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Siguiendo con nuestra serie de posts sobre los retos del Big Data, hoy vamos a hablar de aprovechar el potencial para pasar del análisis descriptivo al análisis predictivo y prescriptivo. 

 

A día de hoy, la mayoría de los análisis de negocio se hacen con un objetivo descriptivo, es decir, para poder explicar qué ha sucedido en el pasado. De hecho, se estima que entre el 80 y el 85% de los análisis de negocio son descriptivos.

 

Si se tiene suficiente cantidad de datos, se pueden empezar a identificar patrones y a construir modelos. Y una vez se ha construido un modelo, ya se puede predecir. Existen una gran variedad de métodos para hacer predicciones sobre el futuro, desde la modelización al data mining, pasando por las técnicas de aprendizaje automático. De todas formas, es importante entender que el objetivo de los análisis predictivos no es adivinar el futuro, sino hacer predicciones de lo que puede pasar con una cierta probabilidad.

 

Se estima que los análisis predictivos cobrarán mayor relevancia en el futuro inmediato en buena parte porque cada vez se tiene más información del cliente y, además, la nube permite que los datos se puedan manejar de una forma más escalable y flexible. Todo ello ha de permitir combinar una enorme cantidad de datos históricos con información exhaustiva del comportamiento del cliente y, consecuentemente, hacer predicciones de calidad. Esto se puede traducir, por ejemplo, en anticipar las necesidades del mercado, en gestionar mejor el riesgo y, en definitiva, en aprovechar mejor las oportunidades de negocio.

 

El análisis prescriptivo no es más que una clase de análisis predictivo que recomienda una o más acciones y muestra los resultados probables de cada una de ellas. Requiere, por tanto, un sistema de retroalimentación que haya un seguimiento de los resultados producidos por la acción tomada.
En otro post, vamos a hablar del tercer gran reto del Big Data en las empresas. ¡Os esperamos!

 

Fuentes: