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La tecnología de la analítica predictiva se empieza a incluir como objetivo dentro de los planes estratégicos de las compañías para lograr la capacidad de tomar decisiones de negocio basadas en datos.
Por lo tanto, el análisis predictivo se vuelve un concepto fundamental para todo tipo de organizaciones que necesitan impulsar su cadena de suministro.
IEBS, la escuela de negocios de la innovación y los emprendedores, ubicada en Barcelona, España, expone que el movimiento de datos a través de la supply chain da como resultado que el big data tenga otras aplicaciones para la industria.
Por ejemplo, exponen los especialistas de la institución, en lo que corresponde al Internet de las Cosas (IoT) se genera información a través de las maquinas, lo cual se almacena en la nube y puede ser consultado para lograr mejores resultados.
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Procesos y técnicas de la analítica predictiva
Las técnicas de la analítica predictiva son las que han generado mayor atención por parte de las empresas al ser los resultados de su evolución muy prometedoras, con un costo relativamente bajo.
Existen varias técnicas que permiten el desarrollo de modelos predictivos bajo metodologías de machine learning.
Los expertos de IEBS enlistaron tres grupos:
Algoritmos de machine learning supervisados
Se entiende por aprendizaje automático supervisado por aquellos algoritmos que se ejecutan en los ordenadores para aprender automáticamente en base a los datos.
Entre los tipos de algoritmos de analítica más utilizados están los de regresión y los de clasificación. Por ejemplo: Naive Bayes, Super Vector Machine, Árboles de decisión o Random Forest.
Datos de machine learning no supervisados
El aprendizaje supervisado utiliza ejemplos conocidos para obtener las derivaciones mientras que el aprendizaje no supervisado no dispone de ejemplos con una etiqueta conocido para realizar las inferencias.
Los tipos de algoritmos de la analítica predictiva no supervisados son para problemas de agrupamiento o de detección de anomalías.
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Algoritmos de aprendizaje por refuerzo
Este modelo se centra en los procesos de aprendizaje basados en reglas, en los que se proporcionan algoritmos automáticos con un conjunto de acciones, parámetros y valores finales.
Al definir las reglas, el algoritmo de aprendizaje automático intenta explorar diferentes opciones y posibilidades, monitorizando y evaluando cada resultado para determinar cuál es el óptimo.
Aplicaciones de uso de la analítica predictiva
La analítica predictiva ofrece diversas aplicaciones de alto impacto para las empresas. Alguna de ellas son:
Sistemas de recomendación
Amazon tiene entre sus claves de negocio el sistema de recomendación de su plataforma e-commerce.
Las recomendaciones de los productos se da luego de analizar millones de datos, establecer segmentos, determinar patrones de comportamientos por tipo de mercado.
Creación de producto
La empresa Netflix es pionera en el uso de la analítica predictiva y la aplica para varios de sus objetivos de empresa.
Con los datos analizados de sus suscriptores, la compañía crea nuevos productos en función a las tendencias de consumo.
Predicción de hábitos de consumo
La cadena de supermercados Walmart utiliza los datos de sus distintas redes para mejorar la rotación de sus stocks, llenar los lineales de sus tiendas con los productos que se van a consumir en tiempo real.
Mantenimiento predictivo
Shell, empresa de generación de energía, utiliza la analítica para supervisar el estado y el funcionamiento de sus equipos para acciones de perforación.
Con los datos predictivos puede realizar pronósticos de averías en máquinas y así anticiparse al problema con la sustitución de las piezas de manera oportuna.
De acuerdo con los expertos, la demanda y la transformación digital debe estar dirigida al cliente, en donde es fundamental aprovechar las oportunidades que brinda la analítica predictiva aplicada a la supply chain para lograr resultados a previsión de la demanda.
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