El análisis predictivo se ha vuelto cada vez más frecuente en las empresas, ya que es una herramienta estratégica para las organizaciones, pues utiliza el historial de datos para identificar patrones y prever tendencias y comportamientos del mercado.
Puede (y debe) ser utilizado en diversas áreas, contribuyendo significativamente a la gestión de riesgos, la optimización de procesos, la planificación estratégica, el marketing y otras áreas imprescindibles para el éxito de una empresa.
Respaldado por sus tres pilares principales —datos, modelos estadísticos y algoritmos, e interpretación y aplicación de los resultados—, garantiza la flexibilidad para adaptarse a las demandas de distintos segmentos del mercado.
Son innumerables los beneficios de su aplicación. En la industria, por ejemplo, permite monitorear el estado de máquinas y equipos para optimizar las rutinas de mantenimiento y evitar paradas. En el agronegocio, genera insights sobre eventos climáticos específicos para enfrentar sus desafíos, flexibilizando la cadena productiva y garantizando resiliencia ante escenarios adversos.
Además, fomenta la toma de decisiones basada en datos, influye positivamente en la experiencia del cliente, promueve el aumento de la eficiencia operativa, contribuye a la reducción de riesgos y la prevención de fraudes, impulsa la mejora continua de los procesos y favorece una cultura de innovación. Todos estos aspectos también impactan en la credibilidad y, en consecuencia, se convierten en una ventaja competitiva para el negocio.
Sin embargo, para que se aplique de manera asertiva y eficiente, la empresa debe estar organizada y contar con un historial de datos, entre otros aspectos a considerar. De lo contrario, el análisis predictivo puede generar el efecto contrario y proporcionar escenarios poco realistas.
El Análisis Predictivo requiere Gestión por Procesos
Los datos confiables son un requisito básico para que el análisis predictivo funcione, y recopilar datos sin una gestión por procesos puede ser una tarea extremadamente difícil.
La gestión por procesos se vuelve imprescindible, ya que los datos consolidados, así como su historial, requieren consistencia y estandarización. Es el factor responsable de garantizar que la información analizada sea comparable entre iguales, evitando escenarios inconsistentes.
Como ya decían nuestros profesores: no es posible comparar manzanas con plátanos. Al comparar información recopilada de diferentes maneras o sin un patrón definido, se compromete el análisis predictivo y se impide que se alcance su principal objetivo.
El BPM garantiza una estructura sólida, trazabilidad, historial de datos organizados y el contexto necesario para que el análisis funcione, incluso con algoritmos de inteligencia artificial, facilitando el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Otro aspecto a considerar es la mejora continua, pilar fundamental de la gestión por procesos, que alimenta el análisis predictivo con datos de calidad y procesos estandarizados. De este modo, las predicciones generadas se vuelven más precisas y confiables.
Procesos estructurados con Interact Suite
Antes de enfocarse en la implementación del análisis predictivo, es necesario estructurar la gestión por procesos de su empresa. Para ello, puede contar con la solución de Gestión por Procesos de Interact Suite.
La solución promueve la alineación entre las estrategias organizacionales, la tecnología de la información y las demás tecnologías operativas. También incluye herramientas para la automatización de procesos y funcionalidades de inteligencia artificial.
El enfoque disciplinado propuesto permite planificar, documentar, analizar, modelar, diseñar, ejecutar, medir, monitorear, controlar y mejorar los procesos de una organización.
Sus funcionalidades permiten la gestión y el perfeccionamiento de los procesos con base en el análisis de datos históricos, la recolección automática de indicadores, la generación de datos estratégicos previamente definidos y, además, cuentan con un mapa de calor para evaluar los puntos críticos de cada proceso e implementar mejoras.
Por su parte, el Asistente de Procesos, una herramienta de inteligencia artificial, ayuda a identificar etapas que pueden ser eliminadas o incorporadas a los procesos, explora indicadores que pueden vincularse y proporciona un análisis crítico del proceso.
Además, el Analytics Manager, vinculado a la solución, ofrece una gestión analítica para que las empresas alcancen la madurez en el análisis de datos, ya que reúne y cruza diversas fuentes de información para garantizar una mejor toma de decisiones y contribuir a un historial de datos confiable para el análisis predictivo.
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