Herramientas/Plataformas principales de análisis predictivo (2023)

Principales herramientas/plataformas de análisis predictivo (2023)

El análisis predictivo es una herramienta estándar que utilizamos sin pensarlo mucho. El análisis predictivo utiliza métodos de minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático, modelado matemático e inteligencia artificial para hacer predicciones sobre eventos desconocidos en el futuro. Crea pronósticos utilizando datos históricos. Por ejemplo, pronosticar las ventas de un producto (digamos flores) en un día específico en un mercado. ¡Habría muchas más ventas de rosas si fuera el Día de San Valentín! Parece evidente que las ventas de flores serían más altas en días especiales que en días típicos.

El análisis predictivo busca identificar los elementos que contribuyen, recopila datos y aplica aprendizaje automático, minería de datos, modelado predictivo y otros enfoques analíticos para anticipar el futuro. Las ideas obtenidas a partir de los datos incluyen patrones y relaciones entre varios aspectos que es posible que no se hayan comprendido en el pasado. Encontrar esas ideas ocultas es más valioso de lo que podrías pensar. Las empresas utilizan el análisis predictivo para mejorar sus operaciones y alcanzar sus objetivos. El análisis predictivo puede aprovechar tanto información estructurada como no estructurada.

¿Qué relación existe entre el análisis predictivo, el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial?

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El estudio de cómo las computadoras pueden reconocer el habla o tomar decisiones, por ejemplo, se engloba en el campo de la inteligencia artificial, que es una rama de la informática. La inteligencia artificial adquiere conocimiento y luego lo aplica a nuevas decisiones. Al enseñar a las computadoras a responder tan bien o mejor que los humanos, la inteligencia artificial (IA) busca identificar la mejor respuesta.

Se relaciona con el empleo de algoritmos para encontrar y analizar patrones en los datos y predecir eventos futuros. Para que el aprendizaje automático identifique patrones comunes, se deben procesar grandes conjuntos de datos. A través de la práctica, las máquinas adquieren información o habilidades (o datos).

El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que se utiliza con frecuencia con datos de texto, audio, visual o fotográficos. El aprendizaje profundo requiere volúmenes enormes de datos para comprender operaciones complejas, como diferenciar una imagen de una bicicleta de la de una motocicleta.

El análisis avanzado, comúnmente llamado análisis predictivo, pronostica la probabilidad y las tendencias futuras utilizando aprendizaje automático, estadísticas y datos históricos. También va más allá de otros métodos de aprendizaje automático al recomendar acciones que podrían afectar el curso de los eventos en el futuro.

Tanto la inteligencia artificial como el aprendizaje automático se utilizan en el análisis predictivo. De hecho, una herramienta de análisis genera una puntuación pronosticada que aconseja a los usuarios finales sobre qué pasos tomar. En resumen, la inteligencia artificial es el término general para el aprendizaje automático y el análisis predictivo.

Algoritmos y modelos

El análisis predictivo utiliza varios métodos de campos como el aprendizaje automático, la minería de datos, las estadísticas, el análisis y el modelado. Los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo son dos categorías principales de algoritmos predictivos. En este artículo se describen algunos de ellos. A pesar de tener ventajas y desventajas únicas, todos comparten la capacidad de ser reutilizados y entrenados utilizando algoritmos que siguen criterios específicos de una determinada industria. La recopilación de datos, el preprocesamiento, el modelado y la implementación son pasos en el proceso iterativo del análisis predictivo que produce resultados. Podemos automatizar el procedimiento para proporcionar pronósticos basados en nuevos datos que se alimentan continuamente a lo largo del tiempo.

Una vez construido un modelo, podemos ingresar nuevos datos para generar predicciones sin repetir el proceso de entrenamiento. Sin embargo, esto tiene la desventaja de que se requiere una cantidad considerable de datos para entrenar. Debido a que el análisis predictivo se basa en algoritmos de aprendizaje automático, necesita una clasificación precisa de los datos en etiquetas para funcionar correctamente y con precisión. La capacidad inadecuada del modelo para generalizar sus conclusiones de un escenario a otro plantea preocupaciones sobre la generalización. Aunque existen problemas específicos con la aplicabilidad de los hallazgos de un modelo de análisis predictivo, a veces se pueden resolver mediante técnicas como el aprendizaje por transferencia.

Modelos para el análisis predictivo

Modelo de clasificación

Este es uno de los modelos más sencillos. Clasifica nuevos datos en función de lo que ha descubierto a partir de los datos antiguos. Algunas técnicas de clasificación incluyen árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte. Se pueden utilizar para clasificación multiclase y binaria mediante la respuesta a preguntas binarias como Verdadero/Falso y Sí/No.

Modelo de agrupamiento

Un modelo de agrupamiento agrupa puntos de datos en función de sus atributos compartidos. Es un algoritmo de aprendizaje no supervisado, a diferencia de la clasificación supervisada. Aunque existen numerosos algoritmos de agrupamiento, ninguno puede considerarse el mejor para todos los escenarios de aplicación.

Modelo de pronóstico

Trata sobre la predicción de valores métricos, calculando un valor numérico para nuevos datos en función de las lecciones extraídas de los datos anteriores, y es uno de los métodos de análisis predictivo más populares. Cualquier lugar que tenga acceso a datos numéricos puede utilizarlo.

Modelo de Outliers

Como su nombre indica, se basa en los elementos de datos anómalos del conjunto de datos. Un error de entrada de datos, un error de medición, un error experimental, un error de procesamiento de datos, un error de muestreo o un error natural pueden considerarse outliers. Aunque algunos outliers pueden llevar a un rendimiento y precisión deficientes, otros ayudan a descubrir singularidades u observar nuevas inferencias.

Modelo de Series Temporales

Con un período de tiempo como parámetro de entrada, se puede aplicar a cualquier serie de puntos de datos. Crea una métrica numérica a partir de los datos históricos y luego utiliza esa métrica para predecir datos futuros.

Mejores herramientas y plataformas de análisis predictivo

H2O Driverless AI

H2O, un recién llegado al análisis predictivo, se hizo conocido gracias a una solución de código abierto muy popular. La herramienta H2O Driverless AI de la empresa simplifica el desarrollo de IA y el análisis predictivo para profesionales y científicos de datos ciudadanos a través de recetas de código abierto y personalizadas. La organización también ofrece varias funciones utilizando gráficos causales, LIME, Shapley y el enfoque de árbol de decisiones sustituto para facilitar el desarrollo de la explicabilidad en los modelos de análisis predictivo. Algunas características automatizadas y mejoradas para la ingeniería de características, la selección y ajuste de modelos, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis semántico son destacables.

IBM Watson Studio

Desde su fundación en 1975, SPSS se ha convertido en uno de los principales programas estadísticos y de análisis. Con la adquisición de SPSS por parte de IBM en 2009, la empresa se convirtió en un destacado proveedor de soluciones de análisis predictivo. IBM incorporó las capacidades fundamentales del proveedor en su plataforma más moderna, Watson Studio, que se ejecuta en IBM Cloud Pak for Data, a medida que continúa innovando. Esta oferta simplificada incorpora diversas funciones analíticas, incluyendo descriptivas, diagnósticas, predictivas y prescriptivas. La plataforma mejora la colaboración en ciencia de datos para usuarios corporativos y simplifica el análisis predictivo para científicos de datos profesionales. Además, la plataforma cuenta con varias características que mejoran la comprensibilidad y responsabilidad de los modelos predictivos.

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft ha sido durante mucho tiempo líder en numerosas capacidades analíticas a través de su plataforma Power BI y Excel, que se ha convertido en la opción preferida para la mayoría de los clientes corporativos. Microsoft Azure Machine Learning agrega funciones para gestionar todo el ciclo de vida del análisis predictivo a estas tecnologías fundamentales. Azure Data Factory, Azure HDInsight y Azure Data Catalog son ejemplos de tecnologías de soporte.

La empresa abarca a todos los usuarios, desde científicos de datos profesionales hasta expertos en temas corporativos. Además, ofrece una excelente conectividad con diversas herramientas de RPA y desarrollo de aplicaciones, lo que facilita la integración de capacidades de análisis predictivo en flujos de trabajo y aplicaciones.

