Los Centros de Medicare y Medicaid (CMS) anunciaron recientemente que entre 2012 y 2014, la organización había ahorrado $ 42 mil millones. CMS se asoció con agentes del orden público y examinó a los proveedores de atención médica como parte de los ahorros. Pero CMS ahorró gran parte de la cantidad mediante la implementación de análisis predictivos, evitando así "fraude, desperdicio y abuso".
"Desde el 1 de octubre de 2012 hasta el 30 de septiembre de 2014 (año fiscal (FY) 2013 y FY 2014), cada dólar invertido en los esfuerzos de integridad del programa Medicare de CMS ahorró $ 12.40 para el programa Medicare".
$config[code] not foundEn pocas palabras, el análisis predictivo es "las computadoras aprenden del comportamiento pasado acerca de cómo hacer mejor ciertos procesos de negocios y ofrecen nuevos conocimientos sobre cómo funciona realmente su organización".
Las empresas deben aprender cómo extraer estrategias procesables de los montones de datos que están recopilando. El análisis predictivo puede beneficiar a su empresa de muchas maneras, incluyendo la determinación de las acciones del cliente, simplificando sus procesos y disminuyendo su nivel de riesgo.
Basura en - basura fuera (GIGO)
En TI tenemos un dicho: basura en - basura fuera (GIGO). Lo que eso significa es que la calidad de sus datos es extremadamente importante. Basar las decisiones comerciales en datos no válidos podría tener un impacto negativo grave en su negocio.
Asegúrese de que todas las personas involucradas en el ingreso de datos en su compañía comprendan cuán importante es la precisión para el éxito de su negocio.
Ejemplos de análisis predictivo
El análisis predictivo agiliza las operaciones de la empresa
Harvard Business Review informa que el big data es extremadamente útil para predecir la demanda de los clientes por productos que no son "exitosos", sino que más bien se venden a muchas personas en una variedad de nichos (también conocida como "cola larga").
La minería de este tipo de datos es más difícil porque los productos de la larga cola no son tan populares como los productos de éxito y las regiones en las que se venden no son tan grandes.
El análisis predictivo es extremadamente útil para extraer estos datos y determinar qué quieren los clientes en estos nichos.
Configuración de precios utilizando análisis predictivo
Otra forma en que el análisis predictivo ayuda a las empresas es con los precios. Las empresas pueden aumentar las ventas dirigiéndose a clientes particulares con precios, descuentos y promociones específicos.
Los minoristas en línea pueden utilizar las toneladas de datos que recopilan sobre el comportamiento de sus clientes para ajustar sus precios según lo que atraiga más a sus clientes.
El análisis predictivo también ayuda en gran medida a las industrias que dependen de las máquinas para su éxito, ya que los datos pueden usarse para evaluar cuándo esas máquinas necesitan mantenimiento o es probable que fallen.
Los científicos de Microsoft utilizaron los datos que habían reunido en el avión para determinar cuándo era probable que los vuelos se cancelaran o retrasaran. Las aerolíneas son solo un ejemplo de organizaciones que pueden aliviar una enorme cantidad de desperdicios al simplemente estar dispuestos a encontrar formas de extraer los datos que ya tienen.
El análisis predictivo disminuye el riesgo
Reducir el riesgo para las empresas es otra de las ventajas del análisis predictivo. Las empresas tienen un gran interés en descubrir formas de aumentar su seguridad porque no se trata de si ocurrirán violaciones de datos, sino de cuándo sucederán.
La recopilación de información sobre ataques pasados y la identificación de una huella digital para prevenir futuras infiltraciones es la forma convencional de tratar de prevenir la violación de datos. Este método se está volviendo cada vez más ineficaz a medida que los ataques cibernéticos se vuelven más sofisticados.
Desde luego, no se garantiza que los análisis predictivos eviten todos los ataques que se presenten. Sin embargo, es un enfoque proactivo para salvaguardar la información en lugar de reactivo.
Las empresas pueden usar el análisis predictivo para identificar ataques que nunca antes han visto en lugar de confiar en lo que saben de ataques pasados. Combinado con la inteligencia artificial, el análisis predictivo podría llegar a ser muy poderoso.
Implementando el análisis predictivo
Es fácil hablar sobre la implementación de análisis predictivo, pero en realidad hacerlo puede ser complicado. Las empresas deben determinar lo siguiente para comenzar:
- la responsabilidad de su empresa si el liderazgo toma malas decisiones,
- los tipos de decisiones que toma tu empresa,
- ¿Qué recursos le ayudarán mejor a poner en práctica su estrategia de análisis predictivo?
El análisis predictivo será un activo obvio para su empresa si el costo de tomar una serie de malas decisiones va a ser alto (por ejemplo, similar a los $ 42 mil millones que habría gastado el CMS).
También es útil reconocer que no todas las decisiones son iguales. Las decisiones operativas generalmente tienen respuestas correctas o incorrectas, mientras que las decisiones estratégicas pueden tener respuestas ambiguas.
Puede usar el análisis predictivo con ambos tipos de decisiones, pero tendrá que adaptar su modelado para cada situación. Y luego debe seleccionar la solución analítica que mejor se adapte a sus necesidades y con un equipo que sepa lo que está haciendo.
La gerencia necesita identificar:
- tus problemas,
- resultados deseados,
- conjuntos de datos internos,
- El valor de la solución que estás considerando.
Utilice esta información para determinar qué proveedor se adapta mejor a su empresa.
Big data y análisis predictivo desde Profesor Lili SaghafiEl análisis predictivo es un activo eficaz
Aprovechar los grandes datos ya no es la provincia de grandes corporaciones. Incluso las pequeñas empresas ahora están reconociendo su valor. Afortunadamente, las empresas ahora pueden aprovechar los beneficios de big data debido a la disponibilidad de nuevas soluciones en la nube.
Cuando se trata de mejorar en cualquier esfera de la vida, no hay remedio. Sin embargo, el análisis predictivo es un recurso valioso para ayudar a su empresa a no solo ser más eficiente sino también a reducir su riesgo en una variedad de áreas.
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