La minería de datos sienta las bases para un predictive analytics íntegro y completo, a prueba de errores y minimizando el riesgo. Sin embargo, hoy día, esta técnica va mucho más allá de la simple búsqueda y aseguramiento de la calidad del dato, como reflejan las últimas tendencias en data mining.

La analítica predictiva permite a las organizaciones dejar de avanzar a ciegas, concentrar sus esfuerzos y recursos en lo que verdaderamente vale la pena y desechar todo aquello que no aporta valor. Las soluciones de predictive analytics de Logicalis se impregnan de esta esencia ajustada, inspirada en los principios del lean management, haciendo posible a quien las implementa disfrutar de las oportunidades cuando se presentan y minimizar el riesgo, al reducir al máximo los niveles de incertidumbre presentes en cualquier sector.

Desde el momento en que el business intelligence llegó a su apogeo, el análisis predictivo ha ido ganando en interés para inversores y empresarios. Mucho más si se tiene en cuenta su estrecha relación con big data, otro de los trend topics de los últimos años. Pero, ¿qué hay de cierto en todo lo que se promete? ¿en qué favorece realmente al negocio? ¿Cuánto se puede esperar de esta modalidad de análisis?

Desde el momento en que el business intelligence llegó a su apogeo, el análisis predictivo ha ido ganando en interés para inversores y  empresarios. Mucho más si se tiene en cuenta su estrecha relación con big data, otro de los trend topics de los últimos años. Pero, ¿qué hay de cierto en todo lo que se promete? ¿en qué favorece realmente al negocio? ¿Cuánto se puede esperar de esta modalidad de análisis?

Establecer objetivos y diseñar las estrategias más viables y efectivas para alcanzarlos es una de las principales responsabilidades que recaen sobre los hombros de los directivos de cualquier empresa u organización. Una responsabilidad que, entre otras exigencias, obliga a manejar conceptos, competencias y visiones que mantienen entre sí una clara relación dialéctica y frecuentemente resultan, por este mismo motivo, difícilmente conciliables.

El predictive analytics, análisis predictivo, se diferencia de otras metodologías inteligentes pero sin esta capacidad de pronóstico por los beneficios que reporta a las empresas que aplican sus técnicas en cuanto a aumento de la rentabilidad y mejora de los márgenes de beneficio. En concreto, son de sobra conocidas sus bondades en cuanto a:

•  Optimización de la toma de decisiones.

Predictive analytics está impactando en organizaciones de todo el mundo, cambiando su forma de tomar decisiones y aumentando exponencialmente la eficacia de sus acciones. No sólo las empresas se basan en la solidez de los datos para analizar lo que les depara el futuro, sino que el sector público también se beneficia del análisis predictivo.

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.