El análisis predictivo en un entorno turbulento

¿Cómo mantener la seguridad en tiempos de incertidumbre? El auge de la digitalización en la última década ha cambiado la forma de operar de muchas empresas.

Las tecnologías modernas basadas en la inteligencia artificial ayudan a la gestión proporcionando predicciones para que las empresas puedan minimizar los riesgos y prepararse para los próximos cambios. Por tanto, una forma de mantener la estabilidad es aprovechar las oportunidades que ofrece el análisis predictivo de Big Data. 

La agitación del mercado resultante de la pandemia ha sacudido muchas economías. Las interrupciones en la producción y el suministro de componentes han afectado a casi todas las industrias y han llevado a una situación en la que los mercados mundiales están viendo niveles récord de inflación. Los datos de Eurostat muestran que la inflación del IPCA en la eurozona alcanzará un récord del 9,1% en agosto de 2022. El aumento de los niveles de inflación afecta directamente a las operaciones de todas las empresas, obligándolas a tomar medidas para minimizar las pérdidas, pero también a buscar soluciones que garanticen un crecimiento estable, independientemente de los rápidos cambios del mercado.

La mayoría de las empresas ya han tomado medidas para reducir los costes. La difícil situación también está centrando la atención de los directivos en las inversiones en herramientas que ayuden a resolver el problema de las pérdidas y en las medidas para aumentar la ventaja competitiva, como por ejemplo mejorando la calidad de los productos o la transparencia con los clientes.

El Análisis de Grandes Datos: un Arma en la Crisis

En tiempos de rápidos cambios en el mercado, las soluciones de éxito basadas en el Big Data vienen al rescate. Es gracias a la capacidad de generar y recopilar grandes conjuntos de datos que la analítica predictiva ha cambiado de cara. Los análisis destinados a predecir futuras secuencias de acontecimientos utilizan datos históricos, pero también datos generados en tiempo real. Se someten al análisis de la inteligencia artificial (IA), que utiliza algoritmos adecuados para ello. El análisis da lugar a predicciones o propuestas de las soluciones más óptimas. 

La mejora de la inteligencia artificial (mediante el aprendizaje automático) permite obtener previsiones cada vez más precisas, lo que permite crear árboles de decisión que determinan los costes y beneficios de cada opción. Gracias a la previsión basada en grandes conjuntos de datos fiables, la gestión empresarial ha adquirido una calidad diferente. 

Big Data - Ejemplos de Cómo Utilizar los Datos 

El análisis predictivo se utiliza en diversos ámbitos y se desarrolla cada vez más, incluso en el comercio, donde se utiliza para optimizar los procesos y los niveles de inventario. Los resultados de los análisis elaborados con el uso de algoritmos adecuados se utilizan para predecir tendencias, hábitos de consumo, pero también el rendimiento de las máquinas, la demanda de determinados productos o los componentes de la producción.

La inteligencia artificial necesita datos, y éstos se recogen de forma continua mediante, por ejemplo, sensores, es decir, sensores colocados en los productos transportados que requieren condiciones especiales, como el mantenimiento de la temperatura y la humedad adecuadas. Gracias a ellos, se minimiza el riesgo de pérdidas por rotura de la cadena de frío. 

Los registradores nos permiten reaccionar en tiempo real en caso de anomalías. También ofrecen a los clientes la garantía de transportar los productos manteniendo su calidad. Estas soluciones, que proporcionan datos fiables en tiempo real, también aumentan la transparencia de las relaciones con los clientes, lo que refuerza la confianza en la empresa de transporte.

El Análisis de Big Data Frente a Los Seguros 

El uso de la predicción en las empresas también sirve de apoyo a los seguros corporativos. El análisis de datos es útil para determinar el riesgo y estimar las primas. Los datos que facilitan los sensores que controlan las mercancías transportadas y almacenadas permiten a las aseguradoras ofrecer presupuestos más rápidos, pero también afectan al precio del seguro. 

Como Daria Roszczyk-Krowicka, Directora de Ventas y Marketing de Blulog una empresa que ofrece soluciones modernas de control de la cadena de suministro y de los almacenes, señala: La predicción es un apoyo para el seguro. Reduce el riesgo asociado no sólo a la situación de emergencia, sino también el tiempo dedicado a todo el procedimiento de reembolso del seguro. Además, reduce los costes que tiene que pagar la aseguradora.

El reto para las empresas modernas ya no es sólo recoger datos, sino utilizarlos con habilidad, es decir, transformarlos en información útil y beneficiosa para la organización. El interés por la previsión basada en el análisis de Big Data no disminuye. Cada vez son más las empresas que optan por soluciones que utilizan la inteligencia artificial. En un futuro próximo, los expositores ofrecerán las últimas tecnologías basadas en conjuntos de big data en la feria tecnológica SIDO Lyon (14-15 de septiembre) y en la IoT Tech Expo Europe (20-21 de septiembre) en Ámsterdam.

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Daria Roszczyk-Krowicka

Daria Roszczyk-Krowicka

Trabajé para 3 empresas diferentes como gerente de ventas, responsable del desarrollo de ventas en mercados externos. Listo para ayudarlo en inglés, francés, español, polaco o alemán, ¡lo que le resulte más cómodo!

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