Lo que es y por qué importa

El análisis predictivo es la utilización de información, cálculos de hechos y procedimientos de IA para distinguir la probabilidad de resultados futuros dependientes de información verificable. El objetivo es ir más allá de la comprensión de lo que ha ocurrido para dar una mejor valoración de lo que ocurrirá más adelante.

Historia del análisis clarividente y avances actuales

A pesar de que la investigación clarividente existe desde hace mucho tiempo, es una innovación cuya oportunidad ha llegado. Un número cada vez mayor de asociaciones van a la investigación clarividente para ampliar su principal preocupación y ventaja. ¿Por qué ahora?

El desarrollo de volúmenes y tipos de información, y un mayor entusiasmo por utilizar la información para crear bits significativos de conocimiento.

PCs más rápidos y menos costosos.

Una programación más sencilla de utilizar.

Condiciones financieras más duras y un requisito de separación enfocada.

Con la programación inteligente y simple de utilizar cada vez más común, el análisis predictivo nunca más es simplemente el espacio de los matemáticos y analistas. Los examinadores de negocios y los especialistas en líneas de negocios también están utilizando estos avances.

¿Por qué razón es significativo el análisis predictivo?

Las asociaciones van a realizar una investigación clarividente para ayudar a resolver los problemas y revelar nuevas oportunidades. Los usos normales incluyen:

Distinguir la tergiversación. La consolidación de numerosas técnicas de examen puede mejorar la identificación del diseño y anticipar la conducta criminal. A medida que la ciberseguridad se convierte en una preocupación en desarrollo, el examen social de élite inspecciona progresivamente todas las actividades de un sistema para detectar variaciones de la norma que puedan mostrar tergiversación, vulnerabilidades de día cero y peligros determinados progresivos.

Mejorando los esfuerzos de exhibición. El análisis predictivo se utiliza para decidir las reacciones de los clientes o las compras, así como para avanzar estratégicamente en las aperturas. Los modelos predictivos ayudan a las empresas a atraer, retener y hacer crecer a sus clientes más rentables.

Mejorando las tareas. Numerosas organizaciones utilizan modelos clarividentes para conjeturar las existencias y supervisar los activos. Los transportistas utilizan el examen clarividente para establecer los costos de los boletos. Los alojamientos intentan prever el número de visitantes para alguna noche al azar con el fin de expandir la habitación e incrementar los ingresos. La investigación clarividente permite a las asociaciones trabajar de forma más productiva.

Disminución del peligro. Las evaluaciones financieras se utilizan para evaluar la probabilidad de incumplimiento de un comprador en las compras y son un caso notable de análisis predictivo. Una evaluación FICO es un número producido por un modelo clarividente que consolida toda la información importante para la fiabilidad de un individuo. Otros usos relacionados con el azar incorporan casos de protección y acumulaciones.