Cuando se trata de análisis de datos, la magia, además de reconocer en dónde estás parado el día de hoy, se trata de ver el futuro y predecir la siguiente curva en el camino.

Segunda fase: Tener la posibilidad de proyectar escenarios futuros y calcular lo que vamos a hacer a continuación y así determinar nuestro próximo movimiento.

Una vez que los usuarios obtienen visibilidad de los análisis sobre desempeño presente y pasado, la predicción del futuro se convierte en la siguiente etapa lógica en el camino de la madurez analítica. En este caso, la analítica debe facilitar las recomendaciones de cara al futuro que ayudarán al centro a determinar los próximos pasos para alcanzar sus objetivos.

Los análisis predictivos pueden adoptar muchas formas, y la capacidad de adaptarlos a las necesidades específicas de la organización.

Por ejemplo:
- Los centros educativos pueden predecir cuando los alumnos reducen significativamente su nivel de involucramiento para realizar acciones preventivas, antes que un alumno suspenda una materia, o peor aún, que termine renunciando al estudio.

- Los profesores pueden analizar un gran número de comportamientos de los alumnos para determinar qué recursos o acciones pedagógicas tienen más probabilidades de ayudar a un alumno en particular, y luego dirigirse a ellos con planes personalizados para aumentar sus probabilidades de éxito.

La tecnología de aprendizaje automático suele sustentar esta fase, aunque las organizaciones también pueden aplicar otras técnicas de análisis avanzado para análisis predictivo. En cualquier caso, uno de los requisitos clave para los modelos de aprendizaje automático son cantidades significativas de buenos datos.

Esto hace que el diseño de la plataforma de datos subyacente sea esencial para el éxito. La plataforma de datos es el lugar donde se reúnen, almacenan y organizan los datos. Debe tener una estructura robusta y flexible para apoyar la generación de conocimiento, en dos extremos diferentes del espectro de datos:
- Datos bien gestionados, agregados y limpios.
- Datos no gobernados (o ligeramente gobernados), no agregados.

En el mundo actual, una plataforma moderna de datos vive en la nube y cuenta con muchos componentes, incluyendo un lago de datos y un almacén de datos nativos de la nube. También es inteligente crear conjuntos de datos reutilizables para aumentar la productividad de los usuarios. En esta etapa del viaje de madurez, el acceso fácil a los datos, llegar a la información correcta y una gran cantidad de recursos informáticos potencia el cálculo eficiente y exitoso de todos esos datos.

Otros elementos que hay que priorizar en ésta etapa de ver el futuro y calcular nuestro próximo movimiento, es automatizar el mayor número de acciones como sea posible. La mayoría de los caminos no se detienen en sólo una automatización y a futuro es primordial hacer de ésto un esfuerzo continuo para aumentar el rendimiento de todo el proyecto.

Entonces, para ver el futuro en el mundo de la analítica, apóyate siempre en un programa de navegación que te cuente lo que viene más adelante.

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