“El análisis predictivo, o Predictive Analytics, es una rama del análisis de datos que utiliza datos históricos y modelos estadísticos, de machine learning y de Inteligencia Artificial (IA), para identificar patrones y predecir resultados futuros. En esencia, busca ir más allá de la descripción de lo que ha sucedido para anticipar lo que podría suceder”.
¿Qué es el análisis predictivo?
En síntesis, podemos afirmar que el principal objetivo del análisis predictivo (Predictive Analytics) consiste en transformar datos históricos en información útil para predecir o anticipar situaciones que puedan producirse en el futuro, lo que puede generar ventajas competitivas para las empresas en diversos sectores anticipando inteligencia para la toma de decisiones que, de no tomarse, podrían tener un impacto relevante para los resultados del negocio.
El análisis predictivo utiliza datos actuales y datos históricos para permitir a las organizaciones hacer predicciones sobre el futuro, incluso responder a ciertas incógnitas. Puedes ver la probabilidad de que se produzca un acontecimiento o una situación específica dados los datos analizados.
Los ejemplos de análisis predictivo son muy variados:
Comercio electrónico
Los sitios de comercio electrónico utilizan el análisis predictivo para ofrecer productos específicos que puedan interesar a un usuario, basándose en el comportamiento de las compras anteriores, de las navegaciones de otros visitantes y en los productos que ha visto.
Gestión de Personas
Un departamento de recursos humanos podría utilizar el análisis predictivo para detectar si los empleados están pensando en marcharse de la compañía por determinados comportamiento, entre otras, provocados por una baja motivación o vinculación con la marca, a partir de la cuál se pueden poner en marcha medidas para persuadirles para que se queden.
Seguridad Informática
En seguridad informática, la predicción podría tratar de diagnosticar dónde ha infectado el malware en los sistemas, basándose en la actividad de la red y los flujos de datos. Estos sistemas reciben entonces la máxima prioridad para una inspección en profundidad o para determinar planes de prevención para la mitigación de riesgos de forma anticipada.
El análisis predictivo difiere, en cierta medida, de las previsiones generales, pues se focaliza en proporcionar información sobre casos concretos (clientes, empleados y sistemas, en los ejemplos anteriores). Esto hace que el análisis predictivo sea procesable. Abre la puerta al despliegue de mejoras y a buscar resultados inmediatos a través de la aplicación de las conclusiones de los análisis.
Pasos básicos para el análisis predictivo
La integración del uso del análisis predictivo de datos puede realizarse en los siguientes pasos:
Definir el objetivo y los resultados esperados
Definir el resultado que se desea, por ejemplo, cómo ofrecer a cada cliente productos adicionales de acuerdo con sus necesidades e intereses.
Recopilar las fuentes necesarias
Recopilar los datos que serán necesarios de las fuentes de información que los contienen (datos de seguimiento del sitio de comercio electrónico, registros de CRM, etc.).
Preparar y combinar los datos
Si es necesario, preparar los datos de cada fuente de información y, a continuación, combinar los distintos conjuntos de datos en base a los objetivos.
Elaborar los modelos
Elabore modelos de análisis predictivo, utilizando el análisis estadístico para ver qué resultados suelen seguir a determinados acontecimientos.
Aplicar los modelos
Aplicar los modelos a su caso de uso y realizar los ajustes necesarios para asegurar su alineamiento con los objetivos y resultados esperados.
Revisar los modelos
Revisar los modelos de forma periodica para asegurarse de que funcionan correctamente y responden a sus premisas.
Una plataforma de análisis que tenga por bandera la facilidad de uso puede hacer que estos pasos sean accesibles para usuarios empresariales y no técnicos.
Por otra parte, deberás decidir qué beneficios empresariales deseas obtener e identificar los datos necesarios para alcanzar el objetivo. Después, la aplicación analítica contribuirá y ayudará a que la preparación y combinación de datos sea sencilla, y a que la construcción de los modelos de análisis predictivo sea intuitiva.
Y esa solución, debemos decirlo, es Sisense.
Afrontando la era del Big Data
¿Para qué se utiliza el análisis predictivo en la mayoría de los casos? Es especialmente útil cuando se trata de sacar el máximo partido del Big Data.
La riqueza del Big Data puede aprovecharse para obtener información muy específica, por ejemplo, por visitante de un sitio de comercio electrónico. Un ejemplo son los clics individuales en diferentes productos y páginas de cada usuario. Las técnicas analíticas deben adaptarse al ingente volumen, velocidad y variedad de datos. Una de estas técnicas es la minería de datos, que ayuda a los usuarios a identificar patrones y tendencias. Otras son los algoritmos estadísticos para construir modelos, y el aprendizaje automático para actualizar los modelos a medida que llegan nuevos datos.
Mantenga sus datos seguros
Otra área en la que los ejemplos de análisis predictivo pueden ayudar a su organización a subir el listón es la ciberseguridad.
El uso de este método irá más allá de dónde han sido atacados sus sistemas. Puede predecir dónde es probable que los ciberdelincuentes ataquen a continuación, señalar sus puntos débiles y diagnosticar hasta qué punto está la organización preparada para resistir un ataque antes de que se produzca.
Por tanto, contribuir a los planes de prevención y mitigación de riesgos.
Sisense Forecasting
Con Sisense, puedes cambiar fácilmente un parámetro y ver cómo y a qué elemento afecta, para saber qué escenario te ayudará a alcanzar tus objetivos y a tomar las decisiones empresariales correctas. Sisense Forecast ofrece funciones de previsión muy sofisticadas que convierten a los analistas empresariales en los héroes de los datos.
Los algoritmos avanzados de aprendizaje automático incluidos en Sisense, pueden predecir resultados para los indicadores a partir de los datos actuales, todo ello sin necesidad de que cuentes con expertos en ciencia de datos, escribir scripts de Python, integración de R o el uso de plataformas comerciales avanzadas de ciencia de datos.
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Parapentex Studios, July 2025