Qué son las herramienta de machine learning y cómo utilizar sus análisis predictivos en la estrategia de negocio

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Transformación digital de las empresas, data science y big data

La cada vez mayor digitalización de las empresas y el aumento de la conectividad, que genera una gran cantidad de información digital, ha impulsado el uso de los software business intelligence (BI) para poder aprovechar ese flujo de datos de valor y convertirlos en conocimiento para mejorar la toma de decisiones estratégicas, conocer a los consumidores e identificar nuevas oportunidades de negocio.

El volumen de datos que se maneja es cada vez mayor, ya hablamos de big data y software big data para poder gestionarlos. Además, cada vez se hace más necesario el uso de herramientas de inteligencia de negocio para poder realizar un efectivo análisis de datos (data analytics).

El data science o ciencia de datos es actualmente todo un fenómeno en el ámbito empresarial para obtener el conocimiento que las compañías necesitan para innovar, destacar y disparar su rentabilidad.

Pero no es necesario llegar a un análisis big data para beneficiarnos de las ventajas empresariales que supone el data analytics. Con la digitalización y la Industria 4.0 disponemos de suficientes datos de valor de nuestros negocios para convertirlos en conocimiento mediante aplicaciones BI, que no solo describan el estado de la empresa y sus oportunidades, sino que también puedan predecir patrones de consumo y comportamientos empresariales (productivos, financieros, de ventas, etc.)

¿Y cuál es el común denominador de estas herramientas de inteligencia de negocio? El software machine learning.

 

Cómo funcionan las herramientas de machine learning

La tecnología de inteligencia artificial (IA) ya está presente en la mayoría de las aplicaciones de inteligencia de negocio, en concreto, a través de las herramientas de machine learning o de aprendizaje automático.

Un software machine learning permite procesar y analizar datos de una empresa rápidamente y de manera efectiva. Estos datos son:

  • Estructurados: como datos financieros, comerciales, productivos, etc. procedentes de los software de gestión que tenga la empresa (software ERP, CRM, software industrial, SGA, software logístico…), de estudios de mercado y de la competencia.
  • No estructurados: provenientes de sensores IoT, imágenes, vídeos, cookies, geolocalización, metereología, redes sociales, app para móvil, visionado de plataformas de streaming, etc.

El software Machine Learning, además, analiza de manera automática estos datos y aprende de ellos para identificar patrones y aplicar modelos predictivos. Mediante un conjunto de datos de entrenamiento, va aprendiendo de manera autónoma a predecir y pronosticar eventos o resultados futuros.

Los algoritmos del machine learning son capaces de analizar todos esos datos y detectar patrones de comportamiento para poder predecir futuros resultados o fluctuaciones de mercado.

De esta forma, una herramienta de machine learning permite no solo crear análisis descriptivos del negocio, basados en datos históricos, sino también análisis predictivos para adelantarnos con éxito a las tendencias de consumo y a los cambios del mercado.

 
El análisis predictivo es uno de los grandes potenciales de una herramienta machine learning para poder obtener una ventaja competitiva.
 
 
Las herramientas de machine learning recopilan de forma automática datos de valor para la empresa y los presentan en reportes y gráficos para comprender el estado actual de una organización y predecir nuevos escenarios.
 

Herramientas de machine learning y el análisis predictivo

El análisis predictivo es uno de los grandes avances que han introducido las herramientas de machine learning en las aplicaciones de inteligencia de negocio.

Predecir el comportamiento de los consumidores es una de las grandes aplicaciones de los modelos predictivos. Este análisis basado en datos objetivos y patrones que se van repitiendo permite: optimizar con la mayor garantía de éxito los procesos productivos, comerciales y financieros de una organización; o identificar tendencias de consumo, nuevas necesidades, excepciones en patrones financieros para detectar fraudes, etc.

Esta anticipación para poder presentar nuevos productos o servicios que satisfagan las nuevas demandas de los clientes y ser pioneros en determinados mercados es la gran ventaja diferencial que se obtiene de los pronósticos del software machine learning.

Además, ya que estos sistemas se actualizan constantemente por su aprendizaje automático, las herramientas de machine learning son cada vez más eficaces, ya que con el tiempo disponen de cada vez mayor volumen de datos que interpretar y reinterpretar para identificar patrones y elaborar pronósticos.

 
Los modelos predictivos  que realizan las herramientas de machine learning suponen una información de gran valor para tomar decisiones y desarrollar mejores acciones de negocio.
 
 

Aplicaciones del software machine learning en la realidad empresarial

El uso del análisis predictivo con aprendizaje automatizado ya es una realidad, y numerosos sectores lo utilizan a la hora de presentar novedades basadas en estrategias empresariales eficaces, con menor riesgo e incertidumbre.

La proactividad que permite el software machine learning facilita la implantación de estrategias que favorecen el crecimiento empresarial.

Aplicaciones de las herramientas machine learning por sectores:

  • Sanitario: para la detección y previsión de enfermedades.
  • Industrial: para anticiparse a fluctuaciones en la demanda o mostrar una alta personalización en su gama de productos.
  • Logística: para detectar a tiempo variaciones en la cadena de suministro y optimizar los servicios de transporte.
  • Marketing y eCommerce: para detectar cambios en los consumidores, presentar acciones comerciales personalizadas u ofrecer recomendaciones de productos perfectamente adaptadas al gustos del usuario.
  • Financiero: para anticiparse a comportamientos económicos de compañías y mercados o detectar fraudes bancarios y fiscales.
 

Ventajas de las herramientas de machine learning y los modelos predictivos

  1. Identificar patrones difíciles de detectar entre un gran volumen de datos de diferente origen para predecir tendencias futuras.
  2. Anticipar comportamientos de consumo, del flujo de oferta y demanda, de necesidades productivas o acciones de mantenimiento de maquinaría y equipos.
  3. Adelantarse a la hora de establecer estrategias de producción o de negocio en base a previsiones de futuro y cambios aún no perceptibles con análisis de datos descriptivos.
  4. Aumentar la efectividad y reducir la incertidumbre ante acciones de venta cruzada, necesidades de contratación, identificación de fraudes bancarios o fiscales y la definición de estrategias comerciales y de publicidad. En general, disminuye el riesgo a la hora de innovar en nuestra estrategia económica, productiva o comercial.
 
Ventajas de las herramientas de machine learning y los modelos predictivos
 
"Aplicación del machine learning en la empresa y la nueva automatización mediante IA y software", reportaje con especialistas en machine learning desde diversas vertientes profesionales.
Reportaje con expertos en machine learning
 
 

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