Analítica predictiva: tendencias en 2019

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Analítica predictiva: tendencias en 2019

Marta León | feb 01, 2019

En la actualidad, se crean más datos en un día de los que se crearon en toda la humanidad hasta el año 2000, destacó Andreas Weigend, exejecutivo de Amazon.
Semejante volumen de datos es usado en analítica predictiva para predecir acotamientos o circunstancias futuras y poder así anticiparse a tomar decisiones y acciones que puedan dar el mejor resultado.

A la hora de enfrentarnos a un análisis predictivo, nos encontramos ante varias técnicas, dependiendo del resultado que queramos obtener. Algunas de esas técnicas más importantes de la analítica predictiva son:

Data Mining

El Data Mining es un proceso que recolecta y utiliza grandes cantidades de datos. El objetivo es encontrar patrones repetitivos o relacionados. Se estructuran los datos de manera que sea comprensible su utilización, es decir, descubrir tendencias útiles para después explotar esa información en situaciones futuras.

Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial es el resultado de combinar algoritmos definidos previamente con el fin de conseguir programar las mismas capacidades que un humano. Se emplea una simulación de varios procesos, que incluyen una determinada adquisición de información, para llegar a un aprendizaje automático y unas reglas basadas en un razonamiento estandarizado.

Machine Learning

Dentro de la disciplina de inteligencia artificial se encuentra un tipo de aprendizaje automatizado, basado en los datos, sin tener la necesidad de programar reglas o algoritmos para definir las conclusiones. El Machine Learning, a través de un algoritmo, identifica patrones dentro de millones de datos y puede predecir comportamientos y tomar decisiones con apenas intervención humana alguna.

Deep Learning

El Deep Learning lleva a cabo un proceso de aprendizaje profundo. Se compone de una red neuronal artificial con varios niveles jerárquicos. La información que se aprende en cada nivel pasa al siguiente, así sucesivamente hasta combinar toda esa información. Los primeros niveles reconocen detalles concretos que, sumados en cada nivel, generan un resultado final de aprendizaje completo.

La analítica, fundamental en tus procesos de negocio

Las líneas de negocio donde se ha expandido la analítica predictiva han sido varias:

  • Finanzas: predecir operaciones de riesgo, gestión de préstamos, fluctuaciones inusuales en el mercado, lo cual puede evitar futuros problemas económicos.
  • Ventas: Proveer ventas futuras, gestión de stocks o previsión ingresos. Anticiparse a las ofertas y cross-selling según las necesidades de cada cliente.
  • Operaciones: Contabilizar y analizar, en términos de calidad, las cadenas de producción para anticiparse, evitando así futuros fallos en los procesos de fabricación.
  • Marketing: A través de procesos data mining, ejecutar un marketing predictivo, puede predecir patrones de compra y consumo, anticiparse a las necesidades de los clientes y conseguir una fidelización ecommerce.



Soluciones y tendencias de la analítica predictiva en 2019  

El informe “The Forrester Wave”, realizado por la prestigiosa empresa de investigación de mercados Forrester, hace una de las comparativas de analítica web con más importancia internacional.

Forrester define y caracteriza el PAML empresarial (proveedores de analítica predictiva multimodal y aprendizaje automático) como una herramienta para analizar datos, construir modelos predictivos con algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático, e implementar y administrar resultados dentro de la compatibilidad con ingenieros y desarrolladores de aplicaciones de inteligencia artificial.

Multimodal, una de las características reconocidas en el informe, proporciona la más amplia y avanzada gama de aplicaciones de trabajo, como interfaces de usuario, asistentes de configuración, automatización y entornos de codificación.

Para evaluar las fortalezas y debilidades de los principales proveedores de soluciones PAML multimodales, Forrester se basa en un total de 24 criterios, evaluados a las distintas aplicaciones, en 3 niveles:

  • Oferta actual: La fuerza de su oferta actual basándose en criterios como la arquitectura del modelo, operaciones, algoritmos y soluciones empresariales.
  • Estrategia: La fortaleza de las estrategias de los proveedores, como su capacidad de ejecución, soporte de la implementación, los precios de adquisición y partners.
  • Presencia en el Mercado: La aceptación de los clientes de cada solución, ingresos cuantificados y su conocimiento en el mercado.

 

Aunque se mencionen 3 proveedores de soluciones, todos los incluidos en el “Forrester Wave” tienen características únicas que satisfacen, en materia de datos, necesidades empresariales.

En el informe del último trimestre de 2018 sobre analítica predictiva multimodal y soluciones Machine Learning, se califica como líderes en el mercado las aplicaciones de SAS, IBM, y RapidMiner.

Vamos a hacer una comparativa de estas soluciones líderes en 2019:

SAS PAML Solution: La nueva plataforma Visual Data Mining and Machine Learning de SAS más rápida hasta ahora ofrece funciones integradas automatizadas, incluso de Deep Learning, en un entorno único y muy visual para trabajar. La función Model Studio facilita la programación de algoritmos sin necesidad de tener un conocimiento avanzado de código SAS. Se pueden encontrar diversas redes neuronales en segundo plano, para hallar la solución óptima, eficiente y efectiva en los softwares de SAS.

La segunda aplicación líder dentro del proveedor SAS, Enterprise Miner, la caracterizan por ser la aplicación más sofisticada en la preparación y exploración de datos. Un modelado predictivo avanzado para grandes proyectos, con códigos de procesamiento por lotes, y en series de tiempo. Incluye integración de código abierto con R, posibilidad de ejecutar los códigos de SAS Viya dentro del proceso, y finalmente desplegarlo en la nube.

IBM Watson Studio: Dentro de la gama de IBM Watson, se encuentra la solución PAML IBM Watson Studio. Es una solución para equipos de Business Intelligence que desean una herramienta Deep Learning más visual. El sistema drag and drop de SPSS Modeler tiene una nueva interfaz más intuitiva. El acceso al código abierto a través de aplicaciones notebook se puede combinar con sus parámetros de programación hasta encontrar el modelo ideal.

RapidMiner Platform: Dentro de un mismo software, unifica la preparación de datos, el Machine Learning y el análisis del modelo predictivo. Se caracteriza por ser una de las aplicaciones con un entorno visual y un método drag & drop más fácil y más rápido del Machine Learning, Con guías y sugerencias de acciones en el modelo, clasificadas con distintos niveles de habilidad y transparencia. Tiene la capacidad de ejecutarse en Hadoop, a través de Spark, para proyectos de Big Data, y recientemente añadió la capacidad de trabajar en real-time.

Elegir una aplicación de análisis predictivo no es tarea fácil: debe satisfacer los objetivos predefinidos, adaptándose a la empresa con la mejor calidad posible, sin necesidad de migrar datos a otras aplicaciones externas. Además de otros factores como la usabilidad, el origen de la información, el tratamiento que le vayamos a dar al dato y el futuro reporting. Todo ello con el coste de amortización más competitivo.

En conclusión, con las nuevas tecnologías, donde se crean datos constantemente, lo importante ya no es solo poseerlos, sino analizarlos. Como decía Peter Sondergaard, “la información es el petróleo del siglo XXI; y la analítica predictiva, el motor de combustión”. Es por esto por lo que los equipos de inteligencia de negocio pueden anticiparse al futuro y a la toma de decisiones, una las cualidades más importantes para alcanzar el éxito empresarial.

 

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