Adopción de analítica predictiva y prescriptiva: desafíos y oportunidades

Actualmente, aprovechar el análisis de datos ya no es una opción, sino una necesidad para las organizaciones que buscan obtener ventajas competitivas y sacar el máximo partido a la información.

Sin embargo, suele haber confusión a la hora de distinguir los tipos de metodologías, los beneficios que aporta cada una, casos de uso o cómo se complementan entre sí. Repasamos cada una de sus características y las perspectivas de futuro que representan.

Analítica predictiva

El análisis predictivo es una rama del análisis avanzado que hace predicciones sobre resultados, basándose en datos históricos combinado con modelos estadísticos, técnicas de minería de datos y Machine Learning.

Este tipo de analítica es muy útil para encontrar patrones en los datos para identificar riesgos y oportunidades en un momento en el que las empresas están inundadas de datos. Para obtener información útil de estos, los científicos de datos utilizan algoritmos de Deep Learning y ML para encontrar patrones y hacer predicciones sobre eventos futuros.

Algunas de las técnicas incluidas en la analítica predictiva son: modelos de regresión lineal y logística, redes neuronales y árboles de decisión.

Beneficios del análisis predictivo

Apoyarse en la analítica predictiva reporta numerosas ventajas, tanto comerciales en la gestión de inventarios, como en la fuerza laboral, campañas de marketing y operaciones:

• Seguridad: combinar automatización y análisis predictivo mejora la seguridad de los datos. Los patrones específicos asociados con comportamientos sospechosos o inusuales pueden desencadenar procedimientos de seguridad específicos.
• Reducción de riesgos: un pilar fundamental para las empresas es reducir sus perfiles de riesgo. El análisis predictivo ayuda a comprender si la cobertura empresarial es adecuada.
• Eficiencia operativa: los flujos de trabajo más eficientes se traducen en mejores márgenes de beneficio.
• Mejora de la toma de decisiones: dirigir cualquier negocio implicar tomar buenas decisiones, por ello, el análisis predictivo da información para que se haga de la mejor forma y se puedan conseguir ventajas competitivas.
• Productividad: al mejorar la toma de decisiones basadas en el análisis de datos históricos, las organizaciones consiguen mayor productividad y ganancias.
• Mayores ganancias: el análisis predictivo identifica áreas de valor en cada departamento y puede sugerir la mejor y más rápida forma de aprovechar este valor en beneficio de la empresa, como conversión de clientes potenciales, predicción de incumplimiento de pagos, mejores ofertas, etc.

Cómo funciona el análisis predictivo

Científicos de datos usan modelos predictivos para identificar correlaciones entre diferentes elementos de conjuntos de datos determinados. Una vez finalizada esta recogida de datos, se crea un modelo estadístico, se entrena y se modifica para realizar predicciones precisas.

Para crear frameworks de analítica predictiva, según Google Cloud, se deben seguir cinco pasos:

• Determinar el problema: una buena predicción comienza con una buena tesis y un conjunto de requisitos que determinen los objetivos. Delimitar el problema que se quiere solucionar permite determinar qué método de analíticas predictivas se debe utilizar para ello.
• Obtener y organizar los datos: antes de desarrollar modelos de analíticas predictivas, es necesario identificar los flujos de datos y organizar los conjuntos de datos en un repositorio.
• Preprocesar los datos: los datos en bruto por sí solo no tienen mucha utilidad. Para preparar los datos para los modelos de analíticas predictivas, se deben limpiar para eliminar anomalías o valores atípicos, que pueden ser el resultado de errores de entrada o de medición.
• Desarrollar modelos predictivos: los científicos de datos tienen diversas herramientas y técnicas para desarrollar modelos predictivos en función del problema que se deba resolver y la naturaleza del conjunto de datos: ML, modelos de regresión, árboles de decisión…
• Validar los resultados y aplicar modificaciones en consonancia: hay que comprobar la precisión del modelo y ajustarlo según sea necesario. Cuando se consigan resultados aceptables, se debe hacer que estén disponibles para los colaboradores en un aplicación, web o panel de datos.

