Análisis predictivo, ¿cuál es su interés en los negocios?

¿Qué es el análisis predictivo?

Anticipar, controlar y sobre todo automatizar las acciones de una empresa son necesidades cada vez más necesarias en el mundo profesional. Automatizar acciones para hacerlas más fiables y aumentar la productividad es un objetivo de un gran número de empresas. Hoy en día, los términos inteligencia artificial, Big Data o análisis predictivo se utilizan con mucha frecuencia. Representan un nuevo sector que aún no está claro para el público.

Presentación de nuevas herramientas tecnológicas para empresas

Para comprender qué es el análisis predictivo, debe comprender qué son los macrodatos y la inteligencia artificial. De hecho, todas estas herramientas están interrelacionadas.

En un principio, la inteligencia artificial es un conjunto de técnicas puestas en marcha con el objetivo de crear máquinas capaces de simular la inteligencia humana. La construcción de herramientas con inteligencia artificial combina neurobiología computacional, lógica matemática e informática. Los métodos de resolución de problemas se basan en algoritmos. Concretamente, los asistentes de voz son ilustraciones concretas de la inteligencia artificial en nuestras sociedades.

A continuación, Big data designa un conjunto de datos tan grande que este conjunto excede la intuición, las capacidades de análisis humano y las herramientas informáticas que normalmente pueden administrar sus bases de datos. Concretamente, la explosión en la cantidad de datos ha obligado a los investigadores a encontrar nuevos órdenes de magnitud a la hora de capturar, investigar, compartir o incluso almacenar datos. Por tanto, el big data es un concepto para almacenar una gran cantidad de información en un medio digital.

Estos dos componentes están estrechamente relacionados con el análisis predictivo. De hecho, el análisis predictivo está configurado para analizar, como su nombre indica, los datos almacenados y producidos por Big Data e inteligencia artificial. Son utilizados por las empresas para mejorar su competitividad, por ejemplo. Por tanto, el análisis predictivo se basa en estos datos para predecir situaciones o valores.

Advertencia: es importante entender que estos análisis producidos gracias a la inteligencia artificial y el Big Data, no son absolutos. En otro registro, gataka.fr le brinda información interesante sobre el auge de Bitcoin.

¿Por qué utilizar la analítica predictiva?

Hoy en día, las empresas recurren al análisis predictivo para resolver problemas internos. De hecho, la inteligencia artificial, la minería de datos o incluso el aprendizaje automático permiten resolver problemas complejos dentro de las empresas.

El análisis predictivo permite, por ejemplo, mejorar las campañas de marketing.

A partir de datos, estas herramientas son capaces de anticipar las reacciones de los clientes, conocer sus compras para orientar con mucha precisión la campaña de marketing a realizar. Estas acciones ayudan a fidelizar a los clientes y optimizar las acciones de marketing.

Esta no es la única utilidad de la analítica predictiva. De hecho, también permite mejorar las cadenas productivas. Por ejemplo, la cadena logística o la gestión de inventario ahora se optimizan cuando se utiliza el aprendizaje automático. También se reducen los errores humanos. Por tanto, la empresa ahorra un tiempo precioso y ahorra dinero.

En otro registro, el análisis predictivo también permite anticipar comportamientos delictivos. El análisis del comportamiento de los individuos junto con algoritmos permite determinar con una probabilidad muy alta las elecciones y los comportamientos de los individuos. Hoy en día, el sector de la ciberdelincuencia suele utilizar estos análisis en sus acciones. Esto permite que las anomalías que rastrean el fraude o el comportamiento desviado se detecten mucho más rápidamente. Tienen una probabilidad muy alta. El sitio web lebigdata.fr le brinda detalles adicionales.

Finalmente, el sector asegurador también utiliza hoy en día herramientas de análisis. Por ejemplo, la inteligencia artificial de estas herramientas es capaz de saber si un cliente es defectuoso o no. El resultado da una mayor o menor probabilidad de falla. Las compañías de seguros luego ajustan sus precios de acuerdo con los resultados obtenidos de los análisis 2.0. Optimizan así su servicio.

En definitiva, el análisis predictivo es una herramienta que hoy encaja perfectamente en la vida de las empresas y que poco a poco se está volviendo imprescindible.