Inicio > Análisis predictivo de datos: todo es predecible

Análisis predictivo de datos: todo es predecible

Recurso artículo | Big data | 4 minutos de lectura


Iván Robles Agudo
Data Scientist

Analisis predictivo de datos

El ser humano siempre ha querido anticipar al futuro. Este deseo, como el de volar o el de no envejecer, es intrínseco a nosotros. Miles han sido las profecías, adivinos y visionarios que han regido sociedades enteras a lo largo de nuestra historia. Y, dejando a un lado sus imprecisiones o su falta de rigor, debemos quedarnos con ese deseo innato que ahora sí es posible satisfacer.
Prever es optimizar recursos y conocer el comportamiento del mercado. En otras palabras: es tener ventaja sin hacer trampas. Un matemático diría que la información está ahí, solo hay que interpretarla y sacarle todo el beneficio posible.




Descarga gratis la guía: Computación cognitiva. La nueva revolución del Big Data





Para poder prever comportamientos futuros necesitamos aprender del pasado y saber qué factores influyeron. Recolección y análisis. En dicho proceso hay tres factores que nos permiten ir prediciendo el futuro con mayor precisión:

  • Evolución de los computadores. Cada vez tenemos más capacidad de almacenamiento y proceso, lo que nos permite realizar cálculos más complejos.
  • Técnicas estadísticas avanzadas que nos permiten afinar cada vez más las previsiones futuras. Algoritmos más complejos y procesables en paralelo nos permiten realizar cálculos más amplios. Es decir: conocemos mejor los efectos porque manejamos un mayor número de causas.
  • Explosión de datos. El volumen de datos generados y registrados crece exponencialmente debido a nuestra mayor huella en la sociedad causada, a su vez, por el uso de las nuevas tecnologías. Este volumen de datos se espera duplicar en los próximos 4 años debido a la explosión de sensores que se espera inminente.

Datos, algoritmos y capacidad de proceso son la clave para poder mejorar nuestra capacidad de predicción, pero ¿es suficiente? Nunca manejaremos los componentes emocionales, obviamente, pero el hecho de no tener toda la información o no saber exactamente las complejas relaciones sociales o personales, no tiene que impedirnos intentar predecir los hábitos y tendencias futuras.
El siguiente paso, una vez que hemos aprendido a interpretar el pasado, es predecir el futuro. ¿Acertaremos? Acertar es complicado, pero lo importante es conocer lo que nos podemos desviar del acierto. Reducir la incertidumbre es nuestro objetivo. Tenemos que saber cómo crece y cómo se comporta esa incertidumbre en el tiempo y cuál es la seguridad de nuestra previsión en cada momento, no solo al final del proceso. Nos podemos equivocar, pero debemos saber cuál es la probabilidad de equivocarnos.
El hecho de no acertar con una precisión exacta no nos debe impedir hacer previsiones. Lo que debemos hacer es anticipar posibles escenarios, anticipar las mejores situaciones que se puedan dar, las peores y las esperadas sin contratiempos; pero sin perder de vista efectos inesperados. Todo se puede calcular y simular, y sobre esto es sobre lo que debemos tomar decisiones, apoyados en los datos y en un proceso lógico.
Decisiones como la que tomó el ejército británico en la Segunda Guerra Mundial cuando veía cómo 1 de cada 10 aviones era derribado. Analizando los lugares del fuselaje donde se encontraban los impactos de los aparatos que volvían, decidieron blindar y reforzar esas zonas acribilladas. Pero la estadística de 1/10 seguía sin bajar a pesar de dichas defensas. Hasta que a un comandante de la RAF se le ocurrió llamar a un estadístico húngaro llamado Abraham Wald. En tan solo 5 minutos de análisis, les dijo que debían reforzar las zonas sin impactos. El asombrado Estado Mayor le preguntó cuál había sido su análisis, ya que rompía toda lógica. Wald se limitó a decir que los aviones alcanzados en las zonas libres de daños, simplemente, no volvían.
Este es ejemplo de que el análisis de datos ha de abarcar más allá de nuestro entorno e incluso más allá de lo que ven nuestros ojos. Por ello, cada vez más las personas, empresas e instituciones deben tomar sus decisiones basadas en datos y no en intuiciones. Esto nos permitirá planificar el futuro.
“Me interesa el futuro porque es el sitio donde voy a pasar el resto de mi vida”
Woody Allen

ICEMD, El Instituto de la Economía Digital de ESIC, apuesta por formación especializada para los profesionales de la transformación digital, y ofrece en su portfolio el Programa Superior en Big Data, del que puedes obtener más información aquí.





Descargar e-Book





Recursos relacionados

10 Ene 2017
¿Tu cliente no es un consumidor digital? Igual te sorprende

Es habitual que las empresas tipifiquemos lo que consideramos un consumidor digital. Si bien solemos hacerlo de acuerdo a su comportamiento o el de sus semejantes con nuestros productos y servicios, ¿es eso correcto? Yo creo que no.

09 Ene 2017
Mejorar la atención al cliente con la Neurociencia

¿Por qué no aplicar los hallazgos de la neurociencia a la mejora de la atención al cliente? Recordemos que captar a un cliente es mucho más caro que mantener a uno que ya se tiene… Reflexionemos sobre estas cuestiones.

05 Ene 2017
10 claves para desarrollar un plan de redes sociales

Desarrollar un plan de redes sociales requiere de cierta metodología. No te pierdas las diez claves más importantes para no morir en el intento.

04 Ene 2017
Landing pages y conversión: ¿te dan calabazas?

He encontrado la landing page (casi) perfecta. Pero antes de enseñártela, vamos a ver porqué la gran mayoría de los usuarios que aterrizan en nuestras landing pages nos ignoran, se dan media vuelta, nos dan calabazas.