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Análisis predictivo Power BI

 

A lo largo de la historia, la sociedad ha sabido aprovechar la información disponible sobre acontecimientos pasados para construir el futuro. Ha sido, sin lugar a dudas, la sabiduría acumulada la que nos ha permitido procesar situaciones y anticipar ciertos sucesos o comportamientos, para trazar el progreso.

Hoy en día, gracias a la evolución tecnológica, los ritmos de aprendizaje se han acelerado. Generamos y recopilamos constantemente un alto volumen de datos precisos; datos que nos trasladan conocimiento, que se pueden interpretar y que pueden ser realmente útiles para realizar previsiones futuras.

El análisis predictivo consiste precisamente en eso. Se trata de plantear un proceso analítico sobre datos históricos para estimar comportamientos futuros desconocidos.  En este proceso intervienen disciplinas como la minería de datos, el machine learning, la inteligencia artificial y la estadística.

En este contexto, entendemos que el análisis predictivo resulta especialmente valioso para las empresas. Con los datos sobre la mesa, las organizaciones son capaces de analizar tendencias y de calcular, estadísticamente, las consecuencias de sus próximos movimientos. Esta estimación les permite optimizar y agilizar la toma de decisiones. Precisamente por ello, la implantación de herramientas analíticas y de business intelligence en las empresas es cada vez más frecuente.

En la actualidad, existen varias soluciones informáticas dedicadas al análisis predictivo. Una de las más completas es la herramienta PowerBI de Microsoft. En este artículo, veremos cuáles son las principales ventajas de este software y qué sistemas nos ofrece para realizar análisis predictivos.


Power BI: potenciando la inteligencia de negocio


Power BI es un software de Microsoft dedicado al análisis empresarial y a la inteligencia de negocio. Se trata de un sistema basado en la nube que concentra en un dashboard visual los datos y variables más cruciales de una empresa. Es, además, una aplicación versátil y flexible, que nos permite configurar paneles de datos a medida, compatibles con todo tipo de necesidades.

El software permite unificar todos los datos de una organización, provenientes tanto de fuentes locales como externas. PowerBI admite la importación de datos de hasta 65 fuentes diferentes: desde un Excel propio, hasta Google Analytics, pasando por Dynamics NAV, SAP, SQL, Facebook, Salesforce, Adobe Analytics Cloud o Mailchimp entre otros. La herramienta posibilita, además, la integración de los datos del Instituto Nacional de Estadística (INE) o del Banco Mundial.

Con todos los datos obtenidos, podremos realizar estudios comparativos y analíticos para evaluar, entre otros aspectos, las fortalezas y debilidades de nuestra organización o su trayectoria de crecimiento.

Una de las grandes ventajas de Power BI es que nos permite visualizar toda la información en paneles estructurados, atractivos e intuitivos (gráficos, histogramas, tablas…). Esta narración visual contribuye a simplificar la gestión, la interpretación de los datos y el flujo del análisis.


Funciones de Análisis predictivo Power BI


Power BI dispone de varios módulos y funciones orientadas, específicamente, al análisis predictivo. Podemos distinguir entre las capacidades propias de Power BI, incluidas en la configuración standard del software, y las visualizaciones adicionales que pueden adquirirse en Microsoft Store.

Dentro de las capacidades propias del programa, destacamos las siguientes funciones:

  • Forecasting: Esta función, basada en el algoritmo ‘exponential smooth’, nos permite realizar predicciones sobre series temporales. Se ubica en el panel de ‘analytics’ del gráfico de línea (‘line chart’), siempre que la variable principal sea temporal (‘date’). Esta función nos permite identificar patrones en las series y replicarlos en el futuro, dado un intervalo de confianza e indicando los puntos futuros que quiere predecir.

  • Clustering: Esta función de Machine Learning se incorpora en los ‘scatter plots’. Es decir, una vez que se representa un gráfico scatter (funcional y con variables continuas), existe la opción de seleccionar la opción ‘Automatically find clusters’ en el botón ‘Más opciones’ del gráfico. La función clustering tiene como objetivo formar grupos a partir de un conjunto de elementos, que comparten características o variables.

Dentro de las visualizaciones adicionales disponibles en Microsoft Store destacamos:

  • Association rules: Las reglas de asociación son etiquetas “if / then” (“si / entonces”) que ayudan a establecer relaciones vinculantes entre las variables de una bases de datos. En esta visualización, las relaciones se identifican y se visualizan automáticamente.

  • Predicción con redes neuronales: Esta visualización se basa en una Red Neural Artificial, diseñada por MAQ Software. Trabaja sobre una serie temporal para aprender de variables históricos y predecir valores futuros.

  • Predicción con ARIMA: Esta visualización se basa en los modelos estadísticos de ARIMA. Este método se apoya en una serie de datos estadísticos temporales para definir patrones que puedan definir una predicción de futuro.

Otros métodos estadísticos que se pueden integrar en la aplicación de PowerBI son la predicción mediante Exponencial Smooth, la predicción con TBATS, clustering con outliers o árbol de decisión.


Ventajas del Análisis predictivo Power BI


La estrategia de análisis predictivo resulta esencial para anticipar futuros riesgos y para detectar posibles oportunidades de mejora en el entorno empresarial.

Con una buena estructura de datos y las correctas herramientas de análisis, las empresas serán capaces de realizar previsiones probables de futuro en diversos ámbitos: mantenimiento productivo de instalaciones, predicción de la demanda de mercado, predicción de ventas, detección de riesgos, etc…

Así, al ser capaces de visualizar el posible panorama futuro, las compañías podrán poner en práctica una mejor toma de decisiones, adoptando un papel mucho más productivo que reactivo.

Sin duda, el análisis predictivo se convierte en un excelente aliado para potenciar la eficiencia, la productividad, el control y la rentabilidad de las organizaciones.


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