Qué es el análisis predictivo: las mejores aplicaciones para realizarlo

que es el analisis predictivo y como realizarlo

Ya sabemos que analizar el histórico de un negocio, nos puede aportar información relevante para prevenir ciertos hechos futuros. Por ejemplo, a la hora de realizar una previsión de ventas podemos aplicar la extrapolación o el método de regresión lineal, para proponer un escenario futuro basándonos en los resultados pasados.

Pues bien, este análisis que hemos venido realizando habitualmente en nuestros departamentos de ventas desde hace años, se ha visto superado con la llegada del Big Data y la tecnología inteligente, ambos, creadores de un nuevo paradigma denominado “análisis predictivo” basado en las posibilidades del ámbito digital.

Qué es el análisis predictivo

Como acertadamente señala el portal baoss.es

antes del BI (Inteligencia de negocio) el análisis de datos era conocido como decision support (soporte a las decisiones). Consistía en un análisis descriptivo de la situación en base a datos históricos almacenados de forma estructurada”.

Ahora, además de la recogida de datos, la nueva tecnología basada en la inteligencia artificial permite el análisis de los datos recogidos y -esto es lo decisivo-  la propuesta de acciones a llevar a cabo por parte de las herramientas de análisis predictivo.

A la hora de recoger datos, podemos distinguir entre datos estructurados y no estructurados. Ambos forman parte de la información histórica que como empresa podemos almacenar.

Por ejemplo, nuestro CRM puede tener un listado de clientes ordenados por edad, sexo, intereses, etc. Este tipo de datos forman parte de los datos estructurados.

Junto a ellos, tenemos toneladas de información que difícilmente es clasificable, como por ejemplo el tipo de contenido de nuestra competencia en las redes sociales o las emociones de nuestros clientes. A este tipo de datos, -insisto- de difícil clasificación, los denominamos datos no estructurados.

Objetivo de un análisis predictivo

Con todos los datos señalados anteriormente, podemos tomar decisiones -certeras o no- pero basadas en hechos más allá de las suposiciones. Pues bien, como señala Fernández Lastra de Artyco, la analítica prescriptiva va un poco más allá y nos sugiere acciones que podemos poner en marcha, a raíz de las predicciones y sus implicaciones.

Por tanto, continúa este autor:

el análisis predictivo no tiene como objeto último conocer qué puede pasar, si no crear modelos de análisis predictivos que se construyan usando técnicas matemáticas y de inteligencia artificial, permitiendo inferir cómo se comportará en el futuro una variable (predecida) en función de una serie de variables predictoras”.

En síntesis, se trata de crear un modelo de análisis de decisiones que nos permita crear la automatización de decisiones.

Unida a esta interesante reflexión, Juan Cía de BBVA, pone el énfasis en la irrupción del Predictive Model Markup Language (PMML), un lenguaje de marcado de texto XML desarrollado por Data Mining Group (DMG). Este lenguaje estándar se emplea para representar modelos predictivos.

Es lo que permite que una misma solución se pueda compartir por distintas aplicaciones compatibles con PMML. Este tipo de lenguaje ofrece una verdadera interoperabilidad a los jugadores del análisis predictivo como IBM, SAS, SAP, Oracle, Microsoft, Alteryx o KNIME”.

Las 15 mejores aplicaciones para un análisis predictivo

A continuación, ofrecemos un resumen de las principales soluciones de análisis predictivo, algunas de ellas ya mencionadas en “The Forrester Wave™: Big Data Predictive Analytics Solutions de 2015”, pero la mayoría de ellas forman parte del interesante estudio llevado a predictiveanalyticstoday.com en 2017:

IBM SPSS Statistics

Si bien existen muchos programas de análisis estadístico, SPSS es el único en el que es 100% sencillo editar los datos recogidos. La manipulación de datos es el principal valor de SPSS. Cuestiones como la capacidad de importar y exportar datos en una amplia variedad de formatos de datos es también relevante a la hora de decidirse por este software.

 

RapidMiner

Este programa posee como virtud principal una interfaz de usuario muy intuitiva. Debido a ello, si eres un principiante en análisis predictivo puedes aprender los pasos básicos de utilización muy rápidamente.  Rapidminer coincide con varios de sus competidores en la gran capacidad para importar los datos de diversas fuentes y formatos, así como algunas herramientas de visualización de datos muy potentes. Además, permite una licencia académica muy fácil de obtener, es decir, no requiere de una gran burocracia para contar con ella.

SAS Advanced Analytics

Este producto es adecuado si tu empresa posee un gran número de datos de difícil archivo y procesamiento.  Es un producto caro. El software es más complicado que SPSS, por lo que requiere un usuario con conocimientos avanzados de ofimática y -por qué no- ganas de aprender. No es muy intuitivo. Eso sí, este producto cuenta con un inmejorable paquete de guías explicativas, tutoriales, etc.

RStudio R

El principal problema con RStudio es que posee un sistema de muestra de datos más lento que sus competidores y menos intuitivo. Otros productos como Tableau, Qlikview disponibles en el mercado ofrecen imágenes que ayudan a entender los datos de manera mucho más sencilla.

Information Builders WebFOCUS

Lo más destacable de IB es, sin duda alguna, el fantástico soporte con el que cuenta. Algunos usuarios lo tildan de cercano, dedicado, sensible y rápido.

 

Cortana Intelligence Suite

El principal valor de este software es que permite a los usuarios comparar productos, ideas o cosas de manera sencilla y eficaz.

 

 

SAP BusinessObjects Predictive Analytics

Es una gran herramienta para cualquier organización que tenga requisitos de análisis complejos como análisis de regresión, modelos de pronóstico, etc. Es importante no equivocarse a la hora de adquirir el producto. Puede ser fácil comprar un producto diferente debido al inmenso parecido con otros productos de SAP. Atento si estás interesado.

TIBO Insight Platform

Sin duda un producto con una interfaz de usuario amigable. La edición académica gratuita para los estudiantes es una gran ventaja a la hora de adquirir TIBO. La herramienta es muy fácil de aprender y se pueden conseguir grandes resultados sin poseer un conocimiento previo de estadística. La generación de informes es también muy sencilla.

IBM SPSS Modeler

Se trata de un programa muy intuitivo que puede comenzar a utilizarse con sólo unas horas de lectura del manual de instrucciones. Permite automatizar y recopilar fácilmente datos estadísticos.

 

KnowledgeCORE

Es una de las mejores herramientas basadas en el análisis predictivo. Lo que más gusta a los usuarios es que reúne los tres idiomas R, SAS y SQL. Es fácil de usar en comparación con otros competidores. Se trata de una plataforma muy completa y fácil de utilizar.

 

Leadspace

Sin duda, su principal valor es la posibilidad de introducir datos usando el webhook de Marketo. Una vez que instalado el webhook, se puede poner el programa en un segundo plano e introducirá automáticamente los nuevos clientes de la empresa a Lead Space.

FICO Predictive Analytics

Fácil de usar y entender. Permite una cuenta de prueba por un tiempo determinado lo que permite comparar esta herramienta con otras del mercado.

 

Amazon Machine Learning

Hay personas que utilizan esta herramienta para predecir los precios de las acciones. Sin duda, uno de los programas más intuitivos y una alternativa de bajo coste en comparación con otras opciones mucho más caras en el mercado. Además, sólo se paga por uso, no hay un fee mensual.

 

KNIME Platform

KNIME ofrece una mezcla de poder y facilidad de uso. Utiliza una interfaz de flujo de trabajo (diagrama de flujo). Ofrece un listado de iconos muy claro que va guiando sobre la utilización de los datos, etc.

 

 BOARD

Lo más llamativo de Board es que en un solo producto ofrece todas las funcionalidades necesarias para construir cualquier software de Business Intelligence y soluciones de aplicación de Gestión de Desempeño Corporativo, sin necesidad de contar con conocimientos de programación. Ofrece una velocidad sin precedentes en la creación, personalización y mantenimiento de aplicaciones de BI y CPM, proporcionando a los usuarios una interfaz interactiva avanzada.

Espero que todas estas herramientas te hayan parecido útiles a la hora de poner en marcha tu análisis predictivo.

En el máster en Marketing Digital de IMF Business School, te ofrecemos una formación complementaria de todas estas técnicas de análisis.

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El Big Data y la tecnología inteligente son creadores de un nuevo paradigma denominado análisis predictivo basado en las posibilidades del ámbito digital.