¿Conoces el futuro de la analítica predictiva? ¿Puedes predecir cuál será el principal apoyo de la expansión masiva del IOT (Internet of Things)? El Internet de las Cosas (IOT, Internet of Things), una red de los objetos físicos a los que se puede acceder a través de Internet, ofrece tantas posibilidades a las empresas que su uso ya se ha extendido a todos los sectores. El transporte, la logística, la biomedicina, los seguros o las telecomunicaciones. Sin excepción, las organizaciones se rinden ante las nuevas opciones que los sensores les brindan. Al final es una cuestión de datos y, aquí es donde interviene la analítica predictiva.

El análisis predictivo es cada vez más importante en el entorno de la cadena de suministro. Su aportación consigue que los procesos sean más eficientes, las operaciones más precisas y fiables y que los costes se reduzcan. Muchas organizaciones ya se han dado cuenta del potencial competitivo de sus supply chain, así como de su impacto diferenciador. Pero experimentarlo depende de la madurez tecnológica de la cadena y del nivel de expertise de sus gestores. Hace falta ponerse en marcha y no detenerse.

Big Data es sinónimo de oportunidad pero, en este 2016, muchos se están dando cuenta de que las opciones sólo existen para unos pocos, los que las saben aprovechar. Estos líderes tienen en común su ímpetu innovador y su tolerancia al riesgo. Son ellos quienes, a golpe de tecnología disruptiva y de analítica predictiva, van empujando las fronteras del negocio, con consecuencias que se extienden a toda la industria.

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El internet de las cosas (IOT) está haciendo cambios en todos los sectores. Seguros, finanzas, servicios públicos, automoción, farmacia, retail... Pero, para experimentar sus beneficios, las empresas deben cambiar, no sólo su forma de almacenar los datos sino también la manera de orientar sus estrategias de analítica predictiva.

Según la revista Forbes, 2016 es el año del analista de datos. En el prestigioso magazine online lo sitúan por delante en importancia incluso que el científico de datos, dado su buen nivel de conocimiento de análisis predictivo y del negocio. Señalan, además, que según la Oficina de Estadísticas de Empleo de Estados Unidos, el mercado de trabajo para diversas disciplinas dentro del análisis de datos está creciendo a un 27% al año, muy por encima de la media nacional el crecimiento del empleo, que es un 11%.

Como se ha detallado en otros casos, el predictive analytics es una parte fundamental en cuanto al camino que puede recorrer una empresa para alcanzar nuevos niveles de rendimiento. De aplicarse una estrategia de análisis predictivo con eficacia se pueden obtener importantes ventajas. Y para ello es importante recordar la presencia de los indicadores de calidad como método para llegar a obtener los mejores resultados.

Solvencia II ya es una realidad y, tal y como expresó Gabriel Bernardino, Presidente de la AESPJ, no es momento de complacencia, sino que ha llegado la hora de mejorar la coherencia y aumentar la convergencia entre todos los Estados miembros.

Un modelo de datos no es sino una abstracción de algún aspecto de un problema que afecta al negocio. Con el modelado se consigue describir cómo los datos se representan y cómo se accede a ellos desde una base de datos. Este tipo de construcciones, además de la complejidad técnica que entrañan, son una de las tareas más difíciles de la ingeniería de software; suelen tener una relevancia determinante para el éxito o el de un proyecto. A día de hoy, y a pesar de la experiencia en modelado de datos que las empresas van acumulando, todavía se dan errores que podrían evitarse, fallos en un modelo de datos que merman su utilidad y eficacia, limitando al negocio en sus decisiones y acciones.

En el desarrollo de negocio de una empresa, hay decisiones que tienen que ser valoradas para decidir si van a ofrecer o no la mejor rentabilidad. Esto sucede en todos los departamentos, y también a nivel general dentro de la propia directiva, por eso es importante trabajar solamente con propouestas de valor que encajen en la búsqueda de los objetivos propuestos y que además sobresalgan entre las otras.

Como su mismo nombre indica, el cometido principal de la analítica predictiva es predecir, anticipar el devenir ofreciendo un conocimiento exhaustivo de los posibles escenarios de futuro para apoyar la toma de decisiones y reducir a la mínima expresión los riesgos que conlleva.