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Experto de firma española, socia de Microsoft, explica tendencia de análisis de datos

Más empresas apuestan por modelos predictivos para mejorar su desempeño

Actualizado el 21 de marzo de 2017 a las 10:54 am

Compañías en el sector salud, educación, energía, seguros y otros se pueden beneficiar con estas herramientas

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Más empresas apuestan por modelos predictivos para mejorar su desempeño

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Vicente Vázquez de la empresa española Turing explicó qué son los modelos predictivos y cuál es su utilidad. (Microsoft para LN)

Es un hecho: los datos permiten hacer predicciones y mejorar el desempeño de las empresas.

Al menos así lo cree Vicente Vázquez, de la compañía española Turing, socia de negocios de Microsoft. Vázquez visitó el país la semana anterior, para participar en el evento Partner Conecta.

La firma para la que labora el experto desarrolla sistemas inteligentes, basados principalmente en Azure Machine Learning, Cognitive Services e Internet de las Cosas.

El español conversó con La Nación sobre el tema de cómo las compañías pueden beneficiarse con este tipo de herramientas.

– ¿Qué son los modelos predictivos?

– Los modelos predictivos consisten en analizar datos del pasado, datos históricos, para, mediante estadísticas, hacer predicciones de cara al futuro.

"Yo siempre pongo un ejemplo: si usted está mal de la rodilla y le pregunta a sus amigos por un especialista y ellos le dicen: 'vaya ver a este médico que es bueno para las articulaciones'. Cuando usted llega, encuentra a un doctor de 65, 75 años, que ha visto miles de rodillas como la suya y con hacerle tres preguntas ya sabe qué tiene.

"Un modelo predictivo es multiplicar este médico por millones de médicos, con esta experiencia con millones de experiencias de pacientes. Es utilizar muchos datos del pasado para implementar un modelo estadístico que normalmente sigue un patrón y que es capaz de ayudarnos a predecir".

– ¿Qué inquietudes o reservas tienen las empresas con respecto al uso de los modelos predictivos?

– Aunque ya se usan en ingeniería y en el sector aeroespacial, son recientes en el uso masivo y, como toda solución reciente, algunas empresas tienen sus reservas. Ahora la tecnología se ha abaratado mucho.

"Lo que proponemos es que nos pongan a prueba. Aceptamos retos. Les preguntamos qué quieren predecir y trabajamos un subconjunto de datos y con ellos nos enfocamos en demostrarles que es factible el modelo predictivo. No solemos tardar más de dos semanas a un mes".

– ¿Este tipo de tecnología se ajusta a cualquier compañía?

– Se puede usar para predecir el pronóstico de ventas, si una campaña de marketing tendrá impacto o no.

– ¿Cuál es el proceso interno que siguen para obtener resultados pertinentes para una empresa?

– Esta primera fase es bastante costosa, porque las empresas tienen los datos según los han generado, pero no los tienen preparados para un modelo de este tipo. Hay campos que no están rellenos (en las bases de datos), o que deben ser complementados por otros para que tengan sentido.

"Hay empresas que tienen un atributo con 10 valores diferentes y hay que simplificarlos.

"Nuestros científicos de datos toman la información y empiezan a jugar y ver qué algoritmo estadístico encaja mejor.

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"Les damos un cuadro de mandos en Microsoft Power BI para que puedan analizar todas las predicciones en conjunto, por ejemplo: si soy un colegio y quiero predecir los resultados académicos de sexto de primaria en la primera evaluación y tengo 500 alumnos, entonces meto a los 500 alumnos al modelo predictivo y este me va a decir el desempeño que van a tener cada uno ellos, tomando en cuenta temas como la lejanía del hogar o si el estado civil de los padres es lo que afecta sus notas.

– Por último, ¿en qué otros campos se pueden aplicar estos modelos predictivos?

– Salud, educación, energía, seguros.

"En transporte sirve para predecir la demanda de servicios. En España, una importante empresa de transportes nos pidió hacer un modelo para predecir la demanda que van a tener sus autobuses y así poder fijar el precio del tiquete, igual que hacen las aerolíneas y los hoteles".

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Monserrath Vargas L.

movargas@nacion.com

Periodista de ciencia y tecnología

Redactora en la sección de Aldea Global de La Nación. Periodista graduada por la Universidad de Costa Rica. Escribe sobre ciencia y tecnología.

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