Casos de uso de análisis predictivo

Este tipo de análisis se puede usar para optimizar las operaciones, aumentar los ingresos y mitigar riesgos. Algunos ejemplos son:

• Detección de fraudes: la analítica predictiva examina todas las acciones de la red de una empresa en tiempo real para detectar anomalías que indican fraudes y otras vulnerabilidades.
• Predicción de conversiones y compras: las empresas pueden tomar medidas, como el retargeting, a partir de datos que predicen una mayor probabilidad de conversión y de intención de compra.
• Reducción de riesgos: el análisis predictivo es capaz de evaluar y determinar la probabilidad de imagos en el futuro.
• Segmentación de clientes: al dividir las bases de datos de clientes, se puede usar el análisis para tomar decisiones con vistas al futuro que permiten adaptar el contenido a audiencias únicas.
• Previsión de mantenimiento: se pueden usar los datos para predecir cuándo se debería hacer el mantenimiento rutinario del equipo. Así se puede programar antes de que ocurra algún fallo en el funcionamiento.

Analítica prescriptiva

El análisis prescriptivo ofrece la capacidad de comprender los datos pasados y presentes, así como la toma de decisiones basadas en datos para el futuro, mejorando la eficiencia operativa y la rentabilidad.

Al proporcionar recomendaciones prácticas basadas en IA explicable y optimizar los procesos de toma de decisiones, ayuda a abordar de forma proactiva las amenazas y aprovechar las oportunidades en un panorama empresarial en rápida evolución.

Sin embargo, la ejecución de análisis prescriptivos presenta una serie de retos, y superarlos requiere un enfoque holístico que implique tecnología, procesos y personas. La colaboración entre los especialistas de datos, los expertos y los directivos es esencial para implantar con éxito las soluciones de análisis prescriptivo y beneficiarse de ellas.

Casos de uso analítica prescriptiva

Algunos de los casos más comunes del análisis prescriptivos son:

• Precios personalizados: el análisis estadístico de las preferencias de los usuarios ayuda a asignar ponderaciones que reflejen las prioridades comerciales, así como a maximizar los márgenes y personalizar los precios.
• Optimización de cartera: la evaluación de las correlaciones de rendimiento entre las clases de activos y la incorporación de los objetivos, las limitaciones y la demanda conduce a cestas construidas matemáticamente que equilibran la estabilidad, los ingresos y el crecimiento para satisfacer las necesidades personalizadas.
• Selección de proveedores: los algoritmos complejos que equilibran variables de decisión como el costo, la calidad, los plazos de entrega y las preferencias de ubicación sugieren socios óptimos en la cadena de suministro que garantizan una logística oportuna.

Retos y soluciones de la analítica prescriptiva

La ejecución de análisis prescriptivos presenta una serie de desafíos, y superarlos requiere de un enfoque holístico que involucre tecnología, procesos y personas. Según Qlik, estos son algunos de los más importantes:

