Ir a

¿Qué es el análisis predictivo?

Mediante el uso del historial de datos, algoritmos estadísticos, modelos predictivos y técnicas de aprendizaje automático a partir de Big Data, el análisis predictivo ayuda a las organizaciones a predecir resultados de forma más precisa, a planificar de cara a acontecimientos desconocidos y a identificar oportunidades en las actividades futuras.

Al tratarse de una rama de la ciencia de datos para empresas, el crecimiento del análisis predictivo y ampliado está vinculado al de los sistemas de Big Data, pues gracias a sus conjuntos de datos, más amplios y completos, se pueden incrementar las operaciones de minería de datos para extraer información predictiva valiosa. Asimismo, los avances en el aprendizaje automático a partir de Big Data han contribuido a ampliar las capacidades del análisis predictivo. 

Descubre cómo las soluciones de análisis de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial de Google Cloud pueden ayudar a optimizar tu negocio mediante el análisis predictivo.

Definición de análisis predictivo

El análisis predictivo comprende diversas técnicas estadísticas que analizan los datos recientes y el historial de datos para hacer predicciones. Con la ayuda de herramientas sofisticadas, así como del aprendizaje automático a partir de Big Data y de modelos de inteligencia artificial, las organizaciones pueden usar los datos recientes y el historial de datos para prever tendencias y comportamientos de los próximos segundos, días o años de forma fiable y con una gran precisión.

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

¿Para qué se usa el análisis predictivo?

El análisis predictivo se puede utilizar para optimizar las operaciones, aumentar los ingresos y mitigar los riesgos de casi cualquier tipo de empresa o sector, ya sea la banca, el comercio minorista, los servicios públicos, el sector público, la sanidad o el sector de la fabricación. A veces se realizan análisis ampliados mediante el uso de aprendizaje automático a partir de Big Data. A continuación, se muestran algunos ejemplos de casos prácticos, como los análisis de lagos de datos.

Detección de fraudes

Los análisis predictivos examinan todas las acciones de la red de una empresa en tiempo real para detectar anomalías que indican fraudes y otras vulnerabilidades.

Optimización de operaciones

Las empresas utilizan modelos de análisis predictivo para prever el inventario, gestionar recursos y operar de forma más eficiente. 

Segmentación de clientes

Al dividir una base de clientes en grupos específicos, los profesionales del marketing pueden usar el análisis predictivo para tomar decisiones con vistas al futuro que permiten adaptar el contenido a audiencias únicas.

Predicción de conversiones y compras

Las empresas pueden tomar medidas, como el retargeting de anuncios online, a partir de datos que predicen una mayor probabilidad de conversión y de intención de compra.

Reducción de riesgos

La capacidad crediticia, las reclamaciones de seguros y los cobros de deudas se basan en el análisis predictivo, mediante el que se evalúa y se determina la probabilidad de impago en el futuro.

Mantenimiento predictivo

Las organizaciones utilizan datos para predecir cuándo se debería realizar el mantenimiento rutinario del equipo. Así, pueden programarlo antes de que ocurra algún problema o haya algún fallo en el funcionamiento.

Los productos y servicios de aprendizaje automático e inteligencia artificial de Google Cloud constituyen las bases del análisis productivo. Las herramientas y los modelos disponibles permiten a las organizaciones utilizar la información valiosa para, además de entender lo que ha pasado, realizar una evaluación más precisa de lo que podría ocurrir en el futuro.

Si tienes experiencia, con AI Vertex puedes crear modelos complejos más rápido y por un coste inferior. Si estás empezando, con los elementos básicos de IA puedes integrar la IA de manera ágil.