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Los modelos predictivos son la clave para poder, mediante un esfuerzo analítico, detectar oportunidades de inversión, conocer la previsión de ventas o la cuota de mercado, identificar los segmentos de consumidores más rentables o los mercados de destino con mayor potencial. También juegan un papel importante a la hora de identificar los riesgos asociados a los productos existentes o los que pueden derivarse de la implementación de una determinada estrategia empresarial en el futuro.
Los científicos de datos que se ocupan de la construcción de modelos predictivos son profesionales multidisciplinares. Además de su experiencia, deben disponer de conocimientos en muchas otras áreas, como:
Contabilidad, finanzas, marketing y gestión.
Tecnologías de la información, incluyendo las estructuras de datos, algoritmos y programación orientada a objetos.
Modelización estadística, aprendizaje automático y programación matemática.
La metodología que aplican en su trabajo diario es ecléctica ya que, sólo de esta forma pueden traducir los resultados de la investigación empírica en palabras e imágenes; más fácilmente comprensibles por los usuarios finales, que son quienes deben trabajar con la información dándole un sentido.
Para ello, parten de modelos predictivos, que representan la relación entre variables. Regresión y clasificación son dos tipos comunes de modelos predictivos:
1. Regresión: consiste en predecir una respuesta cuantificable. Este tipo de modelos abordan cuestiones como la cantidad de unidades de un producto vendidas, el precio de mercado o el retorno de la inversión.
2. Clasificación: estos modelos predictivos pronostican una respuesta categórica que responde a una cuestión abierta, como la probabilidad de que un consumidor se convierta en cliente, la existencia de intención de fraude en una transacción o la marca que resultará más demandada en el plazo de un año.
Los modelos predictivos, para poder llevar a cabo su misión, requieren de predictores y de la observación de los conjuntos de datos. A mayor número de predictores y mayor profundidad en su investigación, aumentará la complejidad del análisis. Aunque éste no es el reto más complicado. El verdadero desafío para los modelos predictivos es encontrar buenos subconjuntos de predictores o variables explicativas, es decir, hallar los que mayor utilidad aportan, los que mejor se ajustan a los datos.
Al considerar los problemas de negocios, se utilizan los datos disponibles para predecir los datos que todavía no se tienen. Se trata de un proceso de extrapolar y predecir, con los riesgos que ello implica. Por eso, es importante tener en cuenta que los mejores modelos predictivos, los de mayor valor son los que aportan predicciones de más calidad.
Esta técnica de minería de datos funciona mediante el análisis de datos de dos tipos:
Por una parte, históricos: los que la empresa almacenaba.
Y, por otra, actuales: los que se recogen a diario.
Mientras que los primeros, generalmente, cuentan con una mayor homogeneidad, tanto en sus formatos y tipos, como de sus fuentes de origen; cuando se trata de los segundos la variedad es el único denominador común.
Con la intención de generar un modelo que ayude a predecir los resultados futuros, en el modelado predictivo hay que llevar a cabo las siguientes acciones:
1. Recogida de datos: en función de las necesidades que revele la propia fórmula del modelo estadístico. Es frecuente que sea preciso combinar información de diversas fuentes, internas y externas, para ganar una perspectiva más completa.
2. Análisis: diversas técnicas analíticas se aplican a los resultados anteriores para evaluar las probabilidades de ocurrencia de un evento o comportamiento específico. Esta investigación permite también detectar patrones de datos que respondan a cuestiones acerca del rendimiento o la idoneidad de un activo, facilitando, entre otras cosas, la detección del fraude, una de sus aplicaciones más extendidas.
Los modelos predictivos, en su aplicación a los negocios juegan un papel decisivo a la hora de:
Optimizar la toma de decisiones y minimizar el riesgo cuando se da en condiciones dinámicas
Mejorar el conocimiento del cliente y obtener la capacidad de poder predecir sus acciones futuras.
Aumentar la consistencia en los procesos de negocio y con ello la satisfacción del cliente.
Simplificar las reglas de negocio y, al mismo tiempo, multiplicar su efectividad.
Reducir costes e incrementar beneficios.
Potenciar la competitividad de la empresa.
Concretamente, los modelos predictivos se han de integrar en los procesos operativos y activarse durante las transacciones en marcha. De esta forma, pueden analizar los registros histórico y los datos transaccionales para aislar patrones que permiten detectar, por ejemplo:
Una transacción fraudulenta, al conocerse sus signos.
Un cliente de riesgo, ya que se observan determinadas características que impulsan a pensar que pronto cambiará de proveedor.
El tipo de análisis que permiten los modelos predictivos valoran la relación existente entre cientos de elementos para aislar los de datos que informan sobre un hecho, guiando la toma de decisiones por un camino seguro. Un paso más allá se encuentran los modelos de decisión, que tienen un modo de trabajar muy similar a la de los modelos predictivos, aunque se emplean en escenarios de mayor complejidad. Se trata de la forma más avanzada de predictive analytics y consiste en predecir lo que sucedería si se toma una acción determinada. También se conocen como modelos prescriptivos y se basan en la cartografía de las relaciones existentes entre todos los elementos de una decisión.
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