• Calidad y disponibilidad de los datos: garantizar la exactitud y accesibilidad de los datos puede ser un obstáculo importante, por lo que invertir en gobernanza y procesos de calidad para garantizar la exactitud e integridad de los datos será la mejor solución.
  • Implantar soluciones de integración y almacenamiento de datos.
  • Utilizar la limpieza y validación de datos.
• Seguridad y privacidad: proteger los datos confidenciales y garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad mientras se utilizan análisis prescriptivos es crucial para evitar infracciones y problemas legales. Por ello, lo mejor es implementar un cifrado sólido y controles de acceso para proteger los datos confidenciales.
  • Cumplir con el GDPR y realizar auditorías periódicas para verificar su cumplimiento.
  • Educar a los empleados sobre las mejores prácticas de seguridad y privacidad de datos.
• Integración: integrar el análisis en los sistemas y procesos existentes en una organización puede ser una labor difícil e importante. La solución podría ser desarrollar APIs y conectores para integrar a la perfección el análisis en los sistemas existentes.
  • Colaborar con los equipos de IT para garantizar que los datos fluyan sin problemas entre los sistemas.
  • Considerar la posibilidad de adoptar una estrategia de integración de datos en toda la empresa.
• Modelaje complejo: el desarrollo de modelos precisos puede ser complejo y requerir algoritmos y técnicas matemáticas avanzadas. La clave es emplear a analistas cualificados que dominen las técnicas de modelización avanzadas en áreas que requieran una gran sofisticación.
  • Aprovechar las herramientas automatizadas de ML para simplificar el desarrollo de modelos para un conjunto más amplio de casos de uso menos complejos.
  • Colaborar con expertos en la materia para desarrollar modelos especializados cuando sea necesario.
• Recursos computacionales: se deben resolver problemas de optimización complejos en tiempo real puede exigir una potencia y unos recursos informáticos considerables.
  • Explorar los servicios cloud que puedan proporcionar escalabilidad.
  • Optimizar algoritmos y modelos para reducir los requisitos computacionales.
  • Considerar marcos informáticos distribuidos para gestionar problemas de optimización a gran escala.
• Explicabilidad: es muy importante hacer que los resultados de los análisis prescriptivos sean comprensibles y procesables, aunque sea una tarea complicada. Por ello, la clave será utilizar una IA explicable para que los resultados sean más comprensibles, mostrando el qué y el por qué.
  • Proporcionar explicaciones y visualizaciones claras de las recomendaciones.
  • Fomentar la colaboración entre los científicos de datos y los expertos.
• Incertidumbre y variabilidad: es esencial tener en cuenta la incertidumbre y la variabilidad de los datos para tomar mejores decisiones y lograr soluciones prescriptivas sólidas.
  • Incorporar métodos de cuantificación de la incertidumbre a los modelos para tener en cuenta la variabilidad.
  • Realizar análisis de sensibilidad para comprender cómo afectan los cambios en los datos a las recomendaciones.
  • Desarrollar planes de contingencia para hacer frente a resultados inesperados.
• Gestión del cambio: la aplicación de recomendaciones prescriptivas puede exigir cambios en los procesos y la cultura de la organización, lo que puede encontrar resistencia. La clave reside en crear un plan de gestión del cambio que incluya comunicación, formación y apoyo a los equipos afectados.
  • Implicar a los principales interesados desde las primeras fases del proceso de toma de decisiones.
  • Supervisar y abordar la resistencia al cambio y adaptar los planes.
• Consideraciones éticas: equilibrar los objetivos comerciales con las preocupaciones éticas y sociales en la toma de decisiones puede ser un reto complejo, pero establecer directrices que aseguren que los modelos se ajusten a estos principios será un pilar fundamental.
  • Realizar auditorías éticas para identificar posibles sesgos.
  • Recurrir a expertos para abordar cuestiones éticas complejas.
• Escalabilidad: otro de los retos es ampliar las soluciones de análisis para gestionar conjuntos de datos y operaciones grandes.
  • Elegir tecnologías y arquitecturas cloud escalables que puedan gestionar volúmenes de datos y demandas de usuarios cada vez mayores.
  • Supervisar continuamente el rendimiento del sistema y ajustar los recursos en consecuencia.
• Toma de decisiones en tiempo real: algunas aplicaciones requieren de una toma rápida de decisiones, lo que exige capacidades de procesamiento en tiempo real.
  • Utilizar tecnologías de procesamiento de datos en tiempo real, como el procesamiento de flujos y las bases de datos.
  • Precalcular y almacenar posibles escenarios prescriptivos para acelerar la toma de decisiones.
  • Desarrollar algoritmos que puedan proporcionar recomendaciones casi en tiempo real.
• Mejora continua: los modelos deben adaptarse a la evolución de las condiciones y los datos, por lo que requieren de un mantenimiento y una mejora continuos.
  • Establecer un circuito de retroalimentación para supervisar el rendimiento del modelo y captar las condiciones cambiantes.
  • Actualizar y reentrenar los modelos periódicamente para mantener la precisión.
  • Implantar un proceso de gestión del ciclo de vida de los modelos para seguir y gestionar las versiones de estos.

