¿Qué es el análisis predictivo?
Uso de algoritmos estadísticos, técnicas de aprendizaje automático y patrones de datos históricos para pronosticar resultados, tendencias y comportamientos futuros para la toma de decisiones basadas en datos.
Summary
- Analiza patrones en datos históricos mediante regresión, árboles de decisión, redes neuronales y modelos de series temporales para predecir la pérdida de clientes, fallas de equipos, tendencias de ventas y riesgos financieros.
- Facilita la toma de decisiones proactiva al pronosticar resultados antes de que ocurran, lo que permite a las empresas optimizar el inventario, personalizar el marketing y prevenir problemas costosos.
- Se diferencia del análisis descriptivo (qué sucedió) y del análisis de diagnóstico (por qué sucedió) al centrarse en lo que sucederá y respaldar el análisis prescriptivo para las acciones recomendadas.
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo es una forma de análisis avanzado que utiliza datos nuevos e históricos para determinar patrones y predecir resultados y tendencias futuros.
¿Cómo funciona el análisis predictivo?
El análisis predictivo utiliza muchas técnicas, como las de análisis estadístico, las consultas analíticas, la minería de datos, el modelado predictivo y los algoritmos de aprendizaje automático automatizados para los conjuntos de datos con el fin de crear modelos predictivos que asignan un valor numérico a la probabilidad de que ocurra un evento en particular e incluye análisis de escenarios hipotéticos y evaluación de riesgos. Con el análisis predictivo, las organizaciones pueden encontrar y explotar patrones contenidos en los datos para detectar riesgos y oportunidades. El análisis predictivo suele asociarse con el big data. Los datos de ingeniería, por ejemplo, se obtienen de sensores, instrumentos y otros sistemas conectados. Por otro lado, los datos del sistema empresarial de una organización pueden incluir datos de transacciones, resultados de ventas, quejas de clientes e información de marketing. Para extraer valor del big data, las empresas aplican algoritmos a grandes conjuntos de datos mediante el uso de herramientas como Hadoop y Spark. Estas pueden capturar, almacenar y procesar los grandes volúmenes de datos, estructurados o no estructurados, de diferentes fuentes, como dispositivos y sensores conectados que miden su negocio.
Gartner®: Databricks, líder en bases de datos en la nube
Diferentes etapas del ciclo de vida del análisis predictivo
El análisis predictivo tiene su propio ciclo de vida; su primer ciclo de vida comienza con la formulación del problema, que es su nacimiento, y llega hasta su reemplazo por otro modelo. Estas son las etapas del análisis predictivo: 
El análisis predictivo puede ayudarlo a hacer recomendaciones seguras en tiempo real que reducen los costos, mejoran la seguridad e informan las inversiones.