¿Qué es el análisis predictivo?

Análisis predictivo

• Cuong Nguyen Tien, Director de Data Insights

Un tablero o un informe puede brindarle datos clave sobre las métricas de rendimiento de su empresa. Te sorprendes con los resultados. Para averiguar qué causó esta anomalía, intente poner los resultados bajo el microscopio El análisis que realiza trae a colación las relaciones que no sabía que existían. Descubre que ciertos clientes tienden a comprar más productos que en el pasado. Tiene algo ¿cambió? ¿Qué pasó con el patrón en el que confiaste?

No puede quitarse este descubrimiento de la cabeza y decide extraer los datos para ver si puede encontrar algún factor que haya causado este cambio y si es significativo. Lo que obtienes como resultado son cinco categorías de clientes en lugar de dos. Usted evalúa estos nuevos segmentos de clientes y construye un nuevo modelo para crear oportunidades en estos nuevos segmentos. El nuevo modelo ayuda en sus procesos de toma de decisiones diarias.

¿Qué es el análisis predictivo?

Modelos derivados empíricamente utilizados para predecir resultados futuros. Ayuda a las empresas a comprender y predecir mejor el comportamiento de los clientes. Aporta información comercial clave a nuestros procesos de toma de decisiones y crea retorno positivo de la inversión.

Objetivos del análisis predictivo

Hay 4 áreas en las que las empresas deberían centrarse para aprovechar el análisis predictivo:

La primera área es el análisis de clientes. En el entorno actual, todas las empresas compiten para adquirir nuevos clientes y retener a los existentes. El análisis de clientes se encarga de la segmentación de clientes para que la empresa pueda acercarse y comercializar a los clientes como individuos. Este enfoque puede incluir el análisis de las redes sociales y otros datos no estructurados para comprender mejor el comportamiento del cliente a fin de tomar acciones que disminuirían la rotación de clientes y aumentarían el nivel de lealtad de los clientes.

La segunda área en la que las empresas deben enfocarse es usar análisis para construir y transformar sus procesos financieros. Las prioridades de las organizaciones siempre han sido mejorar los procesos de planificación y previsión, ser competitivos en un entorno de mercado muy dinámico. Les gustaría poder automatizar el proceso de consolidación financiera y revisar sus actividades en tiempo real.

Otra área es el uso de análisis para gestionar el riesgo y tomar las decisiones correctas en el momento adecuado. Después de la crisis financiera de 2008, cada uno de nosotros necesita un método para supervisar los eventos sin precedentes. Analítica predictiva puede ayudar a administrar el riesgo financiero y operativo, y reducir significativamente el costo del cumplimiento.

Finalmente la última área es el área de eficiencia en las operaciones. Las empresas utilizan análisis para evitar amenazas, fraudes y altos costos innecesarios de mantenimiento. Analítica predictiva puede ayudar a predecir cuándo se necesita mantenimiento antes de que falle. Los bancos pueden predecir el fraude incluso antes de que suceda.

Cómo construir un modelo de análisis predictivo

CRISP-DM es un proceso estándar de la industria cruzada para la minería de datos. CRISP es una metodología integral de minería de datos. El modelo ofrece tareas y objetivos paso a paso para cada parte del proceso. CRISP-DM permite extensos proyectos de minería de datos de manera más rápida, más eficiente y menos costosa a través de las mejores prácticas. El modelo ayuda a evitar errores comunes. El desarrollo de la metodología CRISP-DM se lanzó como un proyecto de la Comisión Europea definido como el modelo estándar de procedimiento para la creación de proyectos de minería de datos. El ciclo de vida del proyecto minero utilizando la metodología CRISP-DM consta de seis fases. El orden de las fases no está codificado de forma rígida. El resultado obtenido en una fase influye en la elección de las siguientes pasos, a menudo es necesario grabar y devolver las etapas.

Comprensión empresarial es la fase inicial enfocada en comprender los objetivos del proyecto y los requisitos para la solución formulada desde un punto de vista gerencial. La formulación de la gestión debe trasladarse a la tarea de diseño.

Comprensión de datos La fase incluye la comprensión de los datos desde la recopilación inicial de datos. Las siguientes son las actividades para tener una idea básica sobre los datos que están disponibles (evaluación de la calidad de los datos primera "percepción" de los datos, encontrando subconjuntos interesantes de registros en la base de datos...). Suelen detectar varias características de las estadísticas descriptivas (valores de frecuencia de varios atributos, la valor medio, mínimo, máximo, etc.). Preferiblemente, podemos emplear varias técnicas de visualización.

Preparación de datos implica actividades que conducen a la creación de un archivo de datos que será procesado por diferentes métodos analíticos. Por lo tanto, estos datos deben contener información relevante para una tarea dada, y tomar la formulario, que se requiere para poseer algoritmos de análisis.

Los métodos analíticos utilizados en la fase de modelado incluyen algoritmos para la minería de datos. Por lo general, hay varios métodos diferentes para resolver una tarea determinada, es necesario elegir el mejor (recomendado utilizar múltiples métodos y combinar sus resultados) y ajustar adecuadamente sus parámetros. Es nuevamente una operación iterativa (algoritmos de reaplicación con diferentes parámetros), además, el uso de algoritmos analíticos puede llevar a la necesidad de modificar los datos y así volver a las transformaciones de datos de la fase anterior.

Evaluación. En esta etapa se evalúa la interpretación de los logros desde la perspectiva de los usuarios, desde el punto de vista de si se cumplieron sus objetivos definidos al inicio del proyecto.

Al implementar un modelo apropiado, el proyecto completo generalmente no termina. Incluso si la solución de la tarea fuera solo una descripción de los datos, el conocimiento adquirido debe ajustarse para formar para el apoyo a la decisión. Según el tipo de función, la fase de implementación, por un lado, puede significar simplemente escribir el informe final, por otro lado, la implementación de hardware, software, organización sistema de clasificación automática de nuevos casos.

Cuadrante Mágico de Gartner

Año tras año, Gartner evalúa el mercado de las plataformas de inteligencia empresarial. La analítica predictiva se ha añadido a sus criterios de evaluación y cada vez cobra más importancia entre los firmas analistas de la industria para introducirlo en el mercado. En el gráfico podemos ver a los grandes jugadores, pero también a las nuevas empresas de software en crecimiento que han recurrido al big data y al análisis predictivo desde el principio. de su existencia.

Conclusión

El mundo del análisis de negocios ahora está cambiando en tiempo real. Nos enfrentamos a desafíos que han superado nuestro espacio tridimensional. El tiempo es nuestro mayor enemigo y poder predecir, prevenir y ajustar porque el riesgo potencial creció en importancia más que nunca. El momento de la transmisión de análisis y el modelado predictivo dinámico está aquí y todos debemos prepararnos. No importa dónde empecemos o lo que necesitemos hacer, el entorno empresarial actual es muy competitivo y exigente. Al final del día, debe estar preparado para responder las preguntas que nos guiarán a través de los cimientos de construcción que nos llevarán a dominar la analítica predictiva. ¿Ha planeado su viaje analítico? ¿Es su enfoque actual sostenible y rentable? ¿Estará listo para apoyar las demandas de sus equipos de negocios? Ya sea usted es TI o negocio o tiene un pie en ambos campos, se le juzga por lo bien que capacita a sus electores. Salta y haz que esto suceda.