De la dada a la decisió: així funciona un model predictiu
Les dades per si sols no serveixen de molt (per no dir res). El veritable valor apareix quan aquestes dades s'analitzen i es converteixen en prediccions que orienten decisions reals. Aquest procés -anomenat Anàlisi predictiva- permet anticipar comportaments, mitigar riscos, optimitzar recursos i planificar amb base en escenaris probables.
Què és l'anàlisi predictiva?
L'anàlisi predictiva consisteix a estudiar dades actuals i històriques per a preveure possibles escenaris futurs. El seu objectiu no és només descriure què va passar o per què va passar, sinó anticipar el que probablement ocorrerà, en funció de patrons i relacions presents en les dades.
A diferència de l'anàlisi descriptiva (què va passar) o diagnòstic (per què va passar), l'anàlisi predictiva va un pas més enllà: cerca respondre “què podria passar”.
Com funciona un model de predicció real
El cicle: de les dades a la decisió
Transformar dades en decisions implica diverses etapes clau:
1. Recopilar i preparar les dades
Les dades solen venir de múltiples fonts: bases de dades, sistemes ERP, fulls de càlcul, registres transaccionals, etc. Aquests han de netejar-se, unificar-se i estructurar-se en un repositori comú (data warehouse / data lake).
2. Entrenar el model
Usant tècniques estadístiques, machine learning o fins i tot aprenentatge profund (deep learning), s'entrena un model sobre les dades històriques. Aquest model aprèn patrons que permeten estimar la probabilitat de resultats futurs.
3. Validar i desplegar
Una vegada entrenat el model, ha de validar-se amb dades de prova per a comprovar la seva precisió. Si els resultats són bons, s'integra en els sistemes de negoci per a gestionar prediccions que ajudin en la presa de decisions.
4. Monitorar i actualitzar
Un model predictiu no és estàtic: conforme es generen noves dades o canvia l'entorn, convé reciclar el model, reentrenar-lo i ajustar-lo per a mantenir la seva rellevància i precisió.
Tècniques comunes de models predictius
Entre les tècniques més usades en analítica predictiva destaquen:
-
Arbres de decisió: permeten predir decisions o resultats a partir d'una seqüència de preguntes binàries (sí/no).
-
Regressió (lineal o logística): per a modelar relacions entre variables independents i dependents, o classificar esdeveniments segons probabilitats.
-
Anàlisi de sèries temporals: quan les dades tenen caràcter seqüencial en el temps s'empren tècniques com ARIMA o, en contextos més avançats, xarxes neuronals recurrents o models amb memòria.
-
Xarxes neuronals / deep learning: quan les dades són complexes o d'alta dimensionalitat (imatges, veu, múltiples variables), aquestes tècniques poden capturar relacions no evidents i oferir prediccions més precises.
Aplicacions reals: de finances a manteniment
L'anàlisi predictiva s'aplica en múltiples sectors:
-
En finances, per a avaluar riscos de crèdit abans d'aprovar préstecs, detectar fraus o anticipar el comportament de mercat.
-
En retail, per a pronosticar demanda, optimitzar inventaris i personalitzar campanyes de màrqueting.
-
En manufactura, per a planificar compres, optimitzar logística, predir fallades en maquinària i programar manteniments preventius.
-
En sanitat / salut, per a anticipar riscos de malaltia, planificar recursos, optimitzar tractaments, o detectar anomalies en monitoratge de pacients.
Beneficis clau
-
Reducció del risc en la presa de decisions, secundant-les en dades i probabilitats.
-
Millora de l'eficiència operativa i previsió de necessitats (estoc, personal, manteniment, etc.).
-
Personalització de serveis/productes i major satisfacció de client gràcies a prediccions de comportament.
Limitacions i reptes
-
La qualitat del model depèn directament de la qualitat i quantitat de dades disponibles. Dades esbiaixades, incomplets o poc representatius poden distorsionar les prediccions.
-
Els models han de revisar-se i actualitzar-se a mesura que canvien les condicions del negoci o de l'entorn, la qual cosa implica esforç tècnic i organitzatiu.
-
No hi ha garanties absolutes: un model predictiu ofereix escenaris probables, no certeses. Ha d'usar-se com a suport a decisions, no com a substitut del criteri humà.
Un model de predicció real és molt més que estadístiques o gràfics: és una eina estratègica que transforma dades en decisions. Si vols saber més, i formar-te en un sector en ple creixement, descobreix La Salle Campus Barcelona.
BUSINESS INTELLIGENCE Y BIG DATA A | LA SALLE-URL