Por Bruno Alejandro Roberts Delorenzo - Estudiante de la carrera de Ing. Informática
Actualmente las bases de datos han facilitado mucho la vida de las personas, no solamente por hacer el manejo de la información más eficiente, rápido y preciso, sino también porque posibilita la predicción de algunos hechos, lo que ayuda mucho para que pueda existir preparación sobre algo en específico que podría pasar. Junto con eso, el análisis de los datos es muy importante y es lo que ha hecho con que el manejo correcto de las bases de datos sea también mucho más importante y desarrollado.
El predictive analysis consiste en analizar los datos que se actualizan con el tiempo y identificar patrones para intentar predecir lo que pasará con respecto a un tópico en específico; por ejemplo, los productos más vendidos en el mes de octubre de una tