Cómo incluir modelos predictivos en tus decisiones empresariales

La toma de decisiones organizacionales es fundamental para el progreso, especialmente en la economía actual impulsada por los datos. Esta es probablemente la razón por la que las empresas siempre están buscando formas de reforzar sus conocimientos para tomar decisiones comerciales. Por ejemplo, el análisis de datos se ha convertido en una forma fiable de fundamentar las decisiones clave, despejando la información sin sesgos. El 53% de los líderes corporativos aumentaron su inversión en analítica avanzada, que abarca todo, desde el modelo predictivo hasta el aprendizaje automático, según una encuesta de 2022 de McKinsey & Company. El modelo predictivo es una herramienta poderosa que permite a las empresas mantenerse por delante de la competencia utilizando datos históricos y algoritmos estadísticos. Así que aprendamos cómo podemos aprovechar los datos para ver el futuro y revolucionar la estrategia empresarial.

¿Qué es un modelo predictivo?

El modelo predictivo es una técnica que utiliza procesos matemáticos para predecir eventos o resultados futuros. Se incluye en el análisis predictivo, una rama del análisis de datos, que utiliza información actual e histórica para pronosticar el comportamiento y las tendencias. Por ejemplo, actualmente, las empresas pueden estimar la probabilidad de que alguien haga clic en un enlace o compre un producto utilizando modelos predictivos.

Hay dos tipos de modelos

Modelos no supervisados y supervisados. El primero utiliza estadísticas tradicionales como árboles de decisión, regresión lógica y análisis de series temporales para clasificar los datos directamente. El supervisado despliega técnicas de aprendizaje automático más nuevas, como redes neuronales, para reconocer patrones enterrados en datos etiquetados. Echemos un vistazo más de cerca a sus beneficios y utilidades:

1. Identificar patrones

La técnica analiza los datos para detectar patrones y tendencias ocultos. Por ejemplo, puede revelar factores que conducen a altas ventas con la ayuda de registros de ventas anteriores.

2. Construir modelos

Una empresa puede crear un modelo matemático con la ayuda de patrones. Actúa como una máquina de predicción, procesando nuevos datos para dictar futuras decisiones comerciales.

3. Determinar los resultados

El modelo predictivo también se utiliza para pronosticar el futuro. La técnica también puede predecir resultados, además de facilitar el análisis hipotético.

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¿En qué se diferencia de la analítica tradicional?

1. Predicción

El modelo predictivo pronostica eventos o tendencias futuras en función de patrones de datos históricos. Por el contrario, la analítica tradicional utiliza el análisis descriptivo para comprender las tendencias pasadas y actuales.

2. Objeto

El modelo predictivo se utiliza a menudo para la planificación estratégica porque proporciona información sobre los resultados futuros. La analítica se utiliza para la elaboración de informes, la supervisión del rendimiento y la identificación de áreas de oportunidad.

3. Análisis

El modelo predictivo utiliza principalmente técnicas más complejas para identificar patrones y relaciones en los datos para hacer predicciones. Sin embargo, la analítica tradicional utiliza técnicas elementales como las estadísticas de resumen y la visualización para ilustrar las tendencias de los datos.

4. Requisito de datos

Una empresa necesita conjuntos de datos grandes y diversos para entrenar modelos de manera efectiva bajo modelos predictivos. La analítica tradicional, por otro lado, requiere pequeños conjuntos de datos o puede centrarse en métricas específicas sin necesidad de predicciones.

5. Orientación a resultados

Una empresa utiliza el modelo predictivo para especular sobre resultados o eventos específicos, como el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado o los fallos de los equipos. La analítica tradicional revela patrones y relaciones dentro de los datos sin ofrecer predicciones.

¿Cómo puede beneficiar el modelo predictivo a las empresas en sus procesos de toma de decisiones?

Las empresas a menudo están inundadas de datos, por lo que utilizan la inteligencia empresarial para aprovechar los datos. Echemos un vistazo a los beneficios de usar el modelo predictivo para las organizaciones:

1. Informa la toma de decisiones

Una empresa genera información basada en datos con modelos predictivos que informan, sobre todo, desde la asignación de recursos hasta las estrategias de marketing. En otras palabras, los insights son similares a tener una bola de cristal para tu negocio.

2. Aumenta la eficiencia

La técnica ayuda a optimizar las operaciones comerciales. Por ejemplo, las empresas pueden mantener niveles de inventario adecuados, reducir los desabastecimientos y asignar recursos óptimos. Además, pueden anticiparse a los fallos de los equipos y ordenar el mantenimiento preventivo para evitar costosas interrupciones.

3. Minimiza el riesgo

Una empresa puede discernir los problemas potenciales antes de que afecten a la empresa. Por ejemplo, las empresas manufactureras pueden medir las interrupciones de la cadena de suministro y abastecerse de materias primas. Del mismo modo, las compañías de seguros pueden predecir los siniestros de alto riesgo y ajustar las primas en consecuencia.

4. Impulsa el marketing

Una empresa puede entender a los clientes a un nivel más profundo analizando las compras pasadas y el comportamiento en línea. Puede crear perfiles de clientes en función de sus preferencias y adaptar sus campañas de marketing posteriormente.

5. Ofrece una ventaja competitiva

Las empresas necesitan diferenciarse para obtener una ventaja significativa en el mercado. Pueden utilizar el modelo predictivo para estudiar las tendencias del mercado y desarrollar productos y servicios innovadores que satisfagan las necesidades cambiantes.

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¿Cuáles son los pasos clave para implementar el modelo predictivo en un entorno empresarial?

1. Definir el alcance

Una empresa debe definir los objetivos de su proceso de inteligencia empresarial. Debe tener claros los problemas específicos de negocio que el modelo predictivo pretende resolver y determinar las áreas en las que los insights pueden aportar valor.

2. Preparar los datos

El siguiente paso es recopilar datos relevantes de varias fuentes para alimentar el modelo. Los datos deben limpiarse y analizarse para descubrir patrones y posibles valores atípicos. Garantiza la precisión y la coherencia en el modelo.

3. Seleccionar las características

Es crucial convertir los datos brutos en características necesarias para que el modelo ofrezca predicciones fiables. Las empresas pueden utilizar la esta ingeniería para combinar y crear nuevas características que mejoren el rendimiento del modelo.

4. Desarrollar modelos

A continuación, elija las técnicas de modelo predictivo adecuadas en función de la naturaleza del problema y de los datos disponibles. Debe entrenar modelos con datos históricos, ajustar los parámetros y evaluar su rendimiento mediante las métricas adecuadas.

5. Validar el rendimiento

La validación de modelos predictivos utilizando conjuntos de datos separados es importante para evaluar su precisión. Evalúa los modelos en función de las métricas y los criterios de rendimiento predefinidos para determinar su eficacia al predecir los resultados.

6. Implementar modelos

Integra modelos predictivos en sistemas, procesos o flujos de trabajo de toma de decisiones existentes. Las partes interesadas deben tener acceso a la información generada por los modelos en un formato procesable.

7. Salida del monitor

Debe existir un marco para supervisar el rendimiento del modelo mediante el seguimiento de la precisión y el impacto en los resultados empresariales en escenarios del mundo real. Debes verificar los modelos periódicamente para adaptarlos a los cambios en los patrones de datos o a la dinámica empresarial.

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