Analítica predictiva
Análisis de datos históricos para responder qué es probable que pase. Usa técnicas como regresión, pronósticos, estadística multivariada y modelos predictivos. Anticipa; no explica por qué pasó ni decide qué hacer.
Sirve cuando hay datos suficientes y confiables, y cuando anticipar permite actuar antes. Sin datos de calidad, el modelo solo repite el ruido.
Proceso general
Con el volumen histórico por día y temporada, una mesa de ayuda anticipa qué semanas se saturarán y dónde aparecerá el cuello de botella. Ajusta personal antes de que crezca la cola.
Ejemplo ilustrativo: seguros
Con el historial de cada empleador, se anticipa qué asegurados probablemente dejarán de aparecer en el descuento por nómina del siguiente periodo. El agente de seguros los contacta antes de que la póliza se cancele.
Ejemplo ilustrativo: manufactura
Con el historial de vibración y horas de uso de cada máquina, se anticipa qué equipo de la línea de ensamble probablemente fallará la próxima semana. Mantenimiento cambia la pieza antes de que la línea se detenga.
Ejemplo ilustrativo: retail
Con el historial de ventas por tienda, día y temporada, se anticipa qué productos se agotarán en anaquel la próxima semana. El centro de distribución manda el reabasto antes de que el anaquel quede vacío.
Predecir sin actuar
Una predicción que nadie usa es un reporte más. Antes de construir el modelo, define quién actúa con el resultado y qué indicador debe moverse.
Dónde se usa: etapa 7 de la metodología.
Fuente: Gartner, Predictive Analytics.
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