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Fabulix Service Manage (FSM)Tecnología - 08 de abril de 2020
Grandes datos junto con Predictive Analytics han estado transformando la forma en que las empresas ejecutan su TI. Junto con IoT, que aprovecha un volumen masivo de datos de sistemas interconectados, el análisis predictivo se está convirtiendo en la nueva norma mediante la cual las empresas no solo mejoran su eficiencia operativa, sino que también dirigen más tráfico a sus productos y servicios.
Uno de los ejemplos más importantes es Amazon, donde Predictive Analytics ha aumentado las ventas de Amazon en casi un 30%. Amazon hizo esto estudiando el patrón de compra de sus clientes y brindándoles sugerencias de productos basadas en esos patrones.
No solo números, la tecnología de análisis predictivo también está haciendo que nuestras vidas sean seguras. Ahora las empresas de automóviles pueden controlar el rendimiento de su automóvil contra el desgaste y la teca y advertirle en consecuencia. Esto está salvando innumerables vidas.
1) Productividad: con el análisis predictivo, no necesita depender de suposiciones tradicionales. Puede aprovechar los datos en tiempo real para crear modelos comerciales inteligentes que den como resultado una mayor eficiencia operativa.
2) Ahorros: el análisis predictivo reduce sus objetivos y objetivos comerciales. Le ayuda a tomar decisiones inteligentes, como a qué clientes dirigirse y qué inversiones realizar. Esto también le permite asignar mejor sus recursos y ahorrar costos.
3) Gestión de riesgos: el análisis predictivo realiza evaluaciones exhaustivas de los datos teniendo en cuenta los sentimientos y las predicciones del mercado. De esta manera, puede tomar decisiones informadas frente a los riesgos prevalecientes.
4) Detecciones de fraude: las metodologías sobre las que se basa el análisis predictivo reconocen fallas y vulnerabilidades antes de que afecten a sus sistemas.
Las compañías de seguros pueden utilizar análisis predictivos para realizar evaluaciones de riesgo adecuadas y, en consecuencia, asesorar a sus clientes. Por ejemplo Las herramientas de análisis predictivo pueden determinar qué áreas son más propensas a robos y pueden usar esta información para recopilar más datos sobre patrones relacionados con el momento del delito. Esta información puede ser crítica y las compañías de seguros pueden transmitir la información a sus clientes. De esta manera, las personas que viven en esas áreas estarán mejor preparadas contra cualquier percance.
El análisis predictivo ha transformado el sector del automóvil al brindar consistencia y certeza a la seguridad del conductor. Ahora, los sensores de IoT pueden brindar información sobre la depreciación del vehículo y, a continuación, el conductor puede tomar las medidas adecuadas. Además, las herramientas de análisis predictivo también pueden proporcionar datos de tráfico y carreteras en tiempo real, lo que puede ahorrar tiempo y recursos.
La analítica predictiva ya está haciendo maravillas en el cuidado de la salud. Por ejemplo puede analizar los datos de los pacientes y recordarles a las personas que programen sus próximas citas o actualizarlos sobre la disponibilidad de medicamentos o nuevos métodos de tratamiento. Sin embargo, la mayor ventaja es cómo la analítica predictiva puede usar datos acumulados o comunidades para predecir la propagación de enfermedades comunes y recomendar acciones apropiadas.
La analítica predictiva tiene el potencial de mejorar la calidad de los productos. Las herramientas de análisis predictivo monitorean constantemente el estado de las máquinas mediante la observación de los datos del sensor. Esto influye directamente en la calidad y cantidad del producto. Además, el análisis predictivo también ayuda a los fabricantes a pronosticar la demanda y utilizar los datos del comportamiento del cliente para innovar en términos de tipos de productos, etc.
Las herramientas de análisis predictivo suelen seguir un proceso predefinido. Los componentes de los procesos son:
Las herramientas predictivas han evolucionado mucho. Anteriormente, solo el personal con habilidades avanzadas podía implementar tales herramientas. Hoy en día, estas herramientas no se limitan a los profesionales de TI avanzados. Con una mayor adopción y accesibilidad, estas herramientas ahora vienen con una fácil asimilación de datos y brindan al usuario gráficos e interfaces visuales informativos. Predictive Model Markup Language (PMML) se propuso como lenguaje estándar para crear modelos predictivos. Es un lenguaje basado en XML. A continuación se enumeran algunos de los principales software de análisis predictivo:
El análisis predictivo ya está aquí y está cambiando la forma en que las empresas realizan sus operaciones y ofrecen servicios a sus clientes. Vivimos en la era de las tecnologías inteligentes como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, las cadenas de bloques, etc. y, a medida que avanzan estas tecnologías, la analítica predictiva avanzará. Los beneficios transformadores que estamos viendo como resultado de la analítica predictiva se multiplicarán y los beneficios serían una eficiencia operativa aún mayor y beneficios directos para el cliente.
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