Diferencias entre analítica predictiva y prescriptiva

Ya hemos hablado de ella por separado y, aunque se usan indistintamente, el análisis predictivo y prescriptivo son disciplinas distintas que desempeñan funciones complementarias para enriquecer el proceso de toma de decisiones.

Las principales diferencias se pueden listar en cinco:

• Técnicas utilizadas: aunque las dos aprovechan el modelo estadístico, la minería de datos y el ML, el modelo prescriptivo emplea métodos matemáticos adiciones como programación lineal, simulación y algoritmos de optimización para derivar acciones ideales.
• Dependencia de datos: el análisis predictivo depende de grandes conjuntos de datos históricos que revelan tendencias y propensiones influyentes. El prescriptivo aumenta estas entradas de datos con restricciones, reglas comerciales y métricas contextuales que guían las decisiones.
• Enfoque analítico: el predictivo deduce probabilidades, pero no optimiza directamente las métricas comerciales. El prescriptivo utiliza variables objetivo como ingresos, riesgo o utilización de recursos para modelar escenarios que equilibren las compensaciones.
• Tipo de salida: las técnicas predictivas generan probabilidades en forma de pronósticos, rangos o intervalos de confianza cuantificados mediante probabilidades. Las recomendaciones prescriptivas lo hacen de manera determinista como acciones precisas para su implementación.
• Alcance: el predictivo ofrece conocimientos más amplios y abiertos sobre tendencias y propensiones. Los prescriptivos brindan sugerencias específicas y localizadas que se pueden personalizar según restricciones únicas.

Tendencias y previsiones del análisis predictivo y prescriptivo

Según Report Prime, se espera que el mercado global de analítica predictiva y prescriptiva crezca de 12,3 mil millones de dólares en 2022 a 60,39 mil millones en 2023, lo que supone una tasa anual del 22%.

Este mercado abarca diversas industrias, como banca, sanidad, retail, manufacturing, etc. y su creciente demanda de información precisa y en tiempo real para respaldar los procesos de toma de decisiones es un factor muy importante para el crecimiento de los ingresos del mercado.

Las tendencias clave observadas son:

• La adopción de tecnologías de IA y ML: estas permiten analizar grandes volúmenes de datos e identificar patrones, correlaciones y tendencias, mejorando así sus capacidades predictivas y prescriptivas. Además, la integración del análisis predictivo y prescriptivo con otras tecnologías emergentes como Internet de las cosas (IoT) y el análisis de big data también está contribuyendo al crecimiento del mercado.
• Integración de estos dos tipos de análisis: las empresas están integrando ahora estas dos técnicas analíticas para predecir resultados futuros y obtener recomendaciones procesables sobre cómo optimizar esos resultados.
• Aumento de la demanda de análisis en tiempo real: con la creciente necesidad de una toma de decisiones rápida, hay un cambio hacia las capacidades de análisis en tiempo real en las herramientas de análisis.
• Crecimiento de las soluciones analíticas basadas en la nube: se están popularizando gracias a su escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad, lo que permite a las empresas acceder y utilizar fácilmente la analítica avanzada.
• Centrarse en el análisis personalizado: las empresas se están focalizando en este tipo de analíticas para ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes, mejorando su satisfacción y fidelidad.

El lanzamiento de productos disruptivos, como herramientas de análisis predictivo basadas en IA o soluciones específicas para un sector, también puede impulsar el crecimiento del mercado al ofrecer capacidades únicas y responder a las necesidades de nichos de mercado.

Para sumarse a esta ola de análisis avanzado, una de las mejores opciones es confiar en un partner experimentado que ponga en marcha el plan que mejor se ajuste a las necesidades de cada caso. En Plain Concepts nos centramos en conseguirte una estrategia asistida por los datos, resolviendo retos a nivel tecnológico, cultura y organizativo.

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