Por: Adriana Lizano

|

21 Ago, 2015

Conforme han evolucionado los sistemas, se han acuñado otras definiciones bajo la sombrilla del término inteligencia de negocios, es así como se tiene el término inteligencia predictiva, el cual Adolfo Kvitca, Gerente Comercial de BeSmart, indica que “es el conjunto de estrategias y herramientas que permiten transformar datos en conocimiento para realizar predicciones que contribuyan a mejorar un proceso”.

Por predicción, debemos entender como el conjunto de metodologías matemáticas avanzadas que permiten establecer la probabilidad (score) de que un evento ocurra. A este conjunto de metodologías analíticas apoyadas con soluciones tecnológicas se conoce como minería datos (Data Mining).

Una de las principales características de la minería de datos es que se fundamenta en el análisis de millones de datos. Cuanto mayor sea el volumen de datos, mayor confiabilidad tendremos de las predicciones realizadas.

Otra de sus características es que es posible diseñar una cantidad infinita de modelos analíticos, y a su vez, estos modelos permiten analizar cientos de variables de manera simultánea, mostrándonos conocimiento que con soluciones tradicionales de inteligencia de negocios no sería posible obtener.

De manera práctica, los resultados de los scores son utilizados con múltiples propósitos, desde aspectos de riesgo financiero, predecir la tasa de morosidad de un cliente basado en sus características demográficas y de comportamiento.

Un ejemplo práctico es la gestión del fraude, que consiste en analizar en tiempo real cientos de miles de transacciones de montos bajos, teniendo la capacidad de identificar transacciones fraudulentas, evitando pérdidas (tangibles e intangibles) tanto para el cliente como un banco (en este caso), así como el cumplimiento de la normativa vigente de anti lavado de activos.

Desde el punto de vista de administración pública para la recaudación fiscal, estas soluciones permiten identificar aquellos contribuyentes con mayor probabilidad de estar evadiendo su responsabilidad tributaria.

Bajo esta misma línea de gestión de fraude, las empresas de seguros las utilizan para predecir la probabilidad de que un reclamo sea producto de una acción de fraude contra la aseguradora.

Por otra parte, son sumamente utilizados en soluciones de mercadeo inteligente, en donde la segmentación y perfilamiento de clientes permite identificar aquellos con mayor propensión a la fuga, así como las características demográficas y de comportamiento que nos indicarán cuáles son los servicios o productos que serán más idóneos para ellos, teniendo campañas efectivas de crosssell así como up-sell. Es decir, con las soluciones predictivas podremos identificar inteligentemente a nuestros clientes y conocerlos a fondo, de manera que con soluciones de Decision Management (Next Best Action) le ofrezcamos el producto o servicio que nos garantizará una compra o retención.

También, son utilizadas por áreas de gestión de mantenimiento y soporte de infraestructura de todo tipo. Este tipo de soluciones permiten la implementación de modelos de mantenimiento centrados en confiabilidad, es decir, en la que toda la gestión se basa en la predicción de la probabilidad de un fallo y, por ende, establecer las acciones de mantenimiento pertinentes, yendo más allá del mantenimiento preventivo y correctivo.

En el sector salud, tanto para instituciones privadas como públicas, se utilizan para predecir el volumen de servicios que serán demandados, así como la interrelación de variables y condiciones que repercuten en el brote de una enfermedad en una determinada región.

Decision Management u Optimización de Decisiones, “es el conjunto de estrategias y herramientas que permiten obtener una solución óptima que satisfaga un conjunto de restricciones” indicó Kvitca.

En la figura 1, se presenta la relación que existe entre las soluciones de inteligencia de negocios y las soluciones predictivas.

Este mapa evolutivo es sumamente útil para entender adónde se ubica una organización en sus capacidades analíticas y poder establecer los proyectos de mejora dirigidos hacia una mayor madurez en la gestión de su información en pro de lograr una organización inteligente, en la que las acciones se basan en el conocimiento de los resultados, conocimiento detallado de los fenómenos y situaciones que afectan el negocio y así, tomar las decisiones que aumenten la rentabilidad y estén acorde a la razón de ser de la organización.

Haciendo doble click en las soluciones predictivas, también existe un mapa evolutivo, que al igual que el anterior, nos permite establecer el camino hacia el fortalecimiento del uso de la información en aras del logro de los objetivos.

Al analizar la figura 2, podemos identificar elementos clave que hoy en día forman parte de los negocios, como es la utilización de la información de las redes sociales e incorporar estos datos dentro de nuestros modelos analíticos para optimizarlos.

Hoy en día, con estas funcionalidades predictivas analíticas IBM ha lanzado soluciones como Predictive Customer Intelligence (PCI), Predictive Maintanance and Quality (PMQ) y Counter Fraud Management (CFM). En GBM contamos con personal que le puede apoyar y ampliar esta información para beneficio de su negocio.


Edición #63

Business transformation Edicion #63

Contenido

  • Programa GBM Education Technology (GET)
  • Power 8 instalado en sistema financiero de Honduras
  • GBM Informe Social-Ambiental
  • GBM completa adquisición de LatCapital
  • Business Transformation: Una revolución en TI
  • Cobertura especial
  • ¿Cómo recuperarse en la Nube?
  • Convirtiendo los datos en un activo estratégico
  • Rediseñando la empresa y el internet of things
  • Cinco pasos para obtener visibilidad operativa
  • ¿Estamos administrando las decisiones de la manera correcta?
  • Predecir o perecer
  • Outsourcing: ¿una estrategia de innovación o moda?
  • Liderazgo de TI en el mundo digital: retos y oportunidades
  • Crowdfunding: dinero para los emprendedores e innovadores
  • Big Data ya no está limitado a las grandes empresas
  • Geek