APLICACIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS PARA TOMA DE DECISIONES INTELIGENTES

Cada vez más empresas de los diferentes sectores económicos entienden a profundidad la necesidad de implementar buenas prácticas y herramientas para el análisis de datos como parte de los procesos de transformación digital. Durante los últimos meses, el comportamiento de los consumidores ha cambiado y parte de sus decisiones de compra se toman teniendo en cuenta la información adquirida en ‘un momento inmediato’, e incluso, sin tener en cuenta el pasado.

Para la adopción de prácticas y herramientas, se efectúa un reconocimiento de las necesidades y el nivel de madurez de gestión de datos de cada organización. Hoy en día, una de las fuentes de datos con mayor auge de análisis es la del mercado digital; básicamente, toda la información recopilada sobre el comportamiento de un usuario en un sitio web, se convierte en insumos que ayudan a conocer aún más las necesidades del consumidor y, también, a que las empresas reorganicen el sitio web de una manera más dinámica. Estos insumos a su vez son aprovechados para diversas tareas dentro del negocio, una de estas es el análisis predictivo.

Funcionamiento

Para Ronald Rodríguez, Senior Software Engineer en Prodigious, el análisis predictivo se desarrolla mediante técnicas de recopilación, preparación y evaluación estadística. A este proceso, se suman técnicas de machine learning e inteligencia artificial para generar valor a partir de los datos. Si bien es común esperar documentos de valoración a manera de consultoría, ya son cada vez más las aplicaciones de software que están orientadas al entregar modelos predictivos para solucionar diversas necesidades de reacción a la demanda.

“La aplicación de modelos predictivos está beneficiando también a la industria petrolera. En este caso las compañías a través de sensores ubicados en la maquinaria y en las terminales recopilan cantidades de información que permite establecer el momento oportuno para hacer mantenimientos preventivos a los equipos” indicó el experto.

Aquí el análisis de datos toma relevancia porque un mantenimiento realizado a tiempo evita que la máquina falle, hecho que genera un ahorro económico a las compañías comparado con el tener durante horas detenida la producción.

Independientemente del contexto en el cual se apliquen estos modelos predictivos, se debe tener claro lo que se quiere pronosticar y la información que se requiere para esto. Recientemente, sucesos como la pandemia han dado un fuerte golpe a los modelos predictivos. Antes del coronavirus la recopilación de información histórica era fundamental, después de este acontecimiento los hábitos de consumo cambiaron y varían a diario, cambiando la concepción del valor de los datos.