En medio de las numerosas soluciones disponibles en el mercado en constante evolución, el desafío para las empresas es aprovechar al máximo los beneficios generados por el uso de las tecnologías para generar una mayor eficiencia operativa, tomar decisiones más ágiles y reducir los costos, siempre con el objetivo de mantener la disponibilidad y la seguridad de los ambientes de TI.
Entre los métodos actualmente disponibles en el mercado se encuentra el análisis predictivo, una técnica que utiliza el historial de información capturada de bases de datos, dispositivos IoT y sistemas que integran la parte operativa del área para realizar pronósticos, predecir escenarios futuros y anticipar tendencias, facilitando así la gestión del centro de datos.
Con esta inteligencia, es posible identificar oportunidades y amenazas potenciales, evitar fallos, anticiparse a los imprevistos que causan downtime y optimizar las operaciones. Así, en un centro de datos, la gestión ya no es reactiva basada en alarmas, sino que se anticipa a posibles problemas y obtiene información para la toma de decisiones que mejoren el rendimiento del entorno informático.
Cabe señalar que el análisis predictivo es una de las cuatro técnicas adoptadas para mantener la disponibilidad de un centro de datos, cada una con sus propias características y finalidad, a saber
- Preventivas: acciones previamente planificadas para evitar fallos de funcionamiento o averías en los equipos que causan downtime no programados;
- Predictivo: seguimiento periódico de los equipos mediante recopilación de datos, supervisión e inspecciones. Se trata de acciones basadas en previsiones;
- Correctivo: se aplica como complemento residual del mantenimiento preventivo y predictivo, y tiene por objeto actuar sobre un grupo de fallos que necesariamente requerirán una actuación inmediata;
- Evolucionar: consiste en garantizar un ambiente de TI siempre actualizado con nuevas tecnologías y equipos, para mantener un funcionamiento a prueba de futuro.
Debido a los diversos beneficios que aporta no sólo a las TI, sino también a ámbitos como el marketing, las ventas y las finanzas, el análisis predictivo figura entre los aspectos más destacados del informe «Más de 100 predicciones de datos y análisis para 2025», publicado en marzo de 2021 por la consultora Gartner. La encuesta señala que para 2024, el 30% de las organizaciones invertirá en plataformas de gobierno de datos, aumentando así el impacto de insights fiables que generen mayor eficiencia y productividad en el negocio.
Otra de las tendencias señaladas es que el 30% de las grandes empresas de negocio a negocio (B2B) utilizarán análisis predictivos de inteligencia artificial en 2025, impulsando así todos sus KPI y un mayor conocimiento de las ventas ya que esta técnica ayuda a predecir demandas e identificar oportunidades para determinados productos o servicios.
A continuación, abordaremos las principales etapas de la implantación del análisis predictivo, sus ventajas, las dificultades para las empresas y ejemplos de uso de la tecnología.
Paso a Paso
Uno de los aspectos clave a los que deben prestar atención las empresas a la hora de adoptar el análisis predictivo en sus operaciones es el acceso a suficientes datos de alta calidad para entrenar los modelos de machine learning. Esta técnica depende de datos precisos y completos para funcionar correctamente, y las empresas a menudo se enfrentan a dificultades para 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.
Para aprovechar al máximo esta innovación con vistas a obtener los mejores resultados para la empresa, es necesario seguir algunos pasos y tomar algunas precauciones. Vea a continuación cuáles son.
- Definición del objetivo: el primer paso es determinar la finalidad de este análisis, como reducir los costes operativos, evitar downtimes por fallos del sistema, obtener información sobre el comportamiento de las máquinas, entre otras posibilidades;
- Metas: tras definir el objetivo, es necesario esbozar las metas con este análisis, que se supervisarán periódicamente;
- Recogida de datos: es necesario recoger los datos que se utilizarán en el análisis, y es necesario utilizar fuentes fiables (bases internas, investigaciones propias, sistemas y máquinas utilizados por la empresa, etc.) para aumentar la calidad de la información;
- Preparación y organización de los datos: la información recogida debe leerse e interpretarse correctamente. Así pues, es necesario excluir los datos innecesarios, estipular variables, clasificarlas y agruparlas en categorías;
- Análisis de datos: se trata de una etapa importante y delicada, en la que es esencial utilizar conocimientos estadísticos para evaluar los gráficos generados por la herramienta e interpretar correctamente las tendencias. En función del objetivo que se quiera 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 la regresión estadística que proporcionará importantes conocimientos centrados en las tendencias y probabilidades basadas en la información disponible;
- Seguimiento: vigilar los resultados periódicamente es importante para garantizar la continuidad del análisis. Este paso requiere una revisión periódica de los modelos predictivos para que cualquier cambio en los datos no afecte al análisis final ni repercuta en los resultados de la empresa.
En la práctica
Mediante el uso de algoritmos y modelos estadísticos que «aprenden» de los datos históricos para hacer predicciones sobre eventos futuros, el análisis predictivo es útil en el mantenimiento de equipos en una variedad de situaciones dentro del entorno de TI. Por ejemplo, los datos históricos sobre el rendimiento de los sistemas pueden utilizarse para predecir cuándo pueden fallar o tener problemas. Esto puede permitir a los equipos de mantenimiento tomar medidas preventivas para evitar fallos y minimizar el tiempo de inactividad. Además, esta solución también puede ayudar a identificar patrones en los datos que puedan indicar problemas futuros, como la necesidad de actualizar el hardware o el software de un sistema.
Por ejemplo, se pueden utilizar sensores para recopilar datos de funcionamiento de los equipos gestionados y almacenarlos en la base de datos de la plataforma de gestión, junto con los eventos de fallo que se hayan producido y el estado de cada activo del ambiente de TI. De este modo, la base de datos sirve para «entrenar» los modelos predictivos, que serán estimulados con nuevos datos recogidos por los dispositivos.
Este modelo indica la probabilidad de que se produzca un fallo en un determinado activo en el periodo de análisis. Esta aplicación puede darse en máquinas climáticas de precisión monitorizadas, donde los datos de temperatura y presión se recogen y analizan cada segundo. Así, cuando la operación indica una alta probabilidad de fallo, se genera una orden de trabajo por adelantado para que el mantenimiento se produzca antes del fallo.
Inteligencia que genera resultados
Son varios los beneficios que el análisis predictivo puede generar para la gestión del entorno informático, elevando así el balance final de la empresa. Algunas de ellas son:
- Optimización del uso de recursos, ayudando a identificar patrones de uso en el centro de datos y permitiendo una mejor gestión y optimización del hardware, la energía y otros recursos de forma más eficiente;
- Predicción de fallos, que ayuda a identificar los componentes que están a punto de fallar, lo que permite tomar decisiones para evitar downtime;
- Reducción de costes generada por la optimización del uso de los recursos y la prevención de fallos, además de evitar problemas en el entorno que provoquen interrupciones no programadas;
- Mejora de la calidad del servicio al mantener el centro de datos siempre disponible, lo que aumenta la satisfacción del cliente;
- Toma de decisiones más informada al proporcionar datos y perspectivas valiosos que pueden ayudar en la gestión y el funcionamiento generales del entorno informático.
Debido a sus numerosas ventajas, el análisis predictivo ya es ampliamente utilizado por empresas de distintos tamaños y de una amplia gama de sectores, desde el comercio minorista hasta la sanidad. Además, esta metodología es cada vez más accesible y fácil de utilizar, lo que ha contribuido a su creciente adopción.
Según datos del estudio «Predictive Analytics Market by Software Solutions for Customer & Channel», de Zion Market Research, la facturación de la industria del análisis predictivo fue de 8.120 millones de dólares en 2020, y se prevé que alcance los 39.100 millones de dólares en 2028. La previsión es que durante este periodo esta herramienta tenga un crecimiento superior al 20% anual.
En un escenario de gran competencia y operaciones cada vez más inteligentes debido a la digitalización de los procesos, mantener la disponibilidad de los centros de datos se ha convertido en algo fundamental dentro de la estrategia de rendimiento de las empresas. Y aumentar la operatividad con análisis predictivos, que ayuden con percepciones y acciones en relación con escenarios futuros dentro del ambiente de TI, hace toda la diferencia en la economía digital de hoy.
