back-end de las empresas. Un flujo de trabajo de análisis predictivo comienza con la importación de datos de varias fuentes, incluidas comunicaciones y funciones internas, bases de datos de clientes y fuentes de datos externas. A partir de ahí, los datos se pueden limpiar y agregar para adaptarse a casos de uso u objetivos específicos y desarrollar un modelo predictivo preciso utilizando modelos estadísticos, herramientas de ajuste de curvas o aprendizaje automático. El modelado predictivo es un proceso complejo, no un solo evento, por lo que se requieren múltiples iteraciones para garantizar el enfoque correcto para desarrollar análisis predictivos que incorporen los datos y variables necesarios en un formato visual legible que los tomadores de decisiones puedan usar. Con un modelo exitoso en la mano, los datos pronosticados se pueden integrar en el sistema de producción para que el análisis esté disponible para los usuarios finales en toda la organización dentro de los programas o dispositivos de software.

Supere los conceptos erróneos del análisis predictivo

A pesar de su claro valor, muchas empresas aún están aprendiendo cómo aprovechar los beneficios de una plataforma de datos exitosa que admita el análisis predictivo. Esta batalla cuesta arriba tiene mucho que ver con los malentendidos sobre lo que puede y debe hacer una plataforma de datos. Tres conceptos erróneos que toda empresa debe superar al desarrollar una estrategia de análisis predictivo incluyen:

• Concepto erróneo No. Error #1: Pensar que el análisis predictivo es un evento de una sola vez. Es común que las empresas piensen que simplemente adoptar una plataforma de datos es suficiente para respaldar el análisis predictivo. En su lugar, las empresas deben considerar lo que realmente pretenden lograr con sus datos e implementar los procesos de datos organizativos, analíticos y procesables que impulsan BI para la toma de decisiones centrada en el cliente.
• Concepto erróneo No. 2: Creer que recopilar datos y esperar que brinde información es equivalente a participar en análisis predictivos. Los datos sin procesar no son tan útiles como muchos podrían pensar. Piense en los datos sin procesar como materias primas, como un saco de harina. Para crear algo que se pueda consumir, como una barra de pan, esas materias primas deben procesarse, limpiarse y manipularse para que sean realmente útiles.
• Concepto erróneo No. 3: La disponibilidad de recursos solo afecta el almacenamiento de datos. Nuevamente, los datos sin procesar son solo una parte de la imagen, lo que significa que los recursos comprometidos con el almacenamiento de datos son solo un elemento de los requisitos de recursos. Las organizaciones deben asegurarse de que todos los sistemas integrados tengan la capacidad de procesamiento informático para producir análisis predictivos a gran volumen y velocidad, con la capacidad de escalar para el crecimiento futuro.

Seis pasos para construir una plataforma de datos que admita análisis predictivos exitosos

Una plataforma de datos es un software centralizado específico de la entidad que permite que una empresa almacene, acceda, organice, analice y visualice datos y hechos históricos. En combinación con el análisis predictivo que utiliza una variedad de algoritmos estadísticos, los analistas, desarrolladores y líderes empresariales pueden implementar una plataforma de datos exitosa para permitir el análisis continuo y el modelado dimensional para comprender mejor a los clientes, productos y socios. Las plataformas de datos son productos complejos con sistemas mínimos de almacenamiento, accesibilidad y gobierno de datos. Lo que constituye una plataforma de datos «exitosa» será diferente para una empresa de nivel empresarial que para una empresa nueva, o para una industria o una industria, pero hay algunas capas fundamentales que todas las plataformas de datos deben tener para brindar información práctica, junto con estrategias vitales. y mentalidad Para construir verdaderamente una plataforma de datos que respalde los negocios mediante la identificación de riesgos y oportunidades potenciales para una empresa, es imperativo seguir protocolos probados:

1. Participa en el viaje. El análisis predictivo no es un botón de «encender, apagar». Construir una plataforma de datos es un esfuerzo continuo que requiere una dedicación de arriba hacia abajo. Si su equipo de datos es el único dedicado a datos y predicciones de calidad, los conocimientos que proporcione a través del modelado estadístico no tendrán peso en toda su organización.

2. Articular objetivos claramente basados ​​en los requisitos del negocio. Es un paso fundamental definir metas y objetivos para entender realmente lo que la empresa necesita de la plataforma. Una vez más, esto requiere dedicación y una comunicación clara por parte del liderazgo, pero el establecimiento de objetivos no puede ser una calle de un solo sentido. Los equipos de datos y todos los equipos que usan datos deben tener la capacidad de ofrecer comentarios para impulsar la alineación y la transparencia y establecer objetivos realistas.
3. Coloque a los desarrolladores y gerentes adecuados con conjuntos de habilidades alineados con los objetivos. Las empresas requieren un equipo dedicado que no solo pueda desarrollar una plataforma de datos centrada en los objetivos comerciales, sino que también continúe con el mantenimiento para garantizar la calidad de los datos, la accesibilidad a los equipos correctos y los conocimientos basados ​​en datos, todo integrado con una mentalidad de crecimiento.
4. Incorpora siete capas de plataforma de datos esenciales:

• Recopilación de datos de tantas fuentes de datos como se desee
• Opción de almacenamiento confiable que se escala a medida que cambian las necesidades, lo que hace que el almacenamiento basado en la nube sea la opción preferida para muchas empresas
• Marco de calidad de datos para garantizar que los datos sean precisos, completos, oportunos y consistentes con las reglas de requisitos comerciales
• Procesos de modelado de datos para representar visualmente datos para almacenamiento, análisis e informes
• Soluciones de gobierno de datos para potenciar el acceso desde diferentes roles y el control sobre la gestión de activos de datos
• Un recurso informático escalable para tomar datos sin procesar y limpiarlos con BI para preparar datos para análisis e informes
• BI y análisis para traducir los datos en información real y procesable adaptada para su uso por equipos o iniciativas particulares.

5. Implemente un proceso de prueba consistente con los KPI para garantizar que se logren los objetivos. Un proceso de prueba de análisis de datos valida todos los datos estructurados y no estructurados con el objetivo de lograr una mayor calidad de los datos para permitir un análisis significativo. Los indicadores clave de rendimiento (KPI) son métricas valiosas que las organizaciones utilizan para evaluar la eficacia de sus iniciativas de análisis y gestión de datos para garantizar que estén alineadas con los objetivos e identificar áreas de mejora.
6. Esté preparado para el futuro con una plataforma escalable. Para que el análisis predictivo beneficie a una organización, la plataforma y los procesos deben ser escalables para el crecimiento del negocio. Al incorporar el procesamiento por lotes y la transmisión de datos, las empresas pueden estar preparadas para aceptar cualquier forma de datos a cualquier velocidad y tamaño.

La preparación para el futuro puede ocurrir ahora

En el mercado transformado digitalmente de hoy, el rápido cambio orientado hacia el futuro parece estar ocurriendo cada día más rápido. Una plataforma de análisis y datos predictivos alineada con los objetivos comerciales ya no es una opción sino una necesidad. Si bien esto requiere almacenes de datos, arquitecturas y sistemas de recopilación de datos complejos para garantizar que las cantidades masivas de datos comerciales y de clientes al alcance de la mano de la organización se puedan usar para tomar decisiones procesables basadas en datos que beneficien al negocio, también requiere una mentalidad de crecimiento en todo momento. la organización. Cuando una empresa puede acceder a inteligencia organizada sobre sus operaciones y clientes, puede aprovechar el análisis predictivo para visualizar un camino exitoso hacia el progreso continuo en el futuro.

Sobre el Autor

Koushik Nandiraju es un ingeniero de datos galardonado con amplia experiencia en la preparación de datos mientras desarrolla, crea, prueba y mantiene la arquitectura de datos completa. Tiene una Maestría en Ciencias en Informática Aplicada de la Universidad Estatal de Frostburg. Para obtener más información, envíe un correo electrónico a koushiknandiraju@gmail.com.

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