El análisis predictivo en la transformación digital es un recurso indispensable para aquellas empresas que buscan impulsar sus procesos de digitalización y optimizar negocios y operaciones. A través de técnicas avanzadas de análisis de datos, los líderes empresariales pueden anticipar tendencias, prever demandas, y tomar decisiones informadas que mejoren el rendimiento y la sostenibilidad.
Descubre cómo el análisis predictivo impulsa la transformación en negocios y operaciones.
En este contenido vamos a explorar los fundamentos del análisis predictivo, su aplicabilidad en diversos sectores, y las tendencias de futuro. Con él podrá descubrir qué es el análisis predictivo y cómo empresas de diferentes sectores lo están implementando.
El análisis predictivo es un tipo de análisis de datos que emplea estadísticas, big data, machine learning, la minería de datos o los algoritmos predictivos, entre otras técnicas, para predecir lo que puede ocurrir en un futuro y realizar una toma de decisiones basada en datos que suponga una ventaja competitiva para la organización.
Para que el análisis predictivo funcione tienen que darse un condicionante importante: el principal, obvio, es que los datos sean de calidad. La base sobre la que se sustenta cualquier tipo de analítica de datos es que los datos sean correctos y estén completos, porque, de otra forma, la toma de decisiones será errónea. Por otra parte, el uso de algoritmos de machine learning permitirá realizar una optimización de operaciones y contar con los análisis de tendencias adecuados.
El análisis predictivo tiene cada vez una mayor importancia en las organizaciones de diferentes sectores que ven en la denominada inteligencia de negocios un elemento esencial para realizar un análisis de tendencias, una predicción de ventas, establecer modelos de predicción, llevar a cabo análisis de comportamiento y análisis de mercado o establecer series temporales.
Ya están haciendo uso del análisis predictivo en su estrategia empresarial sectores como el de la salud donde se emplea para identificar patrones en datos médicos y predecir enfermedades; el marketing, donde el análisis predictivo puede ayudar a identificar clientes potenciales, predecir la demanda de productos y servicios o en los recursos humanos, donde se usa para predecir el rendimiento laboral y mejorar los procesos de contratación.
De entre todos los sectores, el industrial es uno de los que más está empleando el análisis predictivo. Plataformas como Opera MES by aggity, que facilita el análisis y la aplicación de acciones correctivas y que proporciona datos en tiempo real gracias al uso que hace del machine learning, el big data o la inteligencia artificial, se han convertido en un aliado esencial para el desarrollo de la denominada Industria 4.0.
En general, las empresas del sector industrial están empleando el análisis predictivo para establecer una gestión de riesgos y mejorar la cadena de suministro. Uno de los apartados en los que más se está utilizando la industria el análisis predictivo es para predecir fallos y problemas en maquinaria y equipos industriales. Gracias al uso de datos históricos y en tiempo real, se puede prever el rendimiento de la maquinaria, las condiciones ambientales y las variables operativas y se pueden identificar patrones que sugieran problemas inminentes.
Además, el sector industrial emplea el análisis predictivo para predecir la demanda de productos y materias primas en la cadena de suministro. Gracias a él, pueden predecir tendencias del mercado y hacer análisis de comportamiento, de tal forma que las empresas pueden optimizar sus inventarios y ajustar sus niveles de producción para satisfacer la demanda prevista. Esto ayuda a evitar el exceso o la escasez de inventario, reduciendo los costes de almacenamiento y mejorando la eficiencia de la cadena de suministro.
Hay un elemento esencial que va a jugar un papel importante el desarrollo del análisis predictivo: el big data. La capacidad de las empresas para almacenar, gestionar y analizar ingentes cantidades de datos posibilita un crecimiento de la inteligencia de negocios. Con su utilización se puede realizar una visualización de datos mucho más amplia para tomar decisiones más efectivas.
