¿Qué es la analítica predictiva?
La analítica predictiva es una rama de la analítica avanzada que hace predicciones sobre resultados futuros utilizando datos históricos combinados con modelos estadísticos, técnicas de minería de datos y aprendizaje automático. Las empresas emplean la analítica predictiva para encontrar patrones en estos datos que les permitan identificar los riesgos y las oportunidades.
La analítica predictiva a menudo se asocia con el big data y la ciencia de datos. Hoy en día, las empresas nadan en datos que se alojan en bases de datos transaccionales, archivos de registro de equipos, imágenes, videos, sensores u otras fuentes de datos. Para obtener información a partir de estos datos, los científicos de datos utilizan algoritmos de aprendizaje profundo y de aprendizaje automático para encontrar patrones y hacer predicciones sobre eventos futuros. Estos incluyen la regresión lineal y no lineal, las redes neuronales, las máquinas de vectores de soporte y los árboles de decisión. Los aprendizajes adquiridos a través de la analítica predictiva se pueden utilizar posteriormente en analítica prescriptiva para impulsar acciones basadas en conocimientos predictivos.
IBM ofrece un conjunto de herramientas de software para ayudarlo a construir modelos predictivos escalables de manera más fácil y rápida. Estas herramientas también se pueden ejecutar en IBM Cloud Pak® for Data, una plataforma de inteligencia artificial y datos en contenedores que le permite crear y ejecutar modelos en cualquier lugar, en cualquier nube y en las instalaciones.
Leer: Guía empresarial de analítica predictiva moderna (2,5 MB)
Automatice las tareas de ingeniería y ciencia de datos. Entrene, pruebe e implemente modelos sin problemas en múltiples aplicaciones empresariales. Extienda las capacidades comunes de la ciencia de datos en entornos híbridos y multinube.
Aproveche las aplicaciones prediseñadas y los modelos preentrenados. Ayude a los equipos empresariales y de ciencia de datos a colaborar y agilizar la creación de modelos con el software de código abierto y de IBM de última generación.
Utilice una plataforma central para gestionar todo el ciclo de vida de la ciencia de datos. Estandarice los procesos de desarrollo e implementación. Cree un marco único para el gobierno y la seguridad de los datos en toda la organización.
IBM Watson® Studio ayuda a poner en funcionamiento la IA mediante la provisión de las herramientas para preparar datos y crear modelos en cualquier lugar utilizando el código fuente abierto o el modelado visual.
IBM® SPSS® Statistics está diseñado para resolver problemas comerciales y de investigación mediante análisis ad hoc, pruebas de hipótesis, análisis geoespacial y analítica predictiva.
La solución IBM SPSS Modeler puede ayudarle a aprovechar los activos de datos y las aplicaciones modernas, con algoritmos y modelos completos que están listos para uso inmediato.
IBM Decision Optimization optimiza los resultados al ofrecer funciones de analítica prescriptiva para aumentar los conocimientos predictivos a partir de los modelos de aprendizaje automático.
Los servicios financieros utilizan herramientas cuantitativas y de aprendizaje automático para predecir el riesgo crediticio y detectar fraudes.
La analítica predictiva en la atención médica se utiliza para detectar y administrar la atención de pacientes con enfermedades crónicas.
Los equipos de recursos humanos utilizan la analítica predictiva para identificar y contratar empleados, determinar los mercados laborales y predecir el nivel de desempeño de un empleado.
La analítica predictiva se puede utilizar para campañas de marketing durante todo el ciclo de vida del cliente y en estrategias de venta cruzada.
Los minoristas utilizan la analítica predictiva para identificar recomendaciones de productos, pronosticar ventas, analizar mercados y administrar el inventario estacional.
Las empresas utilizan la analítica predictiva para hacer que la gestión de inventario sea más eficiente, ayudando a satisfacer la demanda y minimizando las existencias.
