Una de las fases más críticas para el predictive analytics es la implementación del modelo predictivo en la organización. Este paso permite que los resultados analíticos se puedan desplegar en todo proceso de toma de decisiones, automatizándola. Su intervención es necesaria para sacar el máximo rendimiento de las posibilidades que ofrece el análisis predictivo pero, sin embargo, no todas las organizaciones están preparadas para llevarlo a cabo en condiciones óptimas y con garantías de éxito.
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Créditos fotográficos: "3d Concept Illustration Of Analytics Business Analysis" by David Castillo Dominici
Modelo predictivo: la validación necesaria para un predictive analytics con garantías
La validación de todo modelo predictivo y su despliegue son actividades que consumen bastante tiempo. Dependiendo del tipo de empresa y los escenarios de negocio que se vayan a trabajar, este proceso puede extender su duración incluso a meses.
Pero éste no es el gran desafío de la implementación de un modelo predictivo. Hay muchos otros retos que afrontar, también para su validación, como los siguientes:
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Falta de una infraestructura técnica integral que permita implementar el modelo entre los diferentes departamentos y unidades de negocio.
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Complejidad del proceso al trabajarse con diferentes fuentes de datos, requisito para integrar el modelo en diferentes aplicaciones.
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Limitaciones del proyecto aplicables a cada caso en concreto (presupuesto, plazos o cualificación de los profesionales encargados de llevar a cabo la implementación, serían algunas de las restricciones más comunes).
La validación de un modelo predictivo es necesaria para verificar los resultados de la pre-implementación y los algoritmos de análisis (algo que no puede posponerse) aunque también se puede emplear para asegurar que se cumplen con los requisitos legales y de negocio.
Una vez validado el modelo, es momento de dar el siguiente paso: su traslado a producción. La implementación de un sistema de puntuación se aplica dentro del modelo a los nuevos datos que no tienen una variable dependiente en un entorno ya operativo. El objetivo en esta etapa es velar por un buen sistema de planificación de la empresa en funcionamiento que no interfiera con el curso de transacciones.
El modelo predictivo en la organización
El despliegue del modelo predictivo dentro de la organización puede abordarse desde distintos enfoques. Generalmente, se lleva a cabo de tres formas:
1. Calificación del modelo: tras asignarle una puntuación, se comparte el valor de la misma con las distintas áreas de negocio siguiendo criterios de eficacia operativa y sin perder de vista que será de aplicación a acciones y decisiones.
2. Reporting: el modelo ha de integrarse con esta función y el nexo de unión son las herramientas de inteligencia de negocio existentes. Resulta interesante comprobar que, frecuentemente, se emplea como un punto de referencia para la colaboración y la consulta.
3. Integración con aplicaciones: esta fase del despliegue es fundamental para garantizar realmente que todos los usuarios de negocio pueden beneficiarse del conocimiento que aporta el predictive analytics. cuando el modelo predictivo se integra con una aplicación la organización ya puede experimentar sus ventajas a nivel operativo.
Además de velar porque el despliegue se lleve a cabo de manera correcta, es muy importante tener previsto el seguimiento de un modelo predictivo. El propósito de esta acción es tener la capacidad de detectar sistemáticamente la reducción del rendimiento en los modelos desplegados, que podría afectar a la evolución de la empresa. Cuando se descubra que alguno ha quedado obsoleto es momento de plantearse la construcción de uno nuevo para garantizar un predictive analytics 100% efectivo.
