Análisis predictivo: ¿qué sucederá?
Cuando comienza a escribir un término de búsqueda en Google, el motor de búsqueda utiliza un análisis predictivo para averiguar qué es lo que está buscando. ¿Lo que sucederá? ¿Buscas motores o enigmas? Según su historial de búsqueda anterior, Google podría adivinar que su interés radica más en los motores y proporcionar el texto.
El análisis predictivo es el intento de predecir lo que podría suceder. Para hacer esto, necesitamos profundizar en los datos y extraer las piezas que pueden ayudar a responder esa pregunta. Es posible que haya oído hablar del término minería de datos para describir dicho análisis. Pero el mero hecho de extraer los datos y llevarlos a la superficie no hace nada. Tener una gran cantidad de datos no sirve de nada a menos que haga las preguntas correctas.
Big Data
El término big data se usa a menudo con análisis predictivo. Sí, big data es lo que implica: GRANDES cantidades de datos. Esto puede incluir datos históricos y en tiempo real. Algunos de los datos están estructurados; otros datos no lo son. Y tampoco es de una sola fuente.
Para una empresa, incluye una gran cantidad de información sobre clientes, otros negocios; puede incluir información geográfica y de otro tipo. ¡Incluso puede querer extraer el historial del tiempo y el tráfico! Si sabe que el 5% de los clientes compran su producto antes de una tormenta, querrá extraer los datos del servicio meteorológico nacional para convertirse en su propio pronosticador del tiempo (y de ventas).
El análisis predictivo nos ayuda a hacer las preguntas correctas de los datos. Estamos tratando de leer las hojas de té correctamente para que podamos predecir a nuestros clientes de alto precio, o qué jugada resultará en un touchdown.
Ejemplos
Si tiene un negocio y está probando algunos trucos de marketing únicos, es posible que se le ocurran algunas preguntas interesantes. Una podría ser: ¿De qué ciudades proceden los que más gastan? Este tipo de pregunta es inteligencia empresarial bastante rutinaria.
Sin embargo, el análisis predictivo pregunta lo siguiente: ¿Qué nivel de ventas puedo esperar de una ciudad determinada?
La respuesta a esta pregunta definirá el nivel de marketing que debe proporcionar en áreas determinadas. Si simplemente no está llegando a ciertas áreas, ¿se esfuerza más en esas áreas? ¿O centrarse en las ciudades de mayores ingresos? Sin el análisis predictivo, habría invertido dinero en publicidad y habría esperado lo mejor.
Un ejemplo muy poderoso es en realidad uno que tiene más de una década, mucho antes de que acuñáramos nuestros términos elegantes. A principios de la década de 2000, Billy Beane, gerente general de los Atléticos de Oakland, utilizó el análisis predictivo para mejorar drásticamente el porcentaje de victorias de su equipo. El béisbol tuvo acceso a una gran cantidad de datos: Beane no solo extrajo los datos, sino que analizó y desarrolló planes de acción a partir de los datos. Funcionó.
Debido a que a menudo tratamos con big data, muchas empresas comprarán herramientas para ayudarlas a extraer y analizar los datos. ¡Esto no es algo en lo que pueda escribir una consulta de MS Access!
Ciclo de análisis predictivo
El análisis predictivo no es una aventura de una sola vez. Para aprovechar completamente el poder del análisis predictivo, se necesita un enfoque continuo.
La siguiente imagen muestra cómo podría verse un ciclo de análisis predictivo para una organización.
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Para seguir siendo competitivas, más organizaciones dependerán de la extracción de datos de big data y del análisis predictivo para tomar decisiones viables. No siempre predecirán el futuro con precisión, pero las decisiones se basarán en los datos, no en las intuiciones.
Resumen de la lección
El análisis predictivo consiste en predecir el futuro: extraer información de conjuntos de datos y analizarla para encontrar patrones y predecir tendencias o eventos futuros. Es una herramienta de pronóstico. Hay muchos ejemplos de su uso en la actualidad: de hecho, los Atléticos de Oakland lo usaron (mucho antes de que fuera genial) a principios de la década de 2000 para mejorar el rendimiento del equipo. Otras aplicaciones incluyen negocios / marketing, deportes y medicina. También verá el término big data cuando se encuentre con análisis predictivo: para tomar decisiones predictivas, necesita MUCHOS datos (cliente, negocio, en tiempo real, almacenados, etc.). Debido a que el análisis predictivo se usa a menudo contra big data, las organizaciones compran otro software para ayudarlas a extraer y analizar los datos.
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