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13. La revolución digital y análisis predictivo

Capítulo 13

LA REVOLUCION DIGITAL Y ANALISIS PREDICTIVO 

por José Saúl Velásquez Restrepo

Con el análisis predictivo
 se buscan resultados futuros utilizando datos del pasado; los modelos recurren a diferentes  metodologías y matemáticas con un objetivo general muy similar. Algunas técnicas son específicas de clasificación (los resultados del modelo son binarios; un sí o un no, en forma de 0 y 1) y otras de regresión que permiten predecir un valor. Además puede aplicarse a cualquier tipo de evento desconocido del pasado, del presente o del  futuro. 
 
La Revolución Digital aporta el  Big Data con  abundancia de variables estructuradas, como tablas de datos, y no estructuradas, como textos, imágenes o vídeos; ofrece nuevas posibilidades para la predicción y trae a un cambio de práctica. Ahora se construyen reglas de predicción flexibles y heterogéneas con capacidad demostrada de prever datos diferentes de los utilizados para estimarlas; el predictor final utilizado combina distintos modelos, procedimientos y tipos de datos.
 
Big Data Analytics es la tecnología utilizada para analizar una enorme cantidad de datos estructurados y no estructurados que son reunidos, organizados e interpretados por un software, transformándolos en información útil para la toma de decisiones y para generar ideas sobre tendencias de mercado. Además, contribuye a la generación de ideas de nuevos productos y servicios, atracción de clientes, comprensión de la audiencia, seguridad y más beneficios para tomar decisiones estratégicas.
Árboles de Decisión, Redes Neuronales, Máquinas de Vectores de Soporte, Análisis Bayesiano, Regresión Logística, Regresión Lineal, Series Temporales y Data Mining, K-Vecinos más Cercanos, Ensemble Models, Potenciación del Gradiente, Modelos de Respuesta Incremental, reemplazan, introduciendo múltiples parámetros extraídos  de Big Data, con muchas ventajas a los modelos tradicionalmente utilizados  por la estadística.
 
 
  1. Arboles de Decisión, son algoritmos estadísticos o técnicas de Machine Learning que nos permiten la construcción de modelos predictivos de analítica de datos para el Big Data basados en una clasificación según ciertas características o propiedades, o en la regresión mediante la relación entre distintas variables para predecir el valor de otra.
  1. Redes Neuronales, la Inteligencia Artificial y el Deep Learning, técnica de reconocimiento de patrones que imitan las neuronas del cerebro humano, capaz de modelar relaciones extremadamente complejas  y utilizarlas cuando no se conoce la naturaleza exacta de la relación entre los valores de entrada y los de salida. El aprendizaje profundo procesa datos para detectar objetos, reconocer conversaciones, traducir idiomas y tomar decisiones. 
  1. Máquinas de Vectores de Soporte(SVM), son algoritmos de aprendizaje automático supervisado de cara a reconocer esquemas relacionados con dificultades de clasificación o regresión. 
  1. Análisis Bayesiano, una inferencia estadística en la que las evidencias u observaciones se utilizan para actualizar o inferir la probabilidad de que una hipótesis pueda ser cierta. 
  1. Regresión Logística,  utilizada para predecir el resultado de una variable categórica (una variable que puede adoptar un número limitado de categorías) en función de las variables independientes o predictivas. Es útil para modelar la probabilidad de que ocurra un evento como función de otros factores. Por ejemplo, puede usarse para predecir el riesgo crediticio. 
  1. Regresión Lineal, consiste en una línea recta que muestra el “mejor encaje” de todos los puntos de los valores numéricos. También se llama el método de los mínimos cuadrados porque calcula la suma de las distancias al cuadrado entre los puntos que representan los datos y los puntos de la línea que genera el modelo. Así, la mejor estimación será la que minimice estas distancias.
  2. Series Temporales y Data Mining, utiliza grandes bases de datos para obtener perspectivas sobre comportamientos que se repiten de manera consistente. Esto se logra mediante la elaboración de algoritmos que consiguen identificar patrones en medio de datos y establecer correlaciones entre ellos.
  1. K-Vecinos más Cercanos, es un algoritmo de agrupamiento o clustering que reconoce patrones para calcular  la probabilidad de que un elemento pertenezca a una clase según su cercanía en el espacio a los elementos de esa clasificación. Es un método para clasificar casos basándose en su parecido a otros; se desarrolló como una forma de reconocer patrones de datos sin la necesidad de una coincidencia exacta con patrones almacenados. 
  1. Ensemble Models, es famoso por su precisión debido a la disponibilidad de algoritmos de boosting y bagging, que  son procedimientos generales para la reducción de la varianza; la idea básica consiste en combinar métodos de predicción sencillos (débiles), para obtener un método de predicción muy potente (robusto). Crea un nuevo modelo ensayando varios pilotos similares  y combinando los resultados para mejorar la precisión, comprimir la varianza y los sesgos e identificar el mejor modelo para usar con nuevos datos. 
  1. Potenciación del Gradiente, lleva a cabo un resampling (método de remuestreo) de un conjunto de datos para generar unos resultados que formen una media ponderada del conjunto de datos. También se puede utilizar para construir pruebas de hipótesis.
 
