Predictive Analytics y Minería de Datos: Un nuevo modelo para la nueva generación de negocios

"Hoy día, el entorno empresarial es altamente competitivo y las empresas necesitan ser capaces de convertir los datos en conocimiento a gran velocidad. El dinamismo es un imperativo que marca la diferencia entre los negocios que son capaces de seguir el vertiginoso ritmo del cambio y los que quedan relegados a un plano secundario".

Predictive Analytics y Minería de Datos: Un nuevo modelo para la nueva generación de negocios.

Los cambios y las transformaciones que sufren las especies a lo largo de generaciones dan lugar a su evolución natural, y determinan la capacidad de adaptación de los individuos de las mismas a su entorno. Es ley de vida: nada (o casi nada) permanece inmutable logrando sobrevivir en el intento.

Lo mismo pero a una velocidad infinitamente mayor, a un ritmo trepidante los últimos años ocurre con los negocios y las actividades empresariales, más en momentos como este en el que el desarrollo de soluciones tecnológicas avanzadas, como las nuevas herramientas Big Data Analytics, determinan de un modo radical el éxito o el fracaso en cualquier empresa que se emprenda.

La confusión de términos más o menos cercanos, más o menos tangenciales al Predictive Analytics (o análisis predictivo) es relativamente frecuente, sobre todo en contextos poco especializados y usos cotidianos.

Ciertamente, las operaciones predictivas guardan una importante relación entre sí: Aventuran, en cierto sentido, algo por venir, sucesos de futuro. Sin embargo, es preciso recalcar e insistir en los matices que diferencian una operación de predicción al uso, esté o no encuadrada en un entorno de inteligencia de negocios, y aquellas operaciones que, siguiendo determinados modelos predictivos, configuran escenarios posibles —apoyados por el análisis de datos e informaciones relevantes— designándoles, entre otros aspectos, un nivel específico de probabilidad y con unas funciones concretas a desempeñar en el presente corporativo. En esto consiste básicamente el análisis predictivo, que como decíamos se puede llevar a cabo bajo distintas formas o modelos.

Modelos del Predictive Analytics.

El análisis predictivo (o Predictive Analytics) es una operación compleja que aúna herramientas estadísticas con procesos data mining (minería de datos), con el objetivo de predecir posibles escenarios futuros basándose en el análisis de datos e informaciones —presentes y pasados—, que permiten aventurar acontecimientos con un cierto grado de probabilidad.

No hace falta profundizar en los beneficios que aporta el análisis predictivo, muchos de los cuales conocemos ampliamente: Tomar ventaja frente a la competencia, incrementar el nivel de satisfacción del cliente anticipando la oferta de bienes y servicios a sus demandas, aprovechar las nuevas oportunidades de negocio, y/o corregir irregularidades y alteraciones en los patrones de desempeño antes de que ocasionen pérdidas sensibles (incluso antes de que se produzcan estas disfunciones).

A grandes rasgos, y en función de los objetivos concretos que persiga el análisis predictivo, podemos enumerar tres tipos o modelos básicos de Predictive Analytics:

1. Los modelos propiamente predictivos: Su objetivo principal es detectar factores críticos de riesgo y nuevas oportunidades de negocio, mediante el análisis de datos históricos y, sobre todo, actuales, en tiempo real, mientras se lleva a cabo una determinada operación o proceso.

2. Los modelos de descripción: Su cometido básico es detectar vínculos entre servicios y/o productos, y el cliente (actual o potencial), estableciendo una relación de función entre ambos según los datos y las informaciones obtenidas sobre las preferencias del consumidor.

3. Los modelos orientados a la toma de decisiones: Si los anteriores modelos poseen una naturaleza técnica, el cariz de este tipo de modelo de análisis predictivo es eminentemente ejecutivo, es decir, toma los resultados obtenidos tras llevar a cabo operaciones de analítica predictiva poniéndolos al servicio de los responsables en la toma de decisiones corporativas.

