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El gran valor entre Data Science y analítica predictiva

Publicat per Adrià Redondo J... el 16-07-2021

El objetivo de la Data Science es transformar los datos en información extrayendo y analizando todo su valor. Cuando hablamos de Data Science hablamos del análisis avanzado de datos que son la base de distintas aplicaciones, como la inteligencia artificial, la ciberseguridad o el internet de las cosas. En definitiva, esta disciplina nos permite analizar y entender nuestro entorno, a la vez que mejoramos nuestra interacción en él.

Según sus características, funcionalidades y objetivos, existen tres grupos de análisis de datos en Data Science:

  • Análisis descriptivo
  • Análisis predictivo
  • Análisis prescriptivo
     

Mientras que en el análisis descriptivo se descubren patrones y en el análisis prescriptivo se definen acciones entre distintas opciones a elegir, la ciencia de datos aplicada a la analítica predictiva sirve para predecir situaciones a partir de modelos matemáticos en el ámbito de la salud, el análisis de negocios, la automoción, la producción energética, el periodismo basado en datos o las políticas públicas.

El análisis predictivo es clave para entender cómo funcionan y cómo se hacen los productos. Predecir las actividades futuras, los comportamientos y las tendencias permite a las empresas lograr una ventaja competitiva.

Con la analítica predictiva se busca conocimiento en forma de modelos que sirvan para acertar comportamientos futuros con una alta probabilidad. Estos modelos tienen en cuenta muchas variables y la relación entre ellas para poder evaluar el potencial riesgo en la toma de decisiones a partir de sucesos pasados. En definitiva, la analítica predictiva es el tipo de análisis que se diseña para responder a ¿Qué ocurrirá?.

 

Técnicas y herramientas de la analítica predictiva

Existen multitud de técnicas que permiten el desarrollo de modelos predictivos que se pueden dividir en tres grandes grupos:

  1. Algoritmos supervisados.
    Son aquellos algoritmos que se ejecutan para aprender automáticamente en base a datos proporcionados. Por ejemplo: en un dataset de imágenes previamente categorizadas, los modelos pueden desarrollar patrones fácilmente. Entre los algoritmos supervisados más utilizados están los de clasificación y los de regresión como, por ejemplo, el árbol de decisión.
     

  2. Algoritmos NO supervisados.
    El aprendizaje no supervisado no utiliza ejemplos conocidos para obtener las inferencias. Estos algoritmos se utilizan especialmente para problemas de agrupamiento o de detección de anomalías. A diferencia de los algoritmos supervisados, los modelos aprenden patrones directamente de los datos, sin supervisión externa por etiquetas. El razonamiento basado en memoria sería un ejemplo de este tipo de algoritmos.
     

  3. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
    Estos algoritmos se basan en el aprendizaje basado en reglas. El modelo es un agente situado en un ambiente donde tiene que tomar decisiones basadas en reglas preestablecidas para ser recompensado. Por ejemplo: en una partida de ajedrez el ambiente se ve limitado a las piezas y el algoritmo de aprendizaje por refuerzo evalúa las posibilidades de cada resultado para ver cuál es el más óptimo. El Q-learning es uno de los algoritmos que se encuentra dentro de este tipo.

     

 

Respecto a las herramientas que se utilizan para llevar a cabo estas técnicas de análisis predictivo se pueden encontrar distintos tipos de software ofrecidos por IBM, Microsoft o el SAS Institute, entre otros.

 

¿Qué aplicaciones tiene la analítica predictiva?

Hoy en día, en la mayoría de empresas, administraciones u organizaciones se almacenan y se usan datos en formato digital. Cualquier sector económico puede tener interés en utilizar la analítica predictiva para reducir riesgos, optimizar operaciones e incrementar los ingresos. Desde los servicios financieros hasta el sector de la salud y los seguros, la analítica predictiva se está usando para mejorar la calidad de los productos y el tiempo de comercialización de estos.

Algunas de las aplicaciones más demandadas que tiene el análisis predictivo son: el mantenimiento predictivo, los sistemas de recomendación, el análisis en digital health o la predicción de hábitos de consumo.

En Basetis podemos resolver cualquier duda que tengas respecto al uso de la Data Science en la analítica predictiva, ¡no dudes en contactar con nosotros!

 

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