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title: Soluciones de analítica predictiva por sectores de negocio
description: El desarrollo de soluciones BI tiende cada día más a la especialización en cada una de sus áreas clave (incluida, por supuesto, la analítica predictiva).
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# Soluciones de analítica predictiva por sectores de negocio

 Publicado  el 8/06/15 8:00

Si tenemos en cuenta el crecimiento y la expansión de las aplicaciones del Business Intelligence a una infinidad de campos cada vez mayor, entenderemos fácilmente por qué **el desarrollo de soluciones BI tiende cada día más a la especialización** en cada una de sus áreas clave (incluida, por supuesto, la [**analítica predictiva**](http://www.lantares.com/blog/los-3-elementos-esenciales-de-una-soluci%C3%B3n-de-analitica-predictiva)).

Hemos visto en este mismo blog, en numerosas ocasiones, cómo la inteligencia de negocios se ha asentado con comodidad en ámbitos tan dispares entre sí como las finanzas y la educación, la [investigación científica](http://www.lantares.com/blog/avances-en-visualizacion-de-datos-para-la-investigacion-cientifica), el arte o la sanidad (por poner solo algunos ejemplos), por lo que era solo cuestión de tiempo que los principales desarrolladores BI apostasen en firme por ofrecer **soluciones ajustadas** a cada una de estas nuevas aplicaciones.

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IBM, a la cabeza del desarrollo de soluciones especializadas de analítica predictiva

Los principales medios de comunicación especializados en inteligencia de negocios se hacen eco de las últimas novedades presentadas por la **compañía líder en el ámbito del [Business Intelligence](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/business-intelligence-o-analitica-predictiva), IBM**, tras haber hecho pública su apuesta por el desarrollo de 20 soluciones de analítica predictiva especializadas por sectores.

El conocimiento acumulado por los expertos de IBM y el análisis de las necesidades de un mercado cada vez más segmentado, pero con una demanda de herramientas avanzadas de analítica de datos en pleno auge, han acelerado lo que muchos consideran un paso decisivo en la **evolución natural del Business Intelligence hacia la especialización** por sectores de negocio.

[![Próximo webinar Big Data e IA](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/abdd747e-a2a3-40a3-9fc0-2a2866498d7b.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/abdd747e-a2a3-40a3-9fc0-2a2866498d7b)

Evidentemente, los sectores financieros y de seguros siguen siendo los más favorecidos por las nuevas sendas que emprende el sector BI, pero con la notable diferencia que, en esta ocasión (y parece que ya para siempre) no están solos, sino que comparten el protagonismo con sectores como el **minorista**, las **telecomunicaciones** o el de la **energía**.

No nos costará entender hacia dónde conducen los caminos de la especialización en el desarrollo de herramientas de análisis predictivo si nos fijamos en las necesidades concretas que presentan algunos de los sectores que acabamos de enumerar; compartiendo todos ellos un mismo suelo común (el del **apoyo a la toma de decisiones**), y sin descartar unas funcionalidades en pro de otras igualmente importantes en un sentido general, parece que IBM se centrará en el desarrollo de soluciones de analítica avanzada dirigidas a la **detección de patrones e irregularidades** para el [diseño de futuros escenarios posibles](http://www.lantares.com/blog/predictive-analytics-los-principales-modelos-del-analisis-predictivo), con fines distintos: unos, orientados a la **reducción de costes** (pensando en los retos que afrontan los sectores especialmente aquejados por el alto coste de la explotación de su modelo de negocio, como el energético); otros, encaminados al **diseño de nuevos productos y servicios** que obtengan una mejor acogida por parte de un público objetivo (como el sector minorista, el financiero o el de las telecomunicaciones).

Sea como sea, parece claro que cada sector presenta unas necesidades específicas en materia de análisis de datos y analítica predictiva que compañías como IBM están dispuestas a asumir como propias. Nada raro si tomamos el último estudio realizado por el gigante del sector BI, según el cual **más del 50% de las empresas que operan a escala internacional declaran ser conscientes de la importancia de la inteligencia de negocios** para el aprovechamiento de nuevas oportunidades, a la vez que tan solo poco más del 20% dispone de los medios necesarios para sacar el máximo partido de los datos con los que cuentan.

Para comprender un poco mejor la importancia del análisis predictivo para los negocios, recomendamos la guía (completamente gratuita) [*Predictive Analytics: el impacto de la predicción para una organización*](http://www.lantares.com/predictive-analytics-el-impacto-de-la-prediccion-para-una-organizacion?__hssc=237486879.3.1433123326266&__hstc=237486879.7a8b5abba458e949e78bd657e04c0cb7.1428340365276.1432120390086.1433123326266.29&hsCtaTracking=7e7c48f1-c8af-4a7b-bb64-15ff6528fbd6|96272add-a1fa-4284-933c-da76c0af1489), en la que se exponen, entre otras cuestiones, los distintos tipos de estrategias y modelos de análisis predictivo que se pueden aplicar a corporaciones de cualquier índole y sector.

 

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