Las empresas llevan años buscando nuevas formas de incorporar el análisis de datos a sus operaciones. Desde que el auge de los productos digitales ha facilitado la recopilación de información sobre los clientes y su comportamiento,cada vez resulta más necesario poner los datos a trabajar.
Una de las formas más productivas en que las organizaciones pueden aprovechar estos datos es en el ámbito de la gestión de riesgos. A través de métodos como el análisis predictivo, los datos se pueden convertir en una visión de futuro que ayude a determinar el riesgo de una inversión o de una nueva estrategia empresarial.Aprovechar ese poder puede ayudar a tomar medidas inteligentes tanto para sus clientes como para la propia organización. Sin embargo, lo que a menudo resulta más difícil es precisamente este proceso de convertir los conjuntos de datos masivos en recomendaciones concretas y procesables para el equipo.
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo es un aspecto de la ciencia de los datos que combina la extracción de datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático para predecir resultados probables.
Se trata de una técnica cada vez más utilizada por las empresas ya que esta previsión puede traducirse directamente en un aumento de los ingresos mediante estrategias para atraer, retener y aumentar sus clientes más rentables.Aspectos como la planificación ágil y los modelos de previsión predictiva fomentan colectivamente un negocio más resistente que puede mejorar el rendimiento empresarial a corto plazo, a la vez que se prepara para el éxito en un futuro que es siempre cambiante.
Cómo se puede utilizar el análisis predictivo en la gestión de riesgos
La previsión y la gestión de riesgos son conceptos que las empresas siempre han tenido en cuenta a la hora de tomar decisiones importantes. La diferencia es que, en la actualidad, este análisis no se tiene que hacer de forma manual sino que se puede apoyar en sistemas automáticos que conducen a menos errores y sesgos, y liberan recursos clave para el funcionamiento de la compañía. Pero ¿qué infraestructura se necesita para utilizar el análisis predictivo de forma rentable?
Como la mayoría de las herramientas basadas en datos, el análisis predictivo debe construirse sobre una sólida base de infraestructura de datos. Para ello, la inteligencia artificial y las soluciones de aprendizaje automático son clave, y deberán poder ser tratadas en el centro de datos de la compañía.
Las organizaciones necesitan disponer de múltiples entradas cuando construyen sus modelos. Esto puede resultar complicado si los datos están aislados en el departamento de Tecnología e Información (TI). La integración de los equipos y la visibilidad de trabajo son la clave del éxito del análisis predictivo, y las soluciones en la nube suelen proporcionar ambas cosas.
Estas soluciones han sido decisivas para afrontar la crisis de la COVID-19 en el ámbito laboral, y lo seguirán siendo en los próximos años. Entre sus múltiples ventajas nos encontramos con una mayor facilidad a la hora de realizar copias de seguridad y restaurar datos, una mejora de la colaboración entre los equipos de una empresa, una excelente accesibilidad (solo requiere de conexión a Internet) o un bajo coste de mantenimiento, entre otros.
De vuelta a los modelos, su beneficio se nota en un nivel estratégico en cuanto a que ayuda a las empresas a comprender el impacto de sus decisiones estratégicas y a identificar la intersección más óptima del riesgo en relación con el apetito de riesgo de la empresa.
A nivel operativo, un sistema de análisis de datos y predicción ayudará a automatizar los flujos de trabajo relacionados con áreas de alto volumen y bajo coste centrando los recursos en las áreas más urgentes.
En definitiva, el uso de soluciones de análisis predictivo basadas en inteligencia empresarial ayuda a mejorar el proceso de toma de decisiones y en consecuencia, a mejorar los resultados empresariales. Siempre serán una guía fiable a la que recurrir, ya que se basan en datos históricos y funcionan en tiempo real.