  1. Modelos de Respuesta Incremental, utilizados para reducir el Churn o comprobar la eficacia de diferentes acciones de Marketing. Se modela el cambio de probabilidad causado por una acción.  
 
Los desarrollos más utilizados para implementar los  nuevos avances son: 

TECNOLOGIA 5G
hasta ahora, el último desarrollo de redes móviles para atender las demandas de conectividad y soluciones de Inteligencia Artificial, Big Data e Internet de las cosas, diseñado para reaccionar más rápido a distancia, como para una cirugía dirigida, una videoconferencia, un robot. Permitirá movilizar unas oficinas para operar desde cualquier parte como lo requieren el sector financiero, las instituciones de salud y los negocios al detal; también se podrá brindar asesoría con aplicaciones como Realidad Virtual y Realidad Aumentada.  

Robotic Process Automation  ( RPA)

RPA es la manera   como un robot de software, también llamado bot, diseñado para imitar o sustituir el accionar humano ejecuta un conjunto de instrucciones programadas previamente. No se trata de robots físicos, sino virtuales, en forma de interfaz de software. Además, cabe destacar que para automatizar hay que tener una entrada de datos digital y enviar al robot una serie de instrucciones basadas en reglas claras. 
Son las herramientas de automatización que permiten realizar simulaciones en los métodos de negocio y es  esencial para identificar, describir y mejorar los procesos que hacen que la organización funcione. Es la base para determinar qué partes de los procesos se pueden modificar para hacer el negocio más eficiente y competitivo. Las nuevas tecnologías permiten de esta forma ahorrar costes y facilitan las simulaciones para ver si los cambios previstos son factibles y darán buenos resultados. 

Inteligencia artificial
puede hacer trabajos rutinarios para  agilizar  labores que no requieren creatividad y visión crítica, liberando recurso humano para otras tareas que lo requieran. La Inteligencia Artificial también permite programar bots que están diseñados para imitar o sustituir el accionar humano. Operan en forma automatizada y trabajan mucho más rápido emulando el pensamiento racional de las personas.  Actualmente, la IA está presente en la detección facial de los móviles, o los asistentes virtuales.
 
 Blockchain
La tecnología Blockchain es uno de los conceptos más innovadores y disruptivos de los últimos años. Se basa en una cadena de bloques de operaciones descentralizada y pública. Esta tecnología genera una base de datos compartida a la que tienen acceso sus participantes, los cuáles pueden rastrear cada transacción que hayan realizado. Es como un gran libro de contabilidad inmodificable y compartida que van escribiendo una gran cantidad de ordenadores de forma simultánea.
Es la base de la criptoeconomía y representa el mayor avance en ciberseguridad a nivel empresarial y minimiza el riesgo de efectuar operaciones en el metaverso, en donde los actores no se conocen entre sí. Además de ser una forma casi infalible de trazar el recorrido de una transacción (siempre y cuando las divisas no sean criptomonedas), y sirve para infinidad de otros procesos. Por ejemplo, Blockchain se puede utilizar en el área de Recursos Humanos, especialmente en selección de personal, ya que permite identificar a los candidatos gracias al análisis de sus perfiles profesionales.  De esta forma, se eliminan los criterios subjetivos en los procesos de selección y los tiempos de contratación se reducen en gran medida.

