El análisis predictivo

El análisis predictivo es un método que permite analizar datos actuales y anteriores para realizar predicciones sobre acontecimientos futuros. Se utilizan técnicas como el aprendizaje automático, el desarrollo de modelos estadísticos y la minería de datos, para que las empresas puedan identificar las tendencias, los comportamientos, los resultados futuros y las oportunidades empresariales.

En el análisis predictivo se entrena un modelo para que prediga los valores de los datos nuevos, según el conjunto de variables que se haya ingresado. Luego, el modelo identifica las relaciones y los patrones entre las variables y proporciona una puntuación según lo que esté programado para buscar.

Se puede usar esa puntuación como inteligencia comercial para evaluar el riesgo o los posibles beneficios de un conjunto de condiciones, así como para determinar la probabilidad de que algo suceda.

Esta metodología puede aplicarse a los datos estructurados y sin estructurar. La minería de datos, que es el proceso mediante el cual se pueden detectar patrones, tendencias y comportamientos en grandes conjuntos de datos, facilita la preparación de aquellos procedentes de diversas fuentes, como un almacén de datos o un lago de datos, para su posterior análisis.

Una vez que los datos están listos para analizarse, se procede a crear y probar un modelo de análisis predictivo. Cuando se haya entrenado y evaluado, podrá volver a utilizarse para responder a preguntas nuevas sobre datos similares.

Si bien hay muchas técnicas de desarrollo de modelos predictivos, las más comunes son las de regresión, las de aprendizaje automático, los árboles de decisiones y las redes neuronales.

Modelos de regresión

Los modelos de regresión utilizan ecuaciones matemáticas para determinar la relación que existe entre las variables.

Los de regresión lineal arrojan resultados constantes con infinitas posibilidades, como los posibles valores de los bienes inmuebles a partir de un precio determinado por metro cuadrado. Por el contrario, aquellos de regresión logística arrojan una cantidad limitada de posibilidades, por ejemplo, si una vivienda concreta de un barrio se venderá por encima o por debajo de un precio determinado.

Las entidades bancarias y otras instituciones financieras suelen utilizar este tipo de modelos a fin de determinar el riesgo crediticio, detectar fraudes con tarjetas de crédito, prever las tendencias del mercado y predecir el impacto de las nuevas normativas en materia de servicios financieros.

Árboles de decisiones

Los árboles de decisiones son otra técnica de análisis predictivo muy conocida que identifica el modo en que una decisión lleva a la siguiente. Este enfoque se puede aplicar a los modelos de aprendizaje automático, los cuales determinan una serie de situaciones condicionales en función de una lista de preguntas secuenciales y jerárquicas que generan un resultado a partir de los datos ingresados.

Su formato de ramificación también permite representar gráficamente todos los resultados posibles de cada decisión.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es la continuación del análisis predictivo, pero hay una diferencia entre ellos: mientras que en este último normalmente los analistas son quienes generan los modelos, los algoritmos del aprendizaje automático (que se utilizan en los sistemas de software de aprendizaje profundo e inteligencia artificial, como Watson de IBM) aprenden por sí solos, es decir, mejoran y evolucionan a medida que procesan los datos, sin tener que ser reprogramados constantemente.

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Redes neuronales

Las redes neuronales son técnicas avanzadas de análisis que se utilizan para determinar la precisión de la información extraída de los modelos de regresión y los árboles de decisiones. Este tipo de análisis permite identificar similitudes no lineales entre datos dispares, y es especialmente práctico cuando es más importante conocer el alcance (y no el motivo) de lo que puede ocurrir.

El análisis predictivo contribuye a mejorar el rendimiento de la TI, ya que identifica los riesgos o señala los posibles problemas en la infraestructura. En lugar de esperar a recibir un informe de error (por ejemplo, sobre una falla en una máquina o un sistema), los equipos de operaciones pueden utilizar el análisis para hallar los problemas y solucionarlos de forma anticipada, antes de que afecten al entorno. De este modo, la empresa ahorrará tiempo y dinero.

También puede utilizarse para establecer las áreas de interés y poder centrarse en lo que realmente requiere atención. Además, permite crear evaluaciones de riesgos, prevenir problemas de seguridad, evitar el tiempo de inactividad imprevisto buscando anomalías en la red e identificar posibles puntos vulnerables examinando todas las acciones en el momento mismo en el que se producen.

El análisis predictivo puede combinarse con herramientas de automatización para corregir los errores detectados o implementar cambios en función de los resultados previstos.

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