7 pasos para implantar el Análisis Predictivo en TI en la empresa

La optimización del uso de recursos, la predicción de fallos y la reducción de costes son algunos de los beneficios que genera la analítica predictiva, una técnica que convierte los datos históricos en insights, mejorando la gestión de diferentes procesos, incluidos los data centers. Según datos del estudio ‘Predictive Analytics Market by Software Solutions for Customer & Channel’, de Zion Market Research, la industria del análisis predictivo movió 8.120 millones de dólares en 2020 y se prevé que alcance los 39.100 millones de dólares en 2028. La expectativa es que, durante este período, la modalidad tenga un crecimiento superior al 20% anual. 

Según Roberto Coutinho Neto, Gerente de Servicios Continuos de green4T, el concepto ha ganado tanta relevancia en el mercado porque permite identificar oportunidades y potenciales amenazas, evitar fallos, anticipar imprevistos que causen downtime y optimizar las operaciones. ‘Así, en un centro de datos, la gestión deja de ser reactiva, basada en alarmas, para convertirse en algo capaz de predecir posibles problemas y obtener información para la toma de decisiones que eleven el rendimiento del entorno informático’, afirma. Con estos beneficios, explica que, además de TI, otras áreas como marketing, ventas y finanzas se ven beneficiadas.

Cómo adoptar el mantenimiento predictivo

Según el especialista de green4T, una de las principales atenciones que deben tener las empresas al adoptar la analítica predictiva en sus operaciones es el acceso a datos de alta calidad y suficientes para generar inteligencia de forma automatizada y obtener insights que eleven la eficiencia de la operación. Esta técnica depende de información precisa y completa para funcionar correctamente y, a menudo, las empresas se enfrentan a retos a la hora de recopilar y preparar esta información adecuadamente. ‘Además, a menudo no contratan ni forman al personal con los conocimientos necesarios para implantar y gestionar sistemas de análisis predictivo’, explica.

A seguir, Coutinho Neto aporta cuáles son los siete pasos esenciales para que las empresas se preparen para adoptar el análisis predictivo en sus procesos. Estos son:

• Definición del objetivo: es fundamental determinar cuál es el objetivo de este análisis, como reducir los costes operativos y evitar los tiempos de downtimes debidos a fallos del sistema. Además, es necesario obtener información sobre el comportamiento de las máquinas para que el proyecto sea idóneo para la empresa.

• Metas: Una vez fijado el objetivo, hay que fijar metas para supervisarlas periódicamente.

• Recogida de datos: La recogida de los datos que se utilizarán en el análisis es la etapa siguiente. También es necesario utilizar fuentes fiables (bases internas, investigaciones propias, sistemas y máquinas utilizados por la empresa, etc.) para elevar la calidad de la información.

• Preparación y organización de datos: La información recogida debe leerse e interpretarse correctamente. Por ello es aconsejable excluir los datos innecesarios, estipular variables, clasificarlas y agruparlas en categorías.

• Análisis de datos: Se trata de una etapa importante y delicada. Aquí es esencial utilizar conocimientos estadísticos para evaluar los gráficos generados por la herramienta e interpretar correctamente las tendencias. En función del objetivo que se desee alcanzar, el análisis de datos puede realizarse de tres formas: 1) univariante, en la que cada variable se considera de forma aislada; 2) bivariante, en la que se establece una relación entre dos variables diferentes; y 3) multivariante, en la que se establecen relaciones entre más de dos variables.

• Creación de un modelo: En este caso, la creación de un modelo predictivo se basa en una regresión estadística que aportará importantes insights sobre tendencias y probabilidades a partir de la información disponible.

• Supervisión: prestar atención a los resultados periódicamente es importante para garantizar la continuidad de los análisis. Este paso requiere revisar periódicamente los modelos predictivos para que cualquier cambio en los datos no comprometa el análisis final ni afecte los resultados de la empresa.