Mientras que antes era una rama relativamente especializada de las matemáticas y la informática, las nuevas tecnologías de predicción son más accesibles y fáciles de aplicar: las empresas las utilizan en sus clientes, los investigadores en las enfermedades, las agencias de publicidad las utilizan para dirigirse a los consumidores, los bancos las utilizan para prevenir el fraude, y la lista continúa. Entonces, ¿cómo funciona realmente el análisis predictivo, qué es lo que predice y cuán confiables son sus pronósticos?
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¿Cómo funciona el sistema?
El análisis predictivo tiene algunos pasos generales:
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Averigüe lo que quiere predecir: ¿cuánto tiempo le llevará conducir del punto A al punto B?
Recopilar datos históricos/actuales: sus/otras experiencias pasadas en esta ruta/condiciones actuales.
Identificar factores importantes: día de la semana, hora del día, clima, frecuencia de los retrasos, etc.
Crear y entrenar un modelo: trate de averiguar cómo cada factor ha influido históricamente en el tiempo de conducción.
Conecte su información actual y obtenga el resultado: un lunes caluroso a las 17:30, su viaje le llevará treinta minutos.
Es un ejemplo sencillo, pero si alguna vez has visto las predicciones de tráfico de Google Maps, has utilizado algo como esto. Su precisión depende de la calidad de los datos históricos y en tiempo real que estén disponibles, pero casi siempre puede hacer una conjetura bastante aproximada, que es de lo que se trata el análisis predictivo.
¿Qué es lo que predice?
El análisis predictivo se está utilizando de forma productiva en la investigación médica, las finanzas, la fabricación, las cadenas de suministro y en otros ámbitos, pero una de las aplicaciones más rentables para esta tecnología es analizar y predecir el comportamiento de los clientes. Si alguna vez se ha preguntado por qué sus datos son un bien tan preciado, esta es una de las principales razones. Con acceso a grandes cantidades de datos históricos de usuarios, es mucho más fácil para las empresas averiguar cómo pueden presionar los botones de los consumidores.
En el campo de la salud y la medicina, el análisis predictivo se utiliza principalmente para optimizar los tratamientos y encontrar nuevas formas de combatir las enfermedades. Al analizar los datos históricos de los pacientes, los hospitales pueden reducir el número de pacientes que necesitan regresar, crear planes de tratamiento más personalizados y obtener evaluaciones de riesgo más precisas. Los modelos de análisis predictivo también son importantes para la investigación de enfermedades, ya que utilizan los datos generados por los pacientes y las poblaciones para identificar los factores de riesgo, los resultados del tratamiento y más.
Las solicitudes de financiación también se centran en el riesgo – específicamente, ¿quién es una apuesta segura para un préstamo o una cuenta? La aplicación del análisis predictivo puede ayudar a las instituciones financieras a identificar a las personas que están en alto riesgo de incumplimiento y a señalar la actividad fraudulenta de manera más eficaz.
Pero ninguna industria está tan entusiasmada con el análisis predictivo como lo están el comercio minorista y la publicidad. Imagínese si pudiera observar todos los movimientos de sus clientes, introducirlos en una base de datos masiva y analizarlos en busca de patrones. Puede averiguar quién tiene más probabilidades de dejar de usar su servicio, qué hace que la gente siga usando su producto, quién tiene más probabilidades de reaccionar ante ciertos anuncios, a quién dirigirse con sus campañas, todo ello con datos que pueden ser actualizados y analizados en tiempo real.
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¿Cuán precisas son estas predicciones?
No hay una respuesta única a esta pregunta, ya que cada modelo es diferente. La calidad de los datos, los métodos utilizados para analizarlos y una serie de otros factores influyen en la precisión de las predicciones. Los análisis predictivos no lo hacen bien todo el tiempo, pero gracias a los avances en los grandes datos y la inteligencia artificial, lo están haciendo bien más del tiempo.
Lo que hace que los datos grandes sean grandes no es necesariamente cuánto hay de ellos, sino cuán efectivamente se pueden procesar grandes cantidades de ellos. Gran parte de las estadísticas se han basado históricamente en hacer conjeturas sobre las poblaciones a partir de muestras tomadas de esas poblaciones, lo que añade una capa de incertidumbre.
Las grandes herramientas de datos, sin embargo, hacen posible utilizar mucho más los datos disponibles para hacer predicciones, lo que hace que sea mucho más probable que sean correctas. El análisis predictivo ya hace un buen trabajo al servir anuncios de personas y calcular los tiempos de viaje, y sólo va a ser más efectivo en el futuro.
Grandes (¿malos?) datos
¿Cómo se toman buenas decisiones? Durante la mayor parte de la historia de la humanidad, hemos utilizado nuestros cerebros para procesar cualquier información disponible y actuar en consecuencia. Nuestras decisiones siempre han estado manchadas por la falta de información precisa, una capacidad limitada para identificar patrones y cualquier número de sesgos.Un algoritmo bien hecho con un gran conjunto de datos, sin embargo, no tiene ese problema, y la capacidad de descargar gran parte de nuestro trabajo mental a las máquinas es un gran paso adelante para la humanidad. Por supuesto, los algoritmos pueden ser sesgados, ya sea intencionalmente o no, los conjuntos de datos pueden ser corrompidos, y las predicciones sobre el comportamiento pueden ser usadas para el control social tan fácilmente como pueden ser usadas para optimizar las experiencias de las tiendas. Asegurarnos de que nuestros sistemas se desarrollen de manera transparente y generalmente beneficiosa tendrá un impacto real en la forma en que la tecnología da forma (y predice) el futuro.
Créditos de imagen: , Predictive Analytics Process
Fuente: este post proviene de Vida Tecno, donde puedes consultar el contenido original.
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