Analítica predictiva: último paso de la inteligencia de negocio.
Analítica predictiva: último paso de la
inteligencia de negocio
La manera de hacer negocio ha cambiado radicalmente. Las empresas y usuarios ingresan y emplean las nuevas plataformas digitales, siendo de gran ayuda, para el desempeño de labores, generación de reportes, así mismo, en la compra de productos y servicios.
Las decisiones que empleen las empresas dependen ya no sólo de las preferencias de un sector, antes desconocido, de la población. Mediante las redes sociales y nuevas plataformas de generación de leads, estas decisiones se vuelven más precisas y cercanas a la necesidades de su consumidor final. De este modo, los procesos que se llevan a cabo de manera interna, también han encontrado una transformación que puede mencionarse como revolucionaria.
La estabilidad y durabilidad de las empresas en un entorno en su mayoría, cambiante y competitivo consiste en la capacidad de alcanzar la adaptación pertinente en sus estrategias y sean lo más proactivas a los cambios que se presenten en el mercado y progresar de la mejor forma, a las tendencias que también van apareciendo. Lo anterior, con la intención de producir y gestionar el conocimiento en el proceso más avanzado y mejor logrado. No es ningún secreto que la información se ha convertido en un activo de mucho valor para las empresas.
Siendo principalmente la razón, por la que la inversión en las tecnologías de la información ha obtenido una explosión en su relevancia. Lo anterior sólo traerá grandes aportaciones en el caso de la inteligencia de negocios, donde su función principal es proporcionar información relevante para la toma de decisiones en la empresa. Su funcionamiento se encarga de obtener, procesar y presentar datos con el uso de diversas tecnologías, incluyendo sistemas de extracción del Big Data y soluciones de analítica de negocio o herramientas de visualización de datos.
Si una empresa busca configurar una buena estrategia de inteligencia de negocio y esta sea exitosa, debe tener a consideración estos dos factores: las capacidades analíticas de sus sistemas, siempre en continua evolución; y la habilidad de crear e interpretar los datos. Actualmente los sistemas BI son resultado de la invariable evolución de las herramientas de informes, por lo que paulatinamente ha incorporado en sus capacidades el análisis, seguimiento y la predicción, siendo esta última la que ofrece el salto cualitativo impresionante.
Más conocimiento para toda la organización
Primero, habría que desmentir un hecho: aunque las empresas posean cada vez más datos, no significa que posean mayor acceso a información de negocio que sea notable. Sin un sistema de gestión potente que ordene y contextualice los datos obtenidos, estos no sirven. La inteligencia de negocio es la estrategia que los transformar en conocimiento útil para la toma de decisiones empresariales. Su proceso consiste en localizar, extraer y almacenar los datos de clientes, empleados, procesos, departamentos, bases de datos, aplicaciones y cualquier otro que se pueda extraer.
El objetivo definitivo de la estrategia de inteligencia de negocio es ayudar a una empresa u organización, a alcanzar un nivel de conocimiento más profundo, por ejemplo, detectar tendencias y patrones de comportamiento del mercado, de los clientes o de la competencia. Otro beneficio consiste en detectar amenazas y oportunidades para anticiparnos y prevenir desarrollando un plan emergente, esto lo permiten los sistemas de analítica predictiva.
Las soluciones de analítica se caracterizan por incluir mejores funcionalidades y más completas, así como por su alcance, involucrando más áreas de la organización. Su aplicación generaliza a todos los departamentos. La implementación se logró por medio del desarrollo de interfaces más sencillas y accesibles y de aplicaciones móviles y de escritorio personalizados.
El uso de herramientas de análisis de datos permite la toma de decisiones de una forma más precisa y que sea correcta para todos los departamentos de la empresa. Por ejemplo, cuando se crean campañas de marketing, se debe analizar la situación del mercado, estudiar las necesidades internas de la empresa y los recursos que se tienen disponibles. Con la inteligencia de negocio es posible extender el rendimiento de la compañía para obtener la mayor ventaja posible sobre la competencia y mejorar los números de la empresa.
¿Qué organizaciones y/o empresas utiliza la Analítica Predictiva?
Cualquier industria puede usar la analítica predictiva para reducir riesgos, optimizar operaciones e incrementar los ingresos. Presentamos ejemplos de estos:
Banca y servicios financieros
La industria financiera posee enormes cantidades de datos y dinero en juego, ha utilizado la analítica predictiva para detectar y reducir el fraude, medir el riesgo del crédito, maximizar las oportunidades de ventas cruzadas/adicionales y retener clientes valiosos. Commonwealth Bank utiliza la analítica para predecir la probabilidad de actividad fraudulenta en cualquier transacción determinada antes de que ésta sea autorizada – apenas en un lapso de 40 milisegundos posterior al inicio de la transacción.
Retail
Los retailers utilizan la analítica predictiva para determinar qué productos tener en existencia, la efectividad de eventos promocionales y qué ofertas son las más apropiadas para los consumidores. Staples analiza el comportamiento para proporcionar una imagen completa de sus clientes y ha logrado un ROI de 137%
Petróleo, gas y servicios públicos
Anticipar fallas en equipos y futuras necesidades de recursos, mitigar riesgos de seguridad y confiabilidad, o mejorar el desempeño en general, la industria de la energía ha adoptado la analítica predictiva con eficacia. Salt River Project es la segunda planta de suministro de energía pública de los Estados Unidos y uno de los proveedores de agua más grandes de Arizona. Los análisis de datos de sensores de máquinas anticipan cuándo necesitan mantenimiento las turbinas generadoras de energía.
Gobiernos y el sector público
Los gobiernos son participantes clave en el avance de las tecnologías de digitales. La Oficina del Censo de los Estados Unidos ha analizado datos para entender las tendencias poblacionales por décadas. Los gobiernos utilizan ahora la analítica predictiva como muchas otras industrias – para mejorar el servicio y el desempeño; detectar y prevenir fraude; y entender mejor el comportamiento de los ciudadanos. También utilizan la analítica predictiva para mejorar la ciberseguridad.
Aseduradoras
Además de detectar reclamos fraudulentos, la industria de los seguros de gastos médicos emprende acciones para identificar a los pacientes con mayor riesgo de sufrir una enfermedad crónica y determinar qué intervenciones son las mejores. Express Scripts, compañía grande de beneficios farmacéuticos, utiliza la analítica para identificar a aquellas personas que no se adhieren a tratamientos prescritos, lo que genera ahorros de $1,500 a $9,000 dólares por paciente.
ManufacturaPara los fabricantes es muy importante identificar factores que conllevan a reducción de la calidad y fallos en la producción. También optimizar partes, recursos de servicio y distribución. Lenovo es precisamente un fabricante que ha utilizado la analítica predictiva para entender mejor los reclamos de garantía – iniciativa que generó una reducción de 10 a 15% en costos de garantía.