El predictive analytics es la nueva brújula de los negocios y tiene en los datos a la fuente de valor más preciada. Determinar la cantidad de producto que un cliente comprará en su próxima visita a un establecimiento, conocer el perfil del consumidor que, con mayor probabilidad, puede terminar abandonando a la empresa y pasándose a la marca de la competencia o calcular la previsión de ingresos para el próximo trimestre son algunas de las aplicaciones de la analítica predictiva en el mundo de la empresa hoy día.

Minería de datos.

El papel de la minería de datos en relación con la analítica predictiva no es sólo una cuestión de calidad, sino que también la cantidad es un factor decisivo para la existencia de esta relación. El volumen de datos disponible no asegura la calidad de las predicciones. Aunque la capacidad para almacenar datos es un punto a favor en lo concerniente a la optimización de resultados en predictive analytics, la relación entre ambos no es proporcional, debido a dos motivos:

1. Los datos en bruto no proporcionan mucha información en sí mismos, hay que saber trabajarlos.

2. Llega un punto en que superar determinados volúmenes de almacenamiento no conduce a un análisis significativamente mejor, por lo que el esfuerzo no compensa los resultados.

Los registros históricos tienen un peso importante en el futuro de las organizaciones ya que, a través de ellos, se puede profundizar en el estudio de clientes, usuarios y estrategias. La forma de bucear en ese mar de información es mediante la aplicación de técnicas de minería de datos.

El uso de las tecnologías de reconocimiento de patrones y la aplicación para ello de técnicas estadísticas y matemáticas, ayuda a los analistas a reconocer importantes hechos, relaciones, tendencias, patrones, excepciones y anomalías que podrían pasar desapercibidos si no se empleasen estos procedimientos.

La versatilidad de esta forma de trabajar los datos es tal que su uso se ha extendido, de las empresas de retail o finanzas a otros sectores como los seguros, las telecomunicaciones, la salud o incluso el de fabricación aeroespacial.

¿Qué buscan estas empresas al aplicar técnicas de minería de datos para optimizar su predictive analytics? El objetivo de todas ellas es tomar mejores decisiones de negocio, para lo que necesitan conocer:

1. Cuáles serán las tendencias de ventas y las previsiones de la demanda, tanto generales como en momentos específicos.

2. Cómo desarrollar campañas de marketing más inteligentes.

3. De qué modo se puede predecir con precisión la lealtad del cliente.

Además, la tecnología de minería de datos puede generar nuevas oportunidades de negocio a través de:

1. Predicción automatizada de tendencias y comportamientos: Algo que consigue automatizando el proceso de búsqueda de información predictiva en una gran base de datos y simplificando las necesidades de análisis y el tiempo requerido para llevarlo a cabo. En la práctica correspondería a la identificación de los objetivos más probables de contribuir a maximizar el retorno de la inversión en una campaña de marketing.

2. Descubrimiento automatizado de patrones previamente desconocidos: Aplicando técnicas de barrido a las distintas bases de datos para identificar patrones previamente ocultos, como puede ser la detección de productos, aparentemente inconexos, que se compran a menudo juntos.

Poder no significa querer y, por eso, hay que plantearse dónde poner el límite para lograr el equilibrio entre lo pragmático y lo ideal. Conocer las posibilidades de la minería de datos aplicadas a predictive analytics es una forma muy efectiva de barajar las oportunidades que realmente merecen la pena, para tomar decisiones acertadas en este ámbito.

Conclusión.

La popularidad de predictive analytics tiene mucho que ver con sus resultados, que prueban que aplicando sus técnicas es posible optimizar el rendimiento de negocio. Sin embargo, aún existen lagunas en cuanto a sus procedimientos, su modo de aplicación o los datos que es necesario emplear para hacer las predicciones.

Puede parecer cuestión de magia, pero nada más lejos de la realidad: esta forma de analizar es matemática pura y no es posible encontrar una metodología más objetiva.

Las nuevas herramientas de analítica avanzada permiten, al fin y al cabo, definir una estrategia corporativa mucho más realista y, al mismo tiempo, exigente y de alto rendimiento, lograr un mejor establecimiento de objetivos y una consecución más rápida, eficiente y efectiva de los mismos, y aventajar a la competencia con una toma de decisiones apoyada en detallados análisis predictivos.

Fuente: Lantares Solutions