Así reinventará la analítica predictiva cualquier empresa

¿Cuáles son los casos de uso específicos donde mayor impacto pueden tener las tecnologías de análisis predictivo? ¿Cuáles son los beneficios inmediatos de esta clase de soluciones en los distintos verticales y áreas de actividad?

 

Solo el pasado año se generó una cantidad mayor que en los 5.000 años anteriores. Es el fenómeno del Big Data, el mismo que permite a las empresas tener acceso a una cantidad de información sin precedentes que les puede ayudar a anticipar los desafíos y las oportunidades que les darán forma en el futuro.

 

La analítica predictiva se convierte así en una obligación para las compañías que desean afrontar un mercado cambiante con un valor añadido de flexibilidad, optimización y personalización que sus rivales no puedan ofrecer. Por ejemplo, Intel ha conseguido incrementar en 656 millones de dólares en valor de negocio gracias a la implantación de analítica predictiva en las operaciones de ventas, cadena de suministro, fábricas y procesos de fabricación.

 

Pero, ¿cuáles son los casos de uso específicos donde mayor impacto pueden tener las tecnologías de análisis predictivo? ¿Cuáles son los beneficios inmediatos de esta clase de soluciones en los distintos verticales y áreas de actividad?

 

Anticipar la demanda

Los datos son información que cambia el juego a la hora de entender el rendimiento y el éxito de una organización. La capacidad de pronosticar las ventas, las necesidades de producción, los picos de negocio y la demanda de servicios ayuda a las empresas a ejecutar de manera más eficiente sus operaciones. Al utilizar esta información y adelantarse a la curva de la industria, las compañías pueden reducir los costes, mejorar la calidad e impulsar la satisfacción del consumidor. Incluso en sectores tan teóricamente ajenos a estas tenencias como la sanidad. Por ejemplo, cuentan en B2C que la Universidad Johns Hopkins usa sus análisis para descubrir nuevas mediciones y modelos científicos con la esperanza de predecir la trayectoria de las enfermedades en pacientes actuales. También lo han usado para reducir el riesgo de diagnósticos erróneos, lo que limita las reacciones adversas a medicamentos o procedimientos, mediante el examen de la composición genética única de cada paciente.

 

Reducir los riesgos

Hay pocas certezas en el mundo de los negocios. La complejidad del mercado, la evolución de la tecnología, la competencia fluctuante y las demandas de los clientes a menudo convierten las decisiones comerciales en una apuesta arriesgada. Sin embargo, el análisis predictivo puede ayudar a dar sentido a estos factores para reducir el riesgo involucrado en la toma de decisiones.

 

Ahí tenemos el caso de éxito de Netflix. La plataforma de vídeo quería dejar su huella con el contenido original, una apuesta potencialmente arriesgada que afectaría tanto a su reputación como a sus resultados. Los datos les dijeron que había teleespectadores comunes entre “The Social Network” de David Fincher y la versión británica original de “House of Cards”. Así nació la versión estadounidense de “House of Cards”, protagonizada por Kevin Spacey, en la que invirtieron 100 millones de dólares. Pero gracias a los análisis previos, sabían que la ficción sería un tremendo éxito, como se demostró posteriormente al aumentar su base de suscriptores en 10%.

 

Aumentar la ciberseguridad

¿Podemos acaso prever dónde van a ocurrir las infracciones de datos? Las medidas preventivas son la única forma segura de reducir las amenazas de seguridad cibernética  por lo que algunos recurren al análisis predictivo como una forma de determinar sus vulnerabilidades y prioridades de seguridad. Estos datos no solo nos dicen dónde han intentado atacar los cibercriminales, sino que también ayudan a pronosticar a dónde van a llegar después, si hay puntos débiles en el código y qué tan bien preparados están nuestros sistemas.

Además, la automatización de la mayor parte de la carga de trabajo elimina la presión del departamento de TI: en lugar de pasar horas intentando encontrar debilidades y compilar informes, pueden centrar sus esfuerzos en interpretar los hallazgos y proteger el sistema.

 

 

 

 

Fuente: Ticbeat

 

 

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