Predicción en Big Data

¿Qué son las técnicas de predicción?

La capacidad de anticiparse a futuros cambios e incertidumbres en el negocio es fundamental para garantizar el éxito. Las técnicas de predicción tienen como objetivo acotar estas incertidumbres, generando pronósticos de utilidad para:

Anticipar demandas de clientes

Anticipar las demandas de clientes en distintos puntos de venta, teniendo en cuenta factores controlables, como el precio de venta, y factores externos, como calendarios laborales o efectos meteorológicos.

Previsión de energía

Ofrecer una previsión de la generación eléctrica de origen renovable y difícil gestión, como la eólica o la fotovoltaica.

Predecir el desempeño

Predecir el desempeño del personal, como el posible rendimiento en ventas de un equipo comercial en base a los datos recogidos en sus pruebas de selección.

Gracias a las técnicas de predicción pueden obtenerse estimaciones sobre estas variables desconocidas, lo que permite una mejor planificación del negocio.

¿Cómo funcionan?

Con procedimientos semejantes a los de la clasificación automática, las técnicas de predicción se basan en la disciplina científica conocida como aprendizaje automático supervisado y otras relacionadas, como el estudio de series temporales. Estas técnicas analizan históricos de las métricas que hay que predecir y, mediante técnicas estadísticas, las relacionan con factores externos que puedan influenciarlas. De este modo se construye un modelo predictivo capaz de estimar los valores más probables que tendrán estas métricas en el futuro próximo.

De forma similar a los sistemas de clasificación, un modelo de regresión es una solución viva, que puede realimentarse de forma continua con nuevos datos a medida que se van obteniendo, reajustándose así de manera automática a cambios en tendencias o fenómenos inesperados.

Igualmente, y con el fin de facilitar la integración del modelo de predicción en el proceso de negocio, además de las predicciones, el modelo puede generar índices de variabilidad o intervalos de confianza de estas predicciones, informando así no solo del valor más probable sino también de la volatilidad esperada.

Esto permite implementar reglas de negocio basadas en estas predicciones, por ejemplo, abasteciendo puntos de venta con mayor stock si se prevé una alta demanda o una alta volatilidad.

Beneficios y valor de las soluciones basadas en técnicas de predicción del IIC

Ventajas que aportan las técnicas de predicción:

Reducción de la incertidumbre

Reducción de la incertidumbre en el negocio mediante la predicción de demandas de clientes, ventas u otras métricas de relevancia.

Establecimiento de reglas de negocio

Establecimiento de reglas de negocio más sólidas basadas en la fiabilidad y precisión de los métodos estadísticos.

Alta velocidad de respuesta

Alta velocidad de respuesta, permitiendo la actualización de las métricas predichas, al ritmo al que llegan nuevos datos.

Garantías de efectividad de las soluciones de técnicas de predicción del IIC

Nos avalan los más de 25 años de trayectoria y experiencia del IIC en el desarrollo de modelos predictivos y las soluciones de alto valor generadas en sectores como la predicción de generación energética y demandas en el sector eléctrico.

El grupo de profesionales del IIC, que cuenta con un alto nivel en el campo del aprendizaje automático, compagina su actividad en el Instituto con labores de investigación, docencia y colaboración con universidades para mantenerse siempre a la última en tecnología. Este conocimiento y experiencia práctica en las diversas técnicas de predicción nos permite desarrollar soluciones a medida, que cumplan los requisitos de tiempos de respuesta y efectividad necesarios para cada proyecto.

Con las técnicas de predicción nos anticipamos a cambios e incertidumbres en el negocio para garantizar el éxito.

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