--- title: Las fases de un proyecto de predictive analytics description: Descubre cuáles son las decisiones más importantes que toda empresa debe hacer respecto a predctive analytcs y cómo influyen en su capacidad de innovación. image: https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-2339042344.jpg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # Las fases de un proyecto de predictive analytics Publicado el 15/02/15 8:00 Gartner pronosticaba que para el año 2014, el 30% de las **aplicaciones analíticas** utilizaría capacidades proactivas, predictivas y de pronóstico. Promesas cumplidas que instan a, en este 2015, dar un paso más e innovar. Cuando se busca la innovación en **predictive analytics**, intentando extraer aún más valor de su aplicación, se debe tener en cuenta que existen dos patrones distintos que pueden aplicarse a este proceso: - **La innovación disruptiva:** entendida como una búsqueda predictiva ligada a una propuesta de valor muy diferente, capaz de descubrir oportunidades en forma de nuevos mercados. - **La innovación sostenible:** que quedaría representada por los cuadros de mando o las herramientas de visualización que contribuyen a mejorar el rendimiento de los productos y servicios existentes. En la ejecución de cualquiera de ambos patrones dentro del marco de un **proyecto de predictive analytics,** se hace necesario seguir cuatro etapas: aprendizaje, exploración, compromiso y ejecución; que consisten, a grandes rasgos, en lo siguiente: **1. Aprendizaje**: en esta fase, el enfoque principal es el desarrollo de la conciencia y el conocimiento. **2. Exploración**: etapa donde la atención se centra en la definición y el diseño del plan de trabajo de la organización para el desarrollo de grandes datos. El resultado de este proceso sería la creación de una hoja de ruta. **3. Compromiso**: llegadas a esta fase, las organizaciones comienzan a comprobar el valor empresarial de los grandes datos, a la vez que suelen optar por llevar a cabo una evaluación de sus tecnologías y habilidades. **4. Ejecución**: los grandes datos y capacidades de análisis son aplicadas más ampliamente dentro de la organización gracias a una implementación integral. ![iStock_000044347928_Small](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-2339042344.jpg?width=574&name=file-2339042344.jpg) Créditos fotográficos: istock [Sergey Nivens](http://espanol.istockphoto.com/stock-photo-44347928-technology-innovations.php?st=80840df)   [![¡Descarga la guía gratuita de predicitive analytics y descubre como beneficiarte de la predicción!](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/4e26c2e9-24b6-4766-b947-75479fb7562a.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/4e26c2e9-24b6-4766-b947-75479fb7562a)   ## Predictive analytics, innovación y decisiones Dependiendo del caso de uso y de la **solución de predictive analytics** escogida, será necesario hacer elecciones y tomar decisiones a lo largo de varias dimensiones: - Tipo de análisis que se requiere: en tiempo real o no. - Metodología de procesamiento de datos: que puede incluir una o varias entre, por ejemplo, análisis de textos, identificación de patrones, análisis social media, etc. - Frecuencia de uso de datos: continua, en tiempo real o bajo pedido, entre otras. - Tipos de datos: metadatos, datos históricos o transaccionales y datos maestros. - Formato del contenido: estructurado, desestructurado, semi-estructurado o varios de ellos. - Fuentes de origen: bases de datos internas, datos biométricos, social media, generados por usuarios, generados por equipos o datos transaccionales, por citar algunos de los más relevantes. - Destinatarios de los datos: usuarios individuales, procesos de negocio, repositorios de datos o aplicaciones empresariales. En base a las elecciones tomadas, las tecnologías digitales escogidas y el **modelo de análisis predictivo** implementado en la organización un negocio está en disposición de innovar, en base al recién adquirido conocimiento; haciéndolo con diferentes objetivos como: - Mejorar la comercialización de sus productos o servicios. - Optimizar la gestión de la cadena de suministro. - Diseñar una estrategia de diversificación o expansión, para aprovechar la oportunidad de penetración en nuevos mercados o alcanzar segmentos de clientes distintos.   **Post relacionados:** - [Objetivos estratégicos que pueden alcanzarse con predictive analytics](http://www.lantares.com/blog/objetivos-estrategicos-que-pueden-alcanzarse-con-predictive-analytics) - [Razones análisis predictivo: barreras y motivaciones](http://www.lantares.com/blog/razones-analisis-predictivo-barreras-y-motivaciones) - [Los mejores consultores especializados en predictive analytics](http://www.lantares.com/blog/los-mejores-consultores-especializados-en-predictive-analytics)   [![Predictive Analytics](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/ad3db33a-6804-48f0-ac06-89d2103676f0.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/ad3db33a-6804-48f0-ac06-89d2103676f0) Categoría: [Analítica Predictiva](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/analítica-predictiva) - 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