Advanced Analytics: el impacto del machine learning y los datos en los procesos

La digitalización progresiva de los procesos y la proliferación de servicios en línea han provocado una acumulación creciente de datos, de naturaleza muy diversa y provenientes de fuentes múltiples. Las empresas se encuentran hoy en posesión de un patrimonio de datos invaluable, que, si se gestiona correctamente, puede convertirse en un verdadero activo estratégico.Para lograrlo, es necesario emprender un "journey to data value", adoptando tecnologías avanzadas como Machine Learning y Advanced Analytics, que, actuando tanto sobre los datos históricos como sobre la información en tiempo real, permiten mejorar el rendimiento operativo y ampliar las oportunidades de negocio.

La investigación “Data Strategy Journey” del Observatorio Big Data & Business Analytics del Politécnico de Milán confirma que gran parte del tejido empresarial italiano está avanzando hacia un modelo de empresa basada en los datos:

• En 2023, el 73% de las empresas declaró tener proyectos activos de Advanced Analytics (+8% con respecto a 2022);
• El porcentaje de empresas que han establecido roles y equipos de gobierno del dato ha pasado del 25% en 2021 al 41% en 2023.

Advanced Analytics: beneficios concretos para el negocio

Los Advanced Analytics y los algoritmos de Machine Learning han permitido a las empresas explotar sus datos de forma estratégica. Pensemos, por ejemplo, en la churn analysis (análisis de abandono). La decisión de un cliente de abandonar una marca o proveedor no se debe únicamente a factores obvios como el precio o la calidad, sino a una suma de variables complejas.Los algoritmos de Advanced Analytics permiten analizar datos provenientes de múltiples fuentes (demografía, historial de compras, interacciones con atención al cliente, etc.), identificar patrones recurrentes y determinar las combinaciones de factores que originan el abandono.

En términos generales, la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos permite identificar tendencias y patrones ocultos que serían imposibles de detectar con métodos analíticos tradicionales. Este proceso, sin embargo, es complejo tanto desde el punto de vista técnico como organizativo: requiere limpieza y normalización de los datos, así como el entrenamiento de modelos de Machine Learning (clasificación, selección de algoritmos, etc.).

El beneficio es claro: una vez identificado el patrón, se pueden desarrollar modelos predictivos basados en datos históricos. Pero es la combinación de Machine Learning y datos en tiempo real la que realmente maximiza el valor de negocio, aumentando significativamente la precisión de las predicciones y la efectividad de las acciones correctivas.

El valor añadido de los datos en tiempo real

En un escenario operativo concreto, los datos recogidos en tiempo real no solo permiten afinar los modelos predictivos, sino también intervenir de forma inmediata para corregir la evolución de un proceso. Retomando el ejemplo del churn analysis, si el patrón ha identificado, por ejemplo, el contacto con el centro de atención al cliente como un factor de alto riesgo de abandono, la detección de dicho evento en tiempo real puede activar acciones correctivas oportunas.

El uso combinado de datos en tiempo real dentro del Advanced Analytics aporta numerosos beneficios al negocio, mejorando significativamente la capacidad de la empresa para responder de forma ágil y precisa a las dinámicas del mercado y a las necesidades de los clientes. Entre los principales beneficios se encuentran:

1. Sistemas de recomendación. Grandes actores como Amazon, Google o Netflix ofrecen recomendaciones en tiempo real basadas tanto en el perfil del usuario como en sus interacciones inmediatas. Los datos en tiempo real permiten ajustar dinámicamente estas recomendaciones según el comportamiento del cliente. Cabe destacar que el Machine Learning, por su naturaleza adaptativa, puede “autoajustarse” continuamente, generando perfiles de usuario cada vez más precisos.
2. Reactividad. La disponibilidad de datos en tiempo real permite a las organizaciones tomar decisiones inmediatas basadas en información actualizada, reduciendo el time lag entre el evento y la respuesta. Esto posibilita una rápida adaptación a cambios en el mercado, en las preferencias de los consumidores o en las condiciones operativas.
3. Gestión de inventario. El Advanced Analytics facilita la optimización del inventario y del aprovisionamiento mediante el análisis predictivo de la demanda. Grandes minoristas, con millones de referencias distribuidas globalmente, pueden implementar modelos de reabastecimiento dinámico ajustados a las fluctuaciones del consumo.
4. Marketing y ventas. El análisis en tiempo real permite ejecutar campañas de marketing altamente personalizadas, aumentando la efectividad promocional. Además, los datos en vivo permiten ajustes dinámicos de precios (pricing en tiempo real), alineando la oferta con la demanda y maximizando ingresos.
5. Dynamic Pricing. El precio de los productos se calcula combinando datos históricos, comportamiento de los consumidores y estrategias competitivas, junto con factores externos como inflación, eventos públicos o estacionalidad. Esto permite una tarificación altamente contextual y orientada al rendimiento.
6. Optimización de la entrega de contenidos. En servicios de streaming, el Machine Learning y el análisis en tiempo real permiten optimizar la calidad de experiencia (QoE). Parámetros como calidad de la conexión, franja horaria, nivel de engagement o feedback del usuario son analizados de forma híbrida (histórica y en vivo), asegurando un delivery fluido y personalizado.
7. Gestión del fraude. La detección de anomalías y actividades sospechosas puede realizarse de forma instantánea, permitiendo a las organizaciones mitigar riesgos operativos y proteger tanto sus activos como los de sus clientes. Los sistemas de fraude basados en real-time analytics son mucho más efectivos en la contención de incidentes en tiempo real.

La combinación de Machine Learning y análisis en tiempo real no se limita al sector consumo. En Energy & Utilities, permite prever la demanda, gestionar picos de consumo o implementar mantenimiento predictivo en infraestructuras críticas. En el sector Agroalimentario, los datos históricos de rendimiento de cultivos se analizan junto con información captada por drones que monitorizan en tiempo real el estado de los campos.

En el plano corporativo y de back-office, el Advanced Analytics también tiene un papel protagonista: un estudio de McKinsey ya indicaba en 2020 que el 53% de los directivos utilizaban analítica avanzada en áreas clave como Finanzas, Administración y Recursos Humanos.

Está claro que el Advanced Analytics está destinado a transformar radicalmente los procesos empresariales, aportando tanto mayor eficiencia operativa como nuevas oportunidades de expansión. Representa una dirección estratégica imprescindible para cualquier empresa que aspire a mantener su competitividad y asegurar su desarrollo tecnológico en el futuro.