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¿Qué es el análisis predictivo, cuales son sus beneficios y desafíos?

El análisis predictivo es una forma de análisis avanzado que se utiliza para hacer predicciones sobre eventos futuros inciertos. El análisis predictivo aprovecha muchas técnicas de modelado predictivo, analítico y de extracción de datos que se utilizan para reunir la tecnología de la información, la gestión y el proceso comercial para hacer predicciones futuras. Se analizan los patrones de los datos históricos y transaccionales, y luego se identifican las oportunidades y los riesgos futuros que ayudan a los responsables de la toma de decisiones a tomar una decisión óptima.

Beneficios del análisis predictivo para empresas::

entendiendo las necesidades de los clientes:

Al aprovechar el análisis inteligente, las empresas pueden obtener una imagen detallada y precisa de quiénes son sus clientes y qué es lo que realmente quieren.

El análisis predictivo se puede utilizar para reducir la cantidad de riesgos comerciales al obtener información sobre cosas como el éxito de nuevos productos, tener una idea de los negocios con los que están tratando o evaluar la demanda de algo en el futuro para identificar nuevas oportunidades.

Por ejemplo, puede estar lanzando un nuevo producto de belleza, como una máscara facial, mediante el uso de análisis predictivos, sabrá cuánta demanda tuvo un producto similar como una máscara de carbón en el pasado y cuánta demanda puede esperar para su producto en el futuro.

Mitigar el riesgo:

Si tiene un riesgo menor, obviamente su costo también sería menor porque no enfrentará fallas en el futuro que conduzcan a pérdidas financieras. Además, al analizar las tendencias futuras, podrá tomar mejores medidas para trabajar en un enfoque óptimo y reducir costos.

Por ejemplo, si está comprando un activo, puede aprovechar el análisis predictivo para determinar sus necesidades de mantenimiento de antemano para que pueda repararlo adecuadamente y reducir los costos en los que puede incurrir si deja de funcionar.

Reducir costos:

Si tiene un riesgo menor, obviamente su costo también sería menor porque no enfrentará fallas en el futuro que conduzcan a pérdidas financieras. Además, al analizar las tendencias futuras, podrá tomar mejores medidas para trabajar en un enfoque óptimo y reducir costos.

Por ejemplo, si está comprando un activo, puede aprovechar el análisis predictivo para determinar sus necesidades de mantenimiento de antemano para que pueda repararlo adecuadamente y reducir los costos en los que puede incurrir si deja de funcionar.

Desafíos con el análisis predictivo:

  • Tener experiencia:Tener experiencia: esta es una de las principales preocupaciones de las empresas porque las soluciones de análisis predictivo generalmente están diseñadas para personas con un conocimiento profundo del modelado estadístico, Python y R como los científicos de datos. Esto limita a los equipos sin conocimiento de estas cosas para aprovechar adecuadamente las soluciones de análisis predictivo.
  • Adopción: las soluciones de análisis predictivo suelen ser herramientas independientes, lo que significa que las empresas tendrán que descartar el uso de sus aplicaciones comerciales principales para obtener esta solución. Si una empresa hace eso y su equipo no aprende a usar soluciones de análisis predictivo, puede ser un gran problema.
  • Sin información procesable: las soluciones de análisis predictivo generalmente se limitan a proporcionar datos sobre tendencias futuras. No brindan información a los usuarios finales que pueda ayudarlos a tomar medidas. Entonces, para esto, los usuarios finales deben cambiar a otra herramienta y pueden interrumpir su flujo de trabajo.

Palabras finales:

Estos son solo algunos de los beneficios y desafíos que enfrentan las empresas cuando se trata de soluciones de análisis predictivo. Tenga en cuenta que existen algunas herramientas analíticas predictivas que han superado estos desafíos y que podrían proporcionar a sus empresas una solución todo en uno.