Tecnologías emergentes y datos abiertos: Analítica Predictiva

Para poder extraer todo el valor de los datos, es necesario clasificarlos, filtrarlos y cruzarlos mediante procesos de analítica que nos ayuden a sacar conclusiones, convirtiendo los datos en información y conocimiento. Tradicionalmente la analítica de datos se divide en 3 categorías:

• Analítica descriptiva, que nos ayuda a entender la situación actual, qué ha pasado para llegar hasta ella y por qué se ha producido.

• Analítica predictiva, cuyo objetivo es anticipar hechos relevantes. Es decir, nos cuenta qué va a pasar para que un ser humano pueda tomar una decisión.

• Analítica prescriptiva, donde se proporciona información sobre las decisiones más acertadas en base a una serie de escenarios futuros.  Es decir, nos indica qué hacer.

El tercer informe de la serie “Awareness, Inspire, Action” se centra en el segundo estadio, el de la Analítica predictiva. Para ello sigue la misma metodología que los dos informes anteriores, dedicados a la Inteligencia Artificial y el Procesamiento del Lenguaje Natural.

La analítica predictiva nos permite responder preguntas de negocio como ¿sufriremos una rotura de stock? ¿Bajará la cotización de una determinada acción? O ¿Nos visitarán más turistas el próximo puente? En base a esta información las empresas pueden definir su estrategia de negocio, y los organismos públicos elaborar políticas que respondan a las necesidades de los ciudadanos.

Tras una breve introducción que contextualiza la materia a tratar y explica la metodología, el informe, elaborado por Alejandro Alija, se desarrolla de la siguiente manera:

• Awareness. En la sección Awareness se explican los conceptos clave, destacando los tres atributos de la analítica predictiva: el énfasis en la predicción, la relevancia para el negocio de los conocimientos resultantes y su tendencia a la democratización para extender su uso más allá de los usuarios especialistas y científicos de datos. En este apartado también se mencionan los modelos matemáticos de los que hace uso y se detallan algunos de sus hitos más importantes a lo largo de la historia, como el protocolo de Kyoto o su utilidad para detectar la fuga de clientes. 

• Inspire. La sección Inspire analiza algunos de los casos de uso de la analítica predictiva con más relevancia en la actualidad en tres sectores muy diferentes. Empieza con el sector industrial, donde se explica cómo funciona el mantenimiento predictivo y la detección de anomalías. Continua con ejemplos relativos a la predicción de precios y demanda, en la cadena de distribución de un supermercado y en el sector energía. Y finaliza con el sector salud y el diagnóstico aumentado de imagen médica.

• Action: En la sección Action se desarrolla de forma práctica un caso de uso concreto, utilizando para ello datos y herramientas tecnológicas reales. En este caso el conjunto de datos seleccionado es accidentes de tráfico en la ciudad de Madrid, publicado por el Ayuntamiento de Madrid. A través de la metodología recogida en la siguiente figura, se explica de manera sencilla cómo utilizar técnicas de análisis de series temporales para modelar y predecir el número de accidentes en los meses futuros.

El informe finaliza con la sección Última parada, donde se recopilan cursos, libros y artículos de interés para aquellos usuarios que quieran seguir avanzando en la materia.

En este vídeo, su autor te cuanta más sobre el informe y la analítica predictiva.

A continuación, puedes descargarte el informe completo en pdf y word (versión reutilizable), así como acceder al código utilizado en el ejemplo de Action en este enlace.