Toda organización necesita una estrategia de gestión de la información (que se aplique tanto a datos internos como a externos, a datos estructurados y datos no estructurados). Acompañándola, como complemento, es recomendable implementar una estrategia de tecnología y una estrategia de ciencia de datos.
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Los científicos de datos, a partir de la visión estratégica creada podrán utilizar técnicas analíticas, estadísticas e incluso de aprendizaje automático, para extraer todo el potencial que se encierra en cada dato. Para ello, habrán de colaborar con los propietarios de los datos en sus áreas de negocio, recorriendo juntos los caminos de predictive analytics, que son tres:
1. Minería de datos e inteligencia de negocio, entendida en su concepción tradicional: es así como se conoce al descriptive analytics (analítica descriptiva), la base del reporting, del análisis drill down y del descubrimiento de datos.
2. Previsión: es el predictive analytics en estado puro y el motor de los pronósticos empresariales gracias al modelado predictivo. Ayuda a descubrir tendencias, crear ofertas personalizadas por segmento de clientes o por canal de distribución, predecir el impacto que la volatilidad de los precios de mercado puede tener en los productos y gestionar la fuerza de trabajo de forma proactiva, atrayendo y reteniendo talento de manera eficaz, entre otras muchas aplicaciones.
3. Optimización y simulación: es el nivel superior de analítica avanzada, que se denomina prescriptiva. Responde a cuestiones sobre la mejor opción futura de todas las posibles, haciéndolo incluso en base a datos recogidos en tiempo real. Es la preparación más depurada para la acción.
Cualquier forma de predictive analytics encierra importantes ventajas. los beneficios no tardan en hacerse evidentes y prueba de ello son las siguientes cifras, según datos de Data Science Central:
86% de las compañías encuestadas asegura que predictive anlytics tiene un impacto positivo en sus negocios.
68% de los participantes en el estudio relacionan de forma directa la obtención de ventaja competitiva con el uso de técnicas de analítica avanzada.
55% de las empresas aplican de forma regular técnicas de predictive analytics para encontrar nuevas formas de generar ingresos.
52% de los participantes en la investigación se apoyan en la analítica predictiva para aumentar sus beneficios.
45% de las organizaciones usan el conocimiento extraído de las iniciativas de predictive analytics en su servicio al cliente, con objeto de mejorar sus niveles de satisfacción.
43% de los negocios aprovechan los datos obtenidos de sus investigaciones a través de la analítica predictiva para hacer recomendaciones de productos y lanzar ofertas personalizadas a sus clientes.
Para responder a los desafíos actuales, en el mercado existen soluciones como es el caso de IBM SPSS que permiten prever resultados, resolver problemas y tomar decisiones más inteligentes.
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