Introducción al análisis predictivo: ¿qué es?
El análisis predictivo es el uso de datos, algoritmos estadísticos e inteligencia artificial (IA); y de técnicas como «machine learning» para identificar la probabilidad de futuros resultados basados en los datos históricos.
El objetivo es partir de lo que sabemos que ha ocurrido para evaluar lo que va a ocurrir.
Análisis predictivo: mirando hacia adelante
Sin análisis los datos son simples números y/o letras. Aplicando técnicas de análisis, los datos se convierten en información, mejor toma de decisiones y mejora de los resultados. Los datos adquieren valor.
El análisis descriptivo muestra lo que ya ha ocurrido a través de la minería de datos y nos ayuda a identificar tendencias y patrones.
Esta técnica añade la capacidad de predecir posible resultados futuros y probabilidades de que algo ocurra.
La clave para conseguir el mayor beneficio es obtener los datos en tiempo real junto con el análisis de datos históricos y tomar las decisiones fuera de los datos, utilizando modelos predictivos.
Beneficios del análisis predictivo
Detección de fraudes
El análisis predictivo puede identificar patrones para detectar y prevenir comportamientos no deseados.
Reducir riesgos
Utilizado en sectores como seguros y financieros permite desarrollar perfiles fiables y certeros de los clientes con el fin de ayudar a tomar decisiones eficientes. Por ejemplo: determinando líneas de crédito,
Optimizar campañas de marketing
Poder hacer estimación de respuestas y potenciales compras de los clientes es importante a la hora de definir estrategias de marketing. Esta técnica ayuda a analizar datos para identificar nuevas oportunidades para atraer o retener clientes.
Mejora la toma de decisiones
Al utilizar gran cantidad de datos disponibles, identificar sus patrones y tendencias, facilita tomar mejores decisiones.
Mejora la eficiencia en operaciones
El análisis predictivo ayuda a optimizar los recursos, reducir costes de mantenimiento, optimizar el rendimiento, mejorar procesos y tomar las acciones necesarias cuando se requieren.
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