Análisis predictivo a través de Data Mining

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Análisis predictivo a través de Data Mining
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Predecir el futuro siempre ha sido uno de los deseos de los más poderosos. Conocer cómo sucederán las cosas para actuar en propio beneficio. Pero la predicción es posible, no podemos ser Nostradamus, pero sí podemos trabajar el análisis predictivo a través de Data Mining.

La analítica predictiva trata de predecir el comportamiento de los usuarios a partir del análisis de sus movimientos por la red, sus compras, preferencias y aspectos de su vida. Hoy en día, gracias a las nuevas tecnologías tenemos mucho más acceso a los datos, tanto propios, generados por nuestros clientes en nuestra red social y CRM; como externos, proporcionados por centros de estadística.

Esta cantidad de datos permite a través de data mining analizar el comportamiento de los usuarios, segmentar mejor los posibles clientes y llevar a cabo estrategias de mercado. De hecho, bancos, empresas, partidos políticos y organizaciones recurren a estrategias de data mining para vender a los ciudadanos que son necesarios. De antemano, saben cómo reacciona la población a determinadas acciones, ya sean de marketing o comportamientos en redes sociales.

Soluciones de análisis predictivo

IBM, SAS, SAP, Oracle, Microsoft, Alteryx o KNIME están a la cabeza en el ranking de soluciones de análisis predictivo. Analizamos cómo funcionan IBM y SAS, los líderes en análisis predictivo

IBM, soluciones para todos

Podemos encontrar múltiples soluciones en tecnología de la mano de IBM, incluidas aquellas que se basan en el análisis predictivo. La empresa ofrece analítica de clientes. Una herramienta que permite anticiparse al comportamiento de los clientes, si una acción les provocará satisfacción o enfado. No sólo sirve para retener y fidelizar a los clientes, sino para generar engagement con ellos. Al final la idea es ganar dinero, con esta herramienta es posible ya que permite satisfacer a los clientes indirectamente.

Por otro lado, tiene capacidad para analizar datos propios de la empresa como costes reales ante una acción, inversiones no hipotéticas o costes operativos de transacciones. De esta forma, se reducen los riesgos en inversión y las posibles pérdidas económicas

Destacar que IBM tiene capacidad para detectar las amenazas y posibles fraudes a través de modelos predictivos. En realidad, detectar patrones inusuales en los usuarios y que están relacionados con acciones de fraude.

SAS Visual Statistics, almacenes en Hadoop

SAS Visual Statistics analiza de forma rápida y sencilla grandes volúmenes de datos almacenados en Hadoop. Lo mejor es que su interfaz es muy sencilla y cualquier directivo puede trabajar con ella, sin necesidad de tener conocimientos en programación o avanzados en informática. El cuadro de mando es perfecto para cualquier tipo de empresa.

Con SAS las empresas pueden introducir múltiples variables y generar gráficos que les ayudarán a tomar decisiones, ya que predicen la tendencia del sector.

 

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