RapidMiner Studio

Para aprovechar sus competencias fundamentales en la minería de datos y la minería de texto, RapidMiner ha desarrollado una amplia gama de herramientas de análisis predictivo. Estas características esenciales facilitan tomar datos de una amplia gama de fuentes, limpiarlos e incluirlos en diferentes flujos de trabajo de modelado predictivo. La empresa ofrece versiones de pago y gratuitas de sus productos esenciales, lo que permite a cualquiera comenzar y aprender los conceptos básicos. Tanto los principiantes como los expertos pueden crear fácilmente modelos de análisis predictivo con RapidMiner Notebooks. Además, la empresa ofrece una variedad de capacidades mejoradas para el despliegue de modelos, el desarrollo de modelos y la preparación turbo (Model Ops). Una nueva biblioteca de intercambio de características facilita el intercambio de modelos predictivos a nivel organizacional. Cuando es necesario, la plataforma también permite varios elementos de gobernanza y explicabilidad.

SAP Predictive Analytics

SAP Predictive Analytics es un ejemplo notable de cómo las plataformas de aplicaciones corporativas pueden ampliar sus productos principales para permitir flujos de trabajo de análisis predictivo. Las empresas con implementaciones SAP reales deben considerar esta herramienta, especialmente si desean desarrollar análisis predictivo para casos de uso en logística, cadena de suministro y gestión de inventario. El producto actual, que fue lanzado en 2015, se basó en dos productos anteriores que se introdujeron por primera vez en 2012. La aplicación admite tanto a usuarios empresariales como avanzados a través de varias características que facilitan la agregación de datos, el modelado predictivo y el análisis de modelos en varias interfaces de usuario. El análisis automatizado facilita la preparación de datos, el modelado, el análisis de gráficos sociales, las recomendaciones y las previsiones para los usuarios empresariales. El análisis experto ayuda a la exploración de varios métodos estadísticos, visualizaciones y aplicaciones de programación R por parte de expertos.

SAS

SAS Institute es uno de los primeros fabricantes de herramientas de análisis estadístico. Es un líder claro en todo tipo de herramientas y metodologías de análisis, incluido el análisis predictivo, y continúa inventando nuevas herramientas utilizadas por estadísticos y científicos de datos. El gobierno de Estados Unidos lanzó la primera versión de las herramientas de la empresa para mejorar el análisis de datos en el ámbito de la salud en 1966. El contrato gubernamental de la empresa expiró en 1972, cuando se estableció oficialmente.

Con diversos flujos de trabajo de ciencia de datos y aprendizaje automático que utilizan pilas de datos contemporáneos, flujos de trabajo enriquecidos y implementación optimizada en tiempos más recientes, la organización ha modernizado sus conjuntos de herramientas básicas. La empresa ofrece cientos de herramientas para diferentes industrias. SAS Visual Data Science, SAS Data Science Programming, SAS Visual Data Decisioning y SAS Visual Machine Learning son las ofertas principales de la compañía para análisis predictivo. Para agilizar la creación e implementación de análisis predictivos en numerosos flujos de trabajo, la organización mantiene fuertes vínculos con los principales proveedores de servicios en la nube y plataformas de software empresarial.

TIBCO Statistica

Con varias capacidades de colaboración y flujo de trabajo incluidas en el producto para permitir la inteligencia empresarial en toda una compañía, TIBCO enfatiza fuertemente la usabilidad. Esto lo convierte en una decisión inteligente para su negocio si espera utilizar la herramienta con trabajadores menos experimentados. Además, se integra con varias otras herramientas de análisis, lo que facilita aumentar sus funcionalidades. Esta es la única herramienta de la lista que destaca explícitamente sus capacidades de Internet de las cosas (IoT) / integradas.

Oracle DataScience

Oracle ingresó al sector de análisis predictivo adquiriendo la startup bien considerada DataScience, y desde entonces, ha crecido y desarrollado su cartera. Las empresas que utilizan los servicios en la nube y la base de datos de Oracle se beneficiarán más de esta solución.

WebFOCUS de TIBCO

Antes de ser adquirido por TIBCO, Information Builders era el propietario anterior de WebFOCUS. Están disponibles una amplia gama de herramientas de análisis de BI y gestión de datos de TIBCO. Estos productos brindan capacidades de análisis predictivo. Esta puede ser una opción adecuada si está buscando una solución de datos de principio a fin. Además, proporciona herramientas tanto para usuarios corporativos como para científicos de datos experimentados. Es una excelente opción general para una empresa cuyo personal tiene diferentes niveles de experiencia en datos. El precio solo se puede acceder bajo solicitud, al igual que muchos otros elementos de la lista.

Plataforma de Análisis KNIME

KNIME ofrece tanto una versión de código abierto como una versión con soporte comercial para su plataforma de análisis. Si bien aún ofrece funciones de vanguardia como la automatización del aprendizaje automático (ML), el producto KNIME a menudo se considera superficial. También tiene capacidades de análisis prescriptivo, lo que lo convierte en una herramienta efectiva para crear futuras hojas de ruta comerciales.

Dataiku

Dataiku Data Science Studio (DSS) es otra excelente opción para personas que buscan una plataforma con sólidas capacidades de colaboración en IA. Se están abordando los problemas de escalabilidad de producción del producto en el pasado.

Análisis Predictivo FICO

Para capacidades basadas en la gestión de decisiones, la plataforma de Análisis Predictivo de FICO es una solución inteligente, especialmente para empresas en la industria de servicios financieros.

Altair Datawatch Knowledge

Con un marco ágil y un énfasis en la estrategia, Altair’s Datawatch ofrece Knowledge Studio para resolver problemas comerciales y predecir resultados de datos. La interfaz de usuario fácil de usar de esta herramienta recibe constantemente elogios de los usuarios.

Alteryx

La plataforma Alteryx Analytic Process Automation se especializa en bloques de construcción analíticos sin código y de bajo código para crear flujos de trabajo repetibles. La plataforma es para empresas que desean ofrecer ciencia de datos y análisis de autoservicio a todas las divisiones. Para ayudar a los trabajadores de datos ciudadanos a desarrollar modelos predictivos, Alteryx también aprovecha el aprendizaje automático mejorado.

Databricks

Databricks Lakehouse ofrece una plataforma de datos única en implementaciones en la nube y combina almacenamiento de datos y casos de uso de IA en una plataforma. Un lago de datos y un almacén de datos se integran en la plataforma Lakehouse. La capa transaccional estructurada del almacén se construye utilizando la tecnología de código abierto Delta Lake. La empresa afirma que su capa de almacenamiento en formato disponible ofrece confiabilidad, seguridad y rendimiento para operaciones por lotes y de transmisión. También puede eliminar silos de datos al proporcionar un único lugar para datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

DataRobot

Todos los usuarios, incluidos profesionales de ciencia de datos y análisis, equipos de TI y DevOps, ejecutivos y trabajadores de información, pueden colaborar utilizando la Plataforma de AI Cloud de DataRobot. La plataforma ofrece servicios de IA confiables, ingeniería de datos, aprendizaje automático, MLOps e inteligencia de decisiones. El servicio cuenta con un generador de aplicaciones sin código, aplicaciones de IA y Decision Flows, que generan reglas para automatizar decisiones y respaldar la inteligencia de decisiones. Gracias al generador de aplicaciones sin código, los usuarios pueden crear una aplicación de IA utilizando un modelo sin escribir código adicional. Según la empresa, esto facilita que los usuarios comerciales tomen decisiones impulsadas por IA.

Tableau

Tableau es una plataforma completa para datos y análisis que incorpora API, seguridad, gobierno y cumplimiento. Según la empresa, Tableau genera confianza y seguridad mediante la creación de controles, reglas y procedimientos repetibles para la integración, el acceso y la supervisión. Los servicios de preparación de datos, análisis de CRM, administración de servidores y análisis integrados son solo algunos de los componentes individuales de la plataforma.

Sisense

Según la empresa, la Plataforma Fusion de Sisense incorpora análisis personalizados en productos y aplicaciones para hacer que el análisis sea simple y accesible. Embed, Infusion Apps y Analytics son los tres componentes de la plataforma utilizados para el análisis de datos. Los clientes pueden integrar análisis con su propia marca en flujos de trabajo y aplicaciones con Embed, una plataforma API-first.

Los clientes pueden utilizar Infusion Apps para analizar Slack, Google Slides, Microsoft Teams y Salesforce y hacer preguntas con búsquedas en lenguaje natural. Para analizar y visualizar grandes cantidades de datos, analytics ofrece alternativas de código-first, low-code y no-code, además de paneles y aplicaciones de autoservicio. Además, el servicio incluye tecnologías de ML y herramientas de análisis estadístico y predictivo incorporadas que son de código-first.

AdvancedMiner

¡Procesamiento, análisis y modelado de datos utilizando solo una herramienta! Creado para utilizar modelos predictivos. Todas las tareas analíticas son compatibles: transformaciones de datos, archivos y sistemas de bases de datos a los que se pueden extraer y guardar datos, aplicación de una variedad de operaciones a la información, como dividir, combinar y muestrear la construcción de modelos estadísticos conocidos, análisis de clustering, análisis de la importancia de las variables y comparación y evaluación de la calidad del modelo. Gracias a la interfaz de flujo de trabajo fácil de usar, puedes explorar todos tus datos y más.

Lexalytics

Un proveedor de software como servicio y servicios llamado Lexalytics (anteriormente Semantria) se centra en análisis de texto basado en la nube y análisis de sentimientos. Esta aplicación de BI/analytics proporciona un método sencillo para decodificar información reveladora y análisis de sentimientos a partir de grandes cantidades de texto no estructurado.

Proporcionan un complemento de Microsoft Excel que permite a las empresas utilizar análisis de texto sin integrar ningún sistema. Los desarrolladores también pueden realizar integración directa utilizando la API REST de Semantria, que admite varios lenguajes como Java,.NET, PHP y más. Los usuarios pueden categorizar material, crear consultas, extraer entidades nombradas, encontrar temas de contenido y calcular puntuaciones de sentimiento para cada uno de estos elementos.

Panoply

Panoply es un sistema de gestión de datos inteligente basado en la nube que simplifica el flujo de datos desde la fuente hasta el análisis sin utilizar ETL. Panoply ofrece las herramientas para integración de datos, vinculación, transformación, almacenamiento y más como un sistema de gestión de datos integral. El proveedor afirma que Panoply proporciona el único ELT unificado y almacén de datos inteligente del mundo, acelerando la transición de datos sin procesar a análisis utilizando aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural.

Amazon Forecast

Amazon Forecast utiliza aprendizaje automático para producir pronósticos precisos. Para las organizaciones, Amazon Forecast puede hacer estimaciones precisas utilizando datos históricos de series temporales (como precios, promociones y métricas de rendimiento económico).

OpenText Magellan

OpenText Magellan es una plataforma flexible de IA y análisis con la capacidad de adquirir, combinar, gestionar y analizar Big Data y Big Content almacenado en tus sistemas de gestión de información empresarial. Magellan proporciona automatización, optimización empresarial y toma de decisiones asistida por máquina. Combina aprendizaje automático de código abierto con análisis avanzado, BI de calidad empresarial y estas capacidades.

Logi Info (Plataforma de Logi Analytics)

Se creó una plataforma de análisis de calidad de desarrollador llamada Logi Info (también conocida como Plataforma de Logi Analytics) para equipos de aplicaciones que deben desarrollar, implementar y dar soporte rápidamente a aplicaciones críticas. Logi ayuda a las empresas a construir aplicaciones más valiosas y duraderas al mantener el enfoque incrustado. El proveedor se centra en mejorar las capacidades de análisis incrustado para aumentar el valor de las aplicaciones de sus clientes más rápidamente. El fabricante afirma que Logi permite a los clientes utilizar su infraestructura actual, datos y herramientas de autoría para consultas y visualizaciones de datos.

Logi está diseñado para propietarios de aplicaciones que han intentado crear y mantener una solución que pueda adaptarse a las necesidades analíticas en constante cambio de los usuarios finales y que son conscientes de las limitaciones de los análisis preempaquetados que no permiten la personalización.

MicroStrategy Analytics

MicroStrategy creó la herramienta de descubrimiento y visualización gratuita MicroStrategy Analytics Desktop, que no está completamente conectada con el resto de la plataforma. Las sólidas capacidades móviles y en la nube de MicroStrategy distinguen a la plataforma. Los servicios en la nube proporcionados por MicroStrategy son distintivos en el sentido de que alojan el software en sus propios centros de datos y permiten a los clientes mantener sus datos en las instalaciones para mitigar preocupaciones de seguridad.

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