OPINIÓN DEL CIO a su vez , se utilizan para diversas tareas dentro del negocio , una de ellas es el análisis predictivo .
La analítica predictiva se desarrolla utilizando técnicas de recopilación , preparación y evaluación de estadísticas . A este proceso se le suman técnicas de Machine Learning ( ML ) e Inteligencia Artificial ( AI ) para generar valor a partir de los datos . Si bien es común esperar a que se consulten los documentos de evaluación , cada vez hay más aplicaciones de software que están orientadas a entregar modelos predictivos para resolver diversas necesidades de respuesta a la demanda .
La aplicación de modelos predictivos también beneficia a la industria petrolera . En este caso , las empresas , a través de sensores ubicados en la maquinaria y en los terminales , recolectan cantidades de información que permiten establecer el momento oportuno para realizar el mantenimiento preventivo de los equipos . Aquí cobra relevancia el análisis de los datos porque el mantenimiento realizado a tiempo evita que la máquina falle , hecho que genera un ahorro económico para las empresas frente a tener la producción detenida durante horas .
Independientemente del contexto en el que se apliquen estos modelos predictivos , debe quedar claro qué desea pronosticar y la información que se requiere para ello . Recientemente , eventos como la pandemia han asestado un duro golpe a los modelos predictivos . Antes del coronavirus , la recolección de información histórica era fundamental , luego de este evento los
A la hora de determinar qué datos son relevantes o no para estos modelos , es importante establecer aquellas cualidades enfocadas en el éxito de un negocio .
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