Criptoeconomía
Muy relacionada con el Blockchain, la criptoeconomía está cada vez más de moda. El auge del Bitcoin y otras criptomonedas han permitido que se pueda pagar casi cualquier tipo de producto o servicio. Hoy en día, no se sabe cómo será el futuro de la criptoeconomía, pero todos los expertos están de acuerdo en que seguirá siendo tendencia en auge.

Internet of Things
El Internet of Things se refiere a todo lo relacionado con la conexión de aparatos y objetos que no sean ordenadores y dispositivos móviles a Internet. Se trata de conectar objetos cotidianos como pueden ser electrodomésticos, prendas de ropa o cualquier otro objeto a Internet.
La mayoría de las empresas contemplan cómo puede integrar el Internet of Things en sus procesos. No es necesario que se trate de empresas digitales, sino que las compañías tradicionales también requieren transformar su negocio aplicando nuevas tecnologías. La industria alimentaria, por ejemplo, utiliza sensores para saber cuándo y cómo regar los campos y automatizar los procesos de empaquetado y logística.

Realidad Aumentada
Las tecnologías basadas en la realidad aumentada permiten aportar una nueva experiencia de usuario a los clientes y también para todas aquellas personas que forman parte de tu cadena de valor. En términos simples, la Realidad Aumentada permite aplicar algunos aspectos y facilidades del mundo digital al mundo físico; muy útil en ventas y marketing, especialmente si la empresa ofrece objetos físicos que pueden representarse a través de Realidad Aumentada de forma digitalizada. 

Analítica aumentada
El análisis de data nos ayuda a describir, explicar y predecir comportamientos de los consumidores, así como el funcionamiento del negocio, añadiendo herramientas de inteligencia artificial, como por, ejemplo el Machine Learning. De esta forma, se aumenta en gran medida la velocidad de los procesos de analítica y permite el procesamiento de grandes cantidades de datos. Este nuevo paradigma puede implementarse en cualquier tipo de industria, especialmente para aquellas que trabajan con expertos en Big Data y estén interesadas en introducir la Inteligencia Artificial en sus procesos.

Metaverso

El metaverso es una realidad digital con múltiples aplicaciones utilizando conectividad 5G a la que se puede acceder con dispositivos especiales como gafas de realidad virtual o aumentada, a través de las cuales será posible interactuar con otros beneficiarios. Cada uno de estos usufructuarios tiene un avatar (su personaje en el mundo virtual) y podrá trabajar, tener reuniones sociales e incluso jugar con otros usuarios en mundos inversivos. Se trata de espacios interactivos, con entornos corpóreos, autónomos por sí mismos, descentralizados, sin límites y con economías virtuales. 

Ciberseguridad
 
Cualquier empresa, ya sea grande o pequeña, debería tener como máxima prioridad invertir en Ciberseguridad que  no solamente protege las bases de datos, sino también tus redes y aplicaciones. Una brecha en la seguridad podría suponer incluso el fin del negocio, o como mínimo de la reputación con los clientes, empleados y proveedores. Es importante tener en cuenta la Ley de Protección de Datos (GDPR) que afecta a todos los países europeos y asegurar el cumplimento de la legalidad. Si no, se expone a sanciones de las entidades públicas responsables de la protección de datos.

Wearables
Cualquier persona o animal puede llevar un wearable que es un conjunto de aparatos y dispositivos electrónicos que se incorporan en alguna parte del cuerpo interactuando de forma continua con el usuario y con otros dispositivos para realizar alguna función concreta, como  los relojes inteligentes o smartwatchs, zapatillas de deportes con GPS incorporado y pulseras que controlan el estado de salud. Son ejemplos entre otros muchos, de este género tecnológico que se encuentran en la vida humana. Esto no solo implica que se deben tener en cuenta las posibilidades de esta nueva tecnología, sino también que se puede aprovechar la enorme cantidad de datos que genera cada dispositivo wearable. Un smartwatch ( reloj inteligente que posee la particularidad de vincularse y sincronizarse con el Smartphone). Un Fitbit puede dar  mucha información  del usuario que lo lleva puesto: cuántos kilómetros anda al día, qué tipo de distancias recorre, cuántas horas diarias duerme, cuál es su hora de máxima actividad, etc.

Las nuevas tecnologías aportan muchas  oportunidades, tanto en términos de mejorar la productividad y ahorrar costos para las organizaciones y  personas que quieran  especializarse en una de las áreas más demandadas por las empresas y con un futuro prometedor aprovechando las opciones que ofrecen las universidades.

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