¿Qué es la analítica predictiva?

La analítica predictiva es una forma de análisis avanzado que utiliza datos nuevos e históricos para predecir la actividad futura, el comportamiento y las tendencias. Implica la aplicación de técnicas de análisis estadístico, consultas analíticas y algoritmos automáticos de aprendizaje automático a conjunto de datos para crear modelos predictivos que sitúen un valor numérico o puntuación en la probabilidad de que ocurra un evento particular.

La analítica predictiva se aplica tanto al comportamiento de un consumidor como a la vida útil de una máquina. Esa capacidad de avanzarnos a lo que ocurrirá es posible gracias a la recogida de datos que se producen en cada proceso productivo o en cada interacción con el consumidor final. Sistemas informáticos como ERP, CRM o sensores son los encargados para recoger la información.

Los datos son la moneda de la nueva economía: datos personales para los negocios b2c y datos de procesos para las industrias. Si las aseguradoras analizan el comportamiento de sus clientes para dar forma a los futuros productos, los sensores colocados en las fábricas nos avisan de cuándo se ha de hacer el mantenimiento de las máquinas antes de que se produzca una avería.

Sin embargo, según el informe Workforce 2020 de Oxford Economics, sólo el 42% de las empresas sabe cómo extraer un conocimiento útil a partir de los datos disponibles. Esta situación significa una desventaja competitiva de las empresas que no son capaces de predecir y detectar a tiempo el contexto de cada problemática que se produce en su organización. Y, es sólo a través de herramientas analíticas como se puede extraer todo el valor de la información que produce una empresa.

Adelantarse a circunstancias que se vayan a producir en el funcionamiento de una fábrica a través de la monitorización de la calidad de los procesos que en ella se producen significa una minimización de riesgos (como las paradas de producción) y un control de la calidad de los procesos, concepto clave en sectores como el cárnico.

Pero, las aplicaciones empresariales del análisis predictivo tienen también una repercusión en el negocio. Los hallazgos realizados en el análisis de los datos aportan oportunidades nuevas para la estrategia global, es decir, por ejemplo, son el punto de partida para la creación de nuevos productos y la reinvención de procesos.

Además, la información deducida de la analítica predictiva aporta a la gerencia de la empresa argumentos objetivos para la toma de decisiones más rápidas y eficaces en aras de la rentabilidad de la organización.

De forma resumida, la analítica predictiva aporta a la empresa:

• Sistemas de control de negocio. Visión real de todo lo que se produce en la organización.
• Sistemas de tomas de decisiones. Ayuda aportando el dato y la previsión exactos.
• Sistemas expertos. Anticipación para formular propuestas de compras a proveedores, gestiones de stocks, previsiones de fabricación, etc.
• Información (dato), anticipación, minimización de riesgos y mejora en la toma de decisiones = analítica predictiva aplicada a la empresa.