El papel de la calidad de datos prescriptiva y predictiva

En el mundo industrial, la toma de decisiones basada en datos está causando furor. Cuando se trata de entornos industriales, las empresas utilizan ampliamente el análisis predictivo y prescriptivo para mejorar la capacidad de respuesta y la precisión operativa. Pero estos métodos son tan buenos como la calidad de los datos que los respaldan.

En este blog, exploramos las técnicas esenciales, los principios básicos de la calidad de los datos y los casos de uso. También trataremos las consideraciones para la ejecución y destacaremos los desarrollos actuales en análisis para equipos de ingeniería y fabricación.

El objetivo del análisis predictivo es predecir posibles eventos futuros mediante el análisis de datos pasados. El análisis prescriptivo, por su parte, va un paso más allá y sugiere la mejor forma de actuar. Juntos, están cambiando la forma en que los equipos industriales planifican, se adaptan y compiten. Para ello, es necesario centrarse en la calidad de los datos predictivos y prescriptivos para garantizar que las ideas y recomendaciones sean fiables.

La base: Análisis predictivo y calidad de datos

Técnicas básicas:

• Regresión
• Series temporales
• Aprendizaje automático
• Clasificación

El análisis predictivo se basa en una serie de métodos de uso común. La regresión facilita la búsqueda de correlaciones entre variables. A medida que pasa el tiempo, los modelos de series temporales buscan patrones y tendencias.

Las herramientas de clasificación clasifican la información en distintas categorías. Para mejorar la precisión, el aprendizaje automático puede aprender de grandes conjuntos de datos y ajustar su comportamiento en consecuencia.

Estos modelos requieren una limpieza de datos para eliminar errores, incoherencias y duplicados antes del análisis. Sin datos limpios, incluso los modelos predictivos más avanzados pueden ofrecer resultados engañosos.

Pilares clave de la calidad de los datos

Muchos aspectos de la calidad de los datos son cruciales para el éxito de los modelos predictivos. La precisión garantiza que los valores reflejen las condiciones del mundo real. La integridad evita que falten datos o que se introduzcan datos parciales, mientras que la coherencia ayuda a mantener la uniformidad de los sistemas.

Garantizar la pertinencia de la información requiere puntualidad. El linaje muestra de dónde proceden los datos, mientras que la gobernanza aplica normas para manejar y proteger la información. Todo ello contribuye a mejorar la calidad de los datos predictivos y prescriptivos, lo que a su vez ayuda a mantener la confianza en los análisis.

Consecuencias de los datos de baja calidad

El impacto de los datos de mala calidad surge rápidamente cuando los datos no son fiables. Esto significa que los modelos pueden desviarse y perder precisión.

Si los datos no son representativos, pueden introducirse sesgos, lo que significa que algunas ideas pueden llegar tarde o resultar inutilizables. Las empresas pueden evitar cometer errores costosos y tomar decisiones equivocadas si dedican tiempo y esfuerzo por adelantado a trabajar en la limpieza de sus datos.

Ampliación: El análisis prescriptivo en la práctica

Metodologías: Optimización, simulación y aprendizaje por refuerzo

El análisis prescriptivo recomienda acciones basadas en resultados probables. Un método habitual es la optimización, que busca la mejor solución dentro de unas condiciones establecidas. Otro método es la simulación de resultados potenciales en un entorno digital. Por último, el aprendizaje por refuerzo modifica las tácticas en función de los resultados anteriores.

Estos métodos son más fiables cuando utilizan datos de alta calidad, que se mantienen mediante una limpieza continua de datos. Además, ayuda a reducir el efecto de los datos inexactos en la toma de decisiones.

Construir la canalización prescriptiva

Un sistema de análisis prescriptivo no puede hacer bien su trabajo sin un procedimiento bien definido para manejar los datos en cada etapa. La limpieza y recopilación de datos forman parte de este proceso, al igual que los modelos predictivos con comprobaciones de calidad, el modelado de escenarios y la toma de decisiones a través de los canales adecuados. Mantener la calidad de los datos a lo largo de este flujo de trabajo es crucial para su éxito. Es crucial asegurarse de que las sugerencias sean prácticas y reflejen los buenos métodos prescriptivos de calidad de datos.

Casos de uso industrial

El análisis prescriptivo se utiliza con gran éxito en diversas funciones industriales. En la fijación de precios, las empresas pueden ajustar más eficazmente la oferta y la demanda gracias al acceso a datos históricos y transaccionales precisos.

Los gestores gestionan el inventario con mayor precisión cuando las previsiones reflejan la verdadera variabilidad de la demanda. Se pueden mejorar las experiencias de los clientes analizando los datos de los usuarios en tiempo real. Este enfoque permite una planificación más ágil de la mano de obra al alinear las demandas de personal con los patrones operativos. Todas estas aplicaciones requieren datos fiables en su núcleo, lo que pone de relieve la importancia de la calidad predictiva y la limpieza de datos.

Arquitectura de calidad de datos

Estructuras de gobierno y propiedad

Gestionar bien los datos implica algo más que herramientas: requiere responsabilidades y una supervisión claramente definidas. Los administradores de datos deben seguir protocolos de calidad y acceso. El seguimiento del linaje permite a las empresas ver cómo se mueven los datos entre sistemas, mientras que la gestión de metadatos proporciona el contexto necesario para comprender los conjuntos de datos.

Cuando se establecen estas funciones y prácticas, los equipos pueden conseguir estabilidad y reducir el tiempo de inactividad. También pueden escalar con confianza y garantizar que la calidad de los datos predictivos y prescriptivos siga siendo alta.

Herramientas y tecnología integradas

La gestión fiable de los datos suele estar facilitada por una serie de tecnologías. Los catálogos ordenan e identifican la información para facilitar su búsqueda, mientras que las tecnologías ETL ayudan a limpiar y transmitir los datos con rapidez. Los monitores automatizados detectan anomalías o incoherencias antes de que puedan afectar a los procesos posteriores. Combinadas, estas herramientas forman un entorno sólido para producir resultados analíticos fiables y reducir el impacto de los datos erróneos.

Gestión de la calidad en bucle cerrado

Las empresas deben adoptar estrategias de mejora para mantener una alta calidad de los datos a largo plazo. Una parte de estas medidas consiste en buscar sistemáticamente valores atípicos y cambios en el esquema. También hay que analizar los resultados en busca de sesgos e imparcialidad, y retroalimentar los ciclos de desarrollo de modelos con los resultados de rendimiento. Las organizaciones pueden ajustar mejor sus sistemas analíticos a las condiciones cambiantes de los datos y a las dificultades operativas cuando adoptan una postura proactiva respecto a la limpieza y el control de calidad de los datos.

Operacionalización del análisis

Colaboración interfuncional

Para que los sistemas analíticos sean valiosos, es fundamental que varios departamentos colaboren entre sí. Los propios analistas crean los modelos, mientras que los equipos operativos ponen en práctica los resultados de los modelos en situaciones reales. Los objetivos de la analítica son revisados por la dirección para garantizar que se ajustan a los objetivos generales. Cuando estos grupos son capaces de comunicarse bien y colaborar en objetivos compartidos, los resultados son siempre mejores y más fáciles de medir.

Confianza y gestión del cambio

Obtener apoyo para las herramientas analíticas depende de la confianza. Es más probable que los empleados adopten nuevos sistemas cuando los modelos se explican con claridad.

Los programas piloto que muestran los primeros resultados pueden aumentar esta probabilidad. Impartir formación también ayuda a aumentar la comodidad y la familiaridad con los nuevos sistemas. Los esfuerzos de cambio que dan prioridad a la apertura y la formación tienen más probabilidades de lograr un compromiso a largo plazo.

Perfeccionamiento y madurez organizativa

Una cultura basada en los datos crece a través de la inversión en competencias. Los equipos deben aprender los fundamentos de la depuración de datos, familiarizarse con herramientas como la IA explicable y ver ejemplos de su aplicación real en los programas de formación. Las empresas pueden acelerar la madurez analítica y disminuir la fricción de la adopción proporcionando esta información tanto a los equipos operativos como a los técnicos.

Seguimiento de los resultados

Métricas de rendimiento

La mejor forma de evaluar el progreso es a través de métricas claramente definidas. Algunos ejemplos podrían ser la reducción de los errores de previsión, la reducción de los ciclos de producción o la mejora de la rentabilidad financiera. Para calibrar la eficacia de sus esfuerzos analíticos y fundamentar sus decisiones futuras, las empresas deben controlar las métricas correctas.

Análisis antes y después

Las empresas deben establecer puntos de referencia con los que compararse para determinar el impacto real de las soluciones analíticas. Puede ver los resultados de sus esfuerzos por mejorar con métricas como la fiabilidad de la producción, la velocidad de entrega y la satisfacción del cliente. Mediante la recopilación y el análisis de estos datos, puede mejorar nuestros modelos e identificar dónde estamos progresando.

Resultados reales

Unas mejores prácticas de datos dan lugar a resultados tangibles para las empresas, como se observa en algunos casos prácticos. Por ejemplo, al aumentar la visibilidad de los datos de la cadena de suministro, una empresa pudo reducir los gastos logísticos en un 15% [1]. Otra descubrió que, tras estandarizar los formatos de entrada, la precisión de los precios aumentó un 12% [4].

Estos ejemplos muestran las claras ventajas de centrarse en la calidad predictiva de los datos y en la calidad prescriptiva de los datos. Además, una limpieza eficaz de los datos es crucial para minimizar el impacto de los datos erróneos.

¿Y ahora qué?

Calidad de datos mejorada con IA

La IA desempeña un papel cada vez más importante en el mantenimiento de la precisión de los datos. Las herramientas que detectan automáticamente anomalías o generan datos sintéticos para llenar lagunas permiten a las empresas mantener los modelos funcionando sin problemas incluso cuando los conjuntos de datos evolucionan. La calidad de los datos, tanto predictiva como prescriptiva, mejora, y resulta más fácil gestionar entornos de datos cada vez más complicados, gracias a estas capacidades.

IA transparente y fiable

A medida que aumenta la confianza en la IA, también lo hace la necesidad de transparencia. Los sistemas prescriptivos deben explicar claramente cómo se realizan las recomendaciones. Además, las empresas necesitan hacer un seguimiento de cómo se ponen en práctica las opciones. Esto no sólo favorece la rendición de cuentas, sino que también ayuda a los usuarios a confiar y adoptar los conocimientos analíticos con mayor seguridad.

Presiones normativas

Las prácticas en materia de datos también deben cumplir normas externas. Reglamentos como el GDPR establecen requisitos de privacidad y consentimiento, mientras que las políticas éticas internas promueven la equidad en la toma de decisiones. Para mantener la confianza de las partes interesadas y evitar problemas legales, es crucial seguir cumpliendo las normas.

Recomendaciones finales

La analítica funciona mejor cuando los datos son coherentes, precisos y seguros. Las empresas deben empezar por revisar el estado actual de sus datos, asignar funciones de supervisión y establecer sistemas que apoyen la validación y la trazabilidad. Así como, introducir modelos gradualmente con objetivos claros, y comprometerse a una revisión y perfeccionamiento continuos.

Es vital mantener prácticas rigurosas de limpieza de datos. De este modo, podemos mejorar la calidad de los datos predictivos y prescriptivos y reducir el efecto de los datos inexactos. 

Con la ayuda de los fabricantes, EU Automation puede respaldar marcos analíticos fiables. Unas prácticas de datos sólidas constituyen la base para una previsión segura y una acción informada.

Fuentes

1. https://www.code-brew.com/ai-in-supply-chain-management/
2. https://www.ibm.com/topics/predictive-analytics
3. https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/prescriptive-analytics
4. https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-case-for-digital-reinvention
5. https://hbr.org/2014/12/you-may-not-need-big-data-after-all
6. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/06/15/poor-data-quality-is-undermining-your-business/
7. https://www.statista.com/statistics/793895/worldwide-average-hourly-cost-of-enterprise-server-downtime-by-industry/
8. https://cloud.google.com/architecture/data-governance-framework