Algunas aplicaciones del Análisis Predictivo en otros sectores

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En el artículo anterior hablamos de las aplicaciones del análisis predictivo en el marketing y las ventas, pero estos modelos de machine learning tienen muchas otras aplicaciones. Sectores como el financiero, la lucha contra el crimen o la sanidad también se benefician de ello.

Gestionar el riesgo

Con esto, nos referimos tanto a escenarios macroeconómicos como a escenarios microeconómicos. A escala global, podemos predecir (y beneficiarnos) de lo que ocurrirá a los mercados en el corto plazo. A escala individual, podemos hacer un análisis de cada cliente para conocer su comportamiento futuro. De esta forma, podremos anticipar, entre otras cosas, cuáles tienen más probabilidad de no hacer sus pagos a tiempo o con cuáles no recuperaremos la inversión.

Detectar fraudes

Se usa analítica predictiva para detectar desde siniestros fraudulentos hasta créditos inapropiados, robo de identidad, evasión de impuestos, proveedores sospechosos o transacciones financieras fraudulentas. ¡Incluso para encontrar plantaciones ilegales de marihuana gracias al consumo eléctrico!

Gestión de inventarios

Gracias a las técnicas de series temporales y machine learning, podremos predecir la demanda de un producto para gestionar el inventario. Así, anticiparemos tanto la cantidad de materia prima necesaria como el espacio de almacenamiento que necesitaremos.

Compraventa de acciones en bolsa

Hoy ya se utilizan los algoritmos predictivos para invertir en bolsa. Gracias a ello, no solo sabemos qué acciones subirán, sino también cuándo es el mejor momento para venderlas.

Gestión eficiente de los recursos públicos

Con analítica predictiva, podemos conocer los datos demográficos de la población futura en distintas zonas, así como los servicios públicos que necesitarán. Así, se podrán planificar mejor desde la gestión de las basuras hasta la creación de nuevas infraestructuras.

Combatir el crimen

El análisis predictivo va más allá de combatir el fraude cuando se trata de luchar contra el crimen. Como comentamos en el artículo Luchar contra el crimen con Big Data, podemos predecir desde crímenes leves hasta atentados, secuestros y asesinatos. También podemos anticipar qué movimientos hará el crimen organizado y predecir la probabilidad de que un criminal vuelva a delinquir, de modo que se tomen mejores decisiones respecto a su encarcelamiento.

Asistencia sanitaria

La analítica predictiva también salva vidas. Podemos anticipar qué pacientes tienen riesgo de padecer ciertas enfermedades como la diabetes o problemas de corazón.También cómo evolucionarán ciertas enfermedades, el contagio de las mismas o cómo reaccionará el paciente a cada tratamiento posible.

Gestionar el talento en la empresa

Como comentamos en los artículos sobre Big Data y Recursos Humanos, gracias al análisis predictivo podemos saber qué empleados tienen más probabilidad de marcharse y tomar medidas para fidelizarles. También podemos predecir el desempeño futuro de nuestros candidatos o encontrar al talento más merecedor de un ascenso, entre otras cosas.

Mejorar el Medio Ambiente

Ya vimos en los artículos de Big Data y Medio Ambiente que el Big Data y el análisis predictivo también pueden ayudar a crear un mundo mejor. Predecir cuál será nuestra huella en el planeta, cómo será el el cambio climático, cómo se pueden aprovechar mejor los recursos y cómo evolucionarán las distintas especies de la biosfera en vista de los cambios es el primer paso para luchar por un planeta más limpio.

Conclusiones

El análisis predictivo puede ser aprovechando en múltiples sectores. Los anteriores son solo unos pocos ejemplos de los cientos que se podrían mencionar, ya que las aplicaciones prácticas son casi infinitas. Es por eso por lo que resulta tan importante estar al día en lo que respecta a estas tecnologías y tener una base de formación en Big Data de calidad.


Déborah Fernández, responsable de marketing y comunicación de datahack

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