Analítica predictiva en la toma de decisiones

Gracias al uso de técnicas de inteligencia artificial, es posible obtener información muy valiosa de los datos con los que cuentan las empresas para anticiparse a lo que pueda ocurrir y tomar las medidas más adecuadas.

La analítica predictiva puede ser una gran aliada para todas las áreas del negocio para crecer de forma escalda y sostenible.

El 19 de septiembre de 2021 se iniciaba en La Palma la erupción del volcán de Cumbre Vieja. No se había producido un fenómeno sísmico en esta isla desde 1971. Durante más de tres meses el episodio mantuvo en vilo a los habitantes de los tres municipios cercanos al parque natural donde se localizó la erupción. También al resto de la isla, del archipiélago canario y del país.

Vulcanólogos de todo el mundo siguieron con atención una erupción que se prolongó durante 85 días, la más larga registrada en la historia de toda la isla y retransmitida en directo a través de los medios de comunicación y las redes sociales. El 25 de diciembre, tras varios días sin registrarse ninguna actividad, se anunció el fin de la erupción.

Controlar lo que pasaba en este volcán activo los días previos a que erupcionara y hasta el fin del fenómeno fue clave para la toma de decisiones y el establecimiento de medidas preventivas. Entre ellas, empezar a evacuar a las personas con movilidad reducida y parte del ganado de la zona tras registrar un aumento de la actividad sísmica el 19 de septiembre.

Algo que fue posible gracias a la información que arrojaron los datos obtenidos por radares situados en distintos satélites y a la monitorización del terreno para conocer, por ejemplo, los cambios de temperatura y de los campos magnéticos o el aumento de la emisión de gases. Un aspecto este último del que estuvieron muy pendientes los expertos por su repercusión en la salud de la población.

Predecir para anticiparse

Con todos estos datos, y gracias al uso de técnicas de inteligencia artificial, es posible obtener información muy valiosa con la que anticiparse a lo que pueda ocurrir y tomar las medidas más adecuadas ante situaciones imprevistas como, por ejemplo, una potencial crisis de desabastecimiento. El análisis de datos se convierte así es una herramienta fundamental para predecir fenómenos que a veces pueden ser tan inciertos como los que tienen su origen en el comportamiento de la naturaleza. Esta potencia, lógicamente, también se aplica en los entornos empresariales y es uno de los valores diferenciales de las empresas data-driven.

La analítica predictiva puede ser una gran aliada para todas las áreas del negocio. Permite que las empresas tomen decisiones de manera ágil haciendo que crezcan de forma escalada y sostenible, pero implica un proceso que requiere de profesionales especializados y tecnologías de analítica e Inteligencia Artificial innovadoras.

Fidelización de clientes, control de stock, productividad más eficiente o menor consumo energético son algunos de los beneficios que pueden obtener las compañías si adoptan una correcta estrategia de análisis de datos.

Las compañías de están dando cuenta que el uso de las herramientas de análisis de datos tiene un potencial enorme para dar un paso más en la transformación digital, de que los datos por sí solos, en bruto, no sirven para nada, y que es necesario analizarlos para extraer información, sacar conclusiones y aplicarlas a la toma de decisiones.

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