En el mundo empresarial actual, donde la información fluye a velocidades vertiginosas, el análisis de datos tradicional ya no es suficiente. Las empresas necesitan ir más allá de la simple observación del pasado y adentrarse en el terreno de la predicción. Es aquí donde el análisis de modelos predictivos, potenciado por una asesoría de datos experta, se convierte en una herramienta indispensable.
La capacidad de recopilar, analizar y utilizar la información de manera efectiva puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. Muchas empresas recopilan grandes cantidades de datos, pero carecen de una estrategia definida sobre cómo utilizarlos para generar valor. Esto dificulta la identificación de necesidades y objetivos en cada etapa del data journey.
Otro de los desafíos que muchas organizaciones enfrentan son los silos. Los datos suelen estar dispersos en diferentes departamentos y sistemas, lo que provoca que la obtención de una visión integral y la identificación de patrones y tendencias relevantes sea más tediosa. Además, el análisis de datos requiere habilidades especializadas, y la mayoría de las empresas carecen del personal o la experiencia necesarios para llevar a cabo un análisis efectivo.
Por último, la falta de herramientas y plataformas adecuadas para la gestión y el análisis de datos puede obstaculizar la capacidad de las empresas para avanzar en su viaje de datos. Si a esto sumas que el volumen y la variedad de datos están en incesante crecimiento y la tecnología y las técnicas de análisis en constante transformación, las empresas tienen cada vez más difícil adaptar sus estrategias para mantenerse al día.
La evolución del análisis de los modelos predictivos
Desde la estadística tradicional con modelos que eran útiles para predecir resultados simples, pasando por técnicas más avanzadas como los árboles de decisión y las redes neuronales, hasta la explosión del Big Data a comienzos del siglo XXI, la evolución del análisis de los modelos predictivos ha permitido mejorar significativamente la precisión, eficiencia y capacidad de predicción, pero sin duda alguna ha sido la Inteligencia Artificial, en particular el aprendizaje profundo, la que ha llevado el análisis predictivo a un nuevo nivel. Las redes neuronales profundas pueden aprender patrones complejos en datos no estructurados, como imágenes, texto y audio, lo que abre nuevas posibilidades de predicción. Esto ha permitido avances significativos en áreas como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.
Datos que hablan: por qué necesitas una asesoría para entender tu información
Ante esta evolución una asesoría de datos experta como la que ofrece Keyrus, elegida como una de las mejores firmas de consultoría del mundo según Forbes por su compromiso con la calidad y la innovación, se vuelve clave por las siguientes razones:
Calidad y preparación de los datos:
Fundamento de las predicciones: los modelos predictivos son tan buenos como los datos en los que se basan. Una asesoría adecuada garantiza que los datos sean precisos, completos y relevantes.
Limpieza y organización: los datos suelen estar desordenados y contener errores. La asesoría ayuda a limpiar, transformar y organizar los datos para que sean aptos para el modelado.
Identificación de variables relevantes: no todas las variables son útiles para la predicción. Una asesoría de datos experta ayuda a identificar las variables que tienen mayor impacto en el resultado deseado.
Estrategia y objetivos claros:
Alineación con el negocio: garantiza que los modelos predictivos se alineen con los objetivos estratégicos de la organización.
Definición de casos de uso: ayuda a identificar los casos de uso más relevantes para los modelos predictivos, maximizando su valor.
Medición del impacto: establece métricas claras para medir el impacto de los modelos predictivos y garantizar su éxito.
Selección de modelos y tecnologías:
Conocimiento experto: los asesores tienen experiencia en la selección de los modelos predictivos y tecnologías más adecuados para cada caso de uso. El éxito de un modelo depende de “la salud” de los datos con los que lo alimentes.
Evitar errores costosos: una mala elección de modelos o tecnologías puede llevar a resultados inexactos y pérdidas económicas.
Optimización de recursos: la asesoría ayuda a optimizar el uso de los recursos, evitando la inversión en soluciones innecesarias.
Gobernanza y ética de los datos:
Cumplimiento normativo: garantiza que el uso de los datos cumpla con las normativas de privacidad y protección de datos.
Mitigación de sesgos: ayuda a identificar y mitigar los sesgos en los datos y los modelos, garantizando la equidad y la transparencia.
Uso responsable de la IA: promueve el uso responsable de la Inteligencia Artificial, indispensable para cualquier organización, ya que impacta directamente en su reputación y sostenibilidad a largo plazo.
La IA, un abanico de posibilidades para los modelos predictivos
La Inteligencia Artificial ha transformado los modelos predictivos, haciéndolos más precisos, eficientes y versátiles. Esto ha abierto nuevas posibilidades para la predicción en una amplia gama de industrias y aplicaciones. Sin embargo, disponer de una asesoría de datos experta es crucial para garantizar que esta transformación sea ética y beneficiosa para la organización. Por esta razón, es importante elegir una asesoría de datos que no solo proporcione herramientas y tecnología, sino que impulse una transformación cultural y estratégica que permita a las empresas aprovechar al máximo el potencial de sus datos y alcanzar sus objetivos de negocio.
