• Los algoritmos predictivos se basan en históricos de situaciones recurrentes de la organización para detectar patrones asociados o efectos de correlación existentes. Estos permiten a la organización conocer antes del siguiente ciclo de repetición lo que sucederá.
• Además, debido al análisis e interpretación de los datos, la organización podrá tomar decisiones más rápidas y precisas fundamentadas en datos.
• Con esta información, la organización podrá focalizar más esfuerzos en acciones más exitosas y dedicar menos recursos a las acciones de menor retorno, empleando así sus recursos de manera más eficiente.
• De acuerdo con los principios de la Inteligencia Artificial (IA), la combinación de distintas técnicas y algoritmos podrían dar lugar a sistemas que presenten las mismas o mejores capacidades que el ser humano. De esta manera tareas como el análisis e interpretación de los datos para toma de decisiones o priorización de acciones estratégicas, atribuibles hasta la fecha a una persona, pueden verse simplificadas gracias a una IA. Es así que mediante este uso se podría reducir el coste de oportunidad, disminuyendo el tiempo perdido en acciones que no dan resultados favorecedores.
• Una vez desarrollado el modelo, el análisis de datos en tiempo real para estimar o predecir situaciones, permite modificar el servicio o producto a medida que el entorno y sus condiciones cambian.
• En función de la información que tienen terceros agentes, permite predecir cuál va a ser la conducta de estos. En el caso de que se trate de clientes, ayuda a las organizaciones a orientar su proceso de fidelización, realizar ofertas personalizadas, adaptar el proceso de compra de los usuarios a sus necesidades concretas o predecir los cambios de proveedores de los clientes.

Se desarrolla un modelo predictivo para una empresa de maquinaria industrial a fin de identificar patrones y elementos clave para determinar y predecir el ciclo de mercado. Estos patrones y elementos clave constituyen el conjunto de variables que determinan en gran medida la viabilidad y sostenibilidad de la propia estrategia global, toda vez que devienen determinantes para el éxito de la organización. El objetivo consiste en preparar a la organización para que pudieda dirigir con mayor evidencia y certeza las acciones realizadas por la misma. Para ello se llevan a cabo:

• Análisis de las tendencias históricas, identificación de patrones, y proyecciones futuras.
• Reconocimiento de nuevos eventos o circunstancias relevantes, correlacionándolos con pasados o presentes fenómenos existentes.
• Uso de modelos predictivos para predecir el comportamiento futuro del mercado.
• Autodesarrollo del modelo predictivo, aumentando la precisión y eficacia de los resultados.

• La gobernanza de datos busca comprender cuáles son los datos que tiene disponibles la organización y dónde se almacenan. Por lo que al implementar un modelo de gobernanza, este, proporciona una vista integral de todos los activos de datos, de su valor y de su impacto sobre su actividad.
• Proporciona una mejor calidad de los datos porque a través de la gobernanza se comprende mejor la utilidad y la completitud de los datos.
• Garantiza el correcto uso de los datos, tanto para evitar la entrada de errores en los sistemas como para bloquear el posible uso indebido de datos personales e información confidencial.
• La gobernanza armoniza los datos en los sistemas a través de un proceso colaborativo, con la participación de las distintas unidades de la organización.
• Facilita el acceso a un volumen y una diversidad de datos mayor, con mayor confianza en el empleo de datos más completos, con mejor exactitud previamente comprobada.
• El modelo mejora la toma de decisiones, con conclusiones más precisas y fiables a partir de los datos correctos y de fácil acceso.

Se desarrolla un modelo de gobernanza de datos que facilite el acceso seguro y con todas las garantías jurídicas, a los datos que gestiona una entidad. El objetivo fue potenciar la investigación, para la aplicación de tecnologías de Big Data e Inteligencia Artificial, y para el desarrollo y validación de nuevos productos y/o servicios que permitieran una mejor respuesta a los retos del sector, y generarán nuevas oportunidades para el tejido productivo intensivo en I+D+i. Para ello se llevan a cabo:

• Recopilar información sobre la cantidad de datos que gestiona la entidad.
• Diseñar el modelo de gobernanza de datos.
• Establecer la infraestructura y la tecnología necesaria.
• Configurar y mantener procesos y políticas participantes en el modelo.
• Comprar el funcionamiento del modelo.