SPSS Modeler: inteligencia compartida, decisiones consistentes

SPSS Modeler, de IBM, es una plataforma de análisis predictivo que impulsa el modelado enfocado al análisis predictivo. Esta herramienta permite construir modelos predictivos precisos de forma muy rápida, consiguiendo hacer más sencillo el proceso de compartir inteligencia entre los diferentes usuarios de negocio.

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Para lograr sus objetivos SPSS Modeler proporciona una gama de algoritmos avanzados y técnicas de análisis que aumentan la consistencia en la toma de decisiones, ofreciendo información casi en tiempo real. La solución incluye para ello funcionalidades como:

• Analítica de texto.
• Análisis de entidades.
• Gestión de decisiones y optimización.

Análisis predictivo, minería de datos y SPSS Modeler: una combinación de éxito

SPSS Modeler podría considerarse como una aplicación avanzada de minería de datos. La principal diferencia con éstas es que no es necesario tener claro lo que se quiere encontrar a la hora de iniciar el proceso de búsqueda.

Las incursiones en los activos de datos pueden ponerse en marcha de forma natural, ya que la solución permite explorar los datos al ritmo que cada usuario quiera, sin forzar nada, y ajustándose a los diferentes modelos disponibles. Poco a poco se va descubriendo información útil al investigar diferentes relaciones desde un enfoque estratégico.

El tamaño o la complejidad de los conjuntos de datos nunca suponen una barrera para las organizaciones que tienen el soporte de SPSS Modeler que, a través de una variedad de técnicas basadas en la minería de datos identifica cualquier atisbo de información de valor en los cuerpos de datos. En base a ese conocimiento aportado es posible llevar a cabo:

• La toma de decisiones.
• Predicciones y pronósticos.
• Estimaciones.

Este es uno de los momentos clave del proceso. Aquí interactúan la tecnología y el talento puesto que, en la minería de datos, el éxito viene de combinar el conocimiento experto con técnicas de análisis avanzadas y activas que permitan identificar las relaciones subyacentes y las características de los datos. Y, en este sentido, la oferta de SPSS Modeler es excepcional.

La solución de IBM incluye una serie de tecnologías de aprendizaje automático y modelado que pueden agruparse en función de los tipos de problemas que se pretendan resolver. Así, se ponen a disposición del usuario:

• Métodos predictivos de modelado: que incluyen árboles de decisión, redes neuronales y modelos estadísticos.
• Modelos de agrupación: centrados en identificar grupos de registros similares y etiquetar los registros según el grupo al que pertenecen. Estos métodos de clustering incluyen Kohonen, k-means y TwoStep.
• Reglas de asociación: que unen una conclusión con un conjunto de condiciones o requisitos.
• Modelos de screening: empleados para localizar campos y registros que tienen más probabilidades de ser de interés en el modelado e identificar los valores atípicos que pueden no ajustarse a los patrones conocidos. Entre ellos cabe citar los de selección de características y los de detección de anomalías.

El descubrimiento de datos con SPSS Modeler es una experiencia muy positiva. Tanto esta función, como la de manipulación de datos se vuelven muy diferentes al utilizar SPSS Modeler para llevarlas a cabo. La solución se encarga de construir nuevos elementos de datos derivados de los ya existentes y descomponer los datos en subconjuntos significativos. De esta forma, los datos de una variedad de fuentes se pueden combinar y filtrar. Pero no se queda ahí, y permite que las organizaciones:

1. Profundicen en los datos mediante visualizaciones y gráficos interactivos exportables al reporting: la navegación por la información es más ágil e intuitiva. La curva de aprendizaje se reduce y, además, la herramienta muestra aspectos relevantes de los datos que consigue poner en situación al usuario en pocos segundos utilizando la opción de evaluación inicial en el nodo de auditoría de datos que, también incluye gráficos y estadísticas.
2. Confirmen relaciones sospechosas entre variables en los datos: gracias a sus completas capacidades estadísticas que permiten hacer hallazgos que, de otra forma, hubiesen permanecido ocultos durante mucho tiempo.
3. Construyan y verifiquen modelos para averiguar cómo se comportan los datos: la evaluación de hipótesis alimenta a las técnicas de modelado, que ganan en precisión.

Cómo sacar todo el partido a SPSS Modeler

Algunas de las aplicaciones prácticas de SPSS Modeler consiguen resolver problemas de negocio tan habituales como:

• Marketing. Tasas de apertura de emails muy reducidas. A veces las campañas de emailing no proporcionan los resultados deseados. Para evitar que esto suceda pueden emplearse técnicas de minería de datos que permitan conocer qué grupos demográficos tienen la tasa de respuesta más alta. Una vez se determinan estos segmentos, es posible optimizar los resultados de futuras acciones en base a esta información.
• Riesgo. Riesgo asociado a las nuevas cuentas de clientes de una aseguradora o una compañía bancaria.  Es posible minimizar esta incertidumbre y el riesgo que implica utilizando el conocimiento sobre el historial de crédito de un individuo para tomar decisiones de crédito.
• Talento. Dificultades para atraer a los mejores perfiles y saber diferenciarlos del resto en el proceso de reclutamiento. Los recursos humanos también se benefician de los descubrimientos que SPSS Modeler permite hacer, en especial en lo que concierne a la creación de reglas de decisión que agilicen el proceso de contratación.
• Innovación. Problemas relacionados con la interferencia de las pruebas en la calidad de vida el paciente en empresas del sector salud. La solución de IBM facilita la investigación médica al crear reglas de decisión que sugieren procedimientos apropiados basados en evidencia médica, que mejoran la experiencia del paciente.
• Ventas. Desconocimiento de los motivos que causan fluctuaciones en las ventas. Dentro de la analítica predictiva, uno de los clásicos es éste, que tiene que ver con el análisis de mercado. SPSS Modeler hace posible determinar qué variables están asociadas con el cliente y cuáles tienen una mayor influencia en las ventas.
• Calidad. Cuestiones de calidad de producto. El control de calidad se ve impulsado por las capacidades que esta solución permite adquirir a las organizaciones, poniéndolas en la pista adecuada para analizar los datos de la fabricación del producto e identificar las variables que determinan la aparición de defectos.

Una vez conocidos sus beneficios es difícil imaginarse el trabajo sin SPSS Modeler. Y tu negocio, ¿cómo mejoraría con esta plataforma de análisis predictivo?