En el panorama de la analítica de datos, la analítica predictiva está ganando protagonismo como la evolución natural tras dominar los reportes históricos. Esta disciplina busca, como su nombre lo indica, predecir eventos futuros a partir de patrones pasados y presentes. En 2015, gracias a la mayor disponibilidad de datos y a herramientas estadísticas más potentes (muchas derivadas del mundo de Big Data), incluso las empresas medianas pueden empezar a aprovechar modelos predictivos para anticiparse a las necesidades del negocio. Se trata de pasar de preguntar «¿qué pasó y por qué?» a «¿qué es probable que pase y qué podemos hacer al respecto?».

La analítica predictiva utiliza técnicas como minería de datos, algoritmos de machine learning y modelos estadísticos clásicos para encontrar relaciones ocultas entre variables y proyectarlas al futuro. Por ejemplo, analizando históricos de ventas y datos económicos, un modelo podría pronosticar la demanda de ciertos productos el próximo trimestre, ayudando a planificar inventarios. En marketing, mediante el análisis del comportamiento de clientes (compras previas, interacciones, características), se puede estimar qué clientes tienen mayor riesgo de darse de baja o qué perfil de usuario es más propenso a responder a una promoción. Así, la empresa puede tomar acciones proactivas: dirigir ofertas personalizadas o reforzar la retención antes de perder al cliente.

Implementar analítica predictiva en una empresa mediana es cada vez más viable. Existen soluciones accesibles, desde complementos de predicción en softwares de BI hasta plataformas de código abierto como R o Python con bibliotecas de machine learning. No hace falta un ejército de científicos de datos para comenzar; por ejemplo, herramientas como Microsoft Excel ya incorporan análisis de regresión y pronósticos básicos que pueden aprovecharse. Lo importante es contar con datos de buena calidad y un entendimiento claro del problema de negocio a resolver. Algunas empresas optan por pilotos sencillos: tal vez usar los datos de los últimos 3 años para predecir las ventas del próximo mes en diferentes sucursales, y comparar esas predicciones con lo que realmente ocurre, afinando el modelo gradualmente.

Los beneficios de adelantarse a los acontecimientos son enormes. Significa tomar decisiones con antelación: ajustar producción antes de que ocurra un quiebre de stock, lanzar una campaña preventiva para clientes en riesgo de fuga, o programar mantenimiento de equipos antes de una falla prevista (evitando costos de inactividad). En 2015, las empresas que adoptan analítica predictiva están mejor preparadas para competir en entornos cambiantes, pues convierten la incertidumbre en insight accionable. Para las empresas medianas, dar estos primeros pasos en predicción es un movimiento estratégico que puede nivelar el terreno frente a competidores más grandes, al aprovechar al máximo uno de sus activos más valiosos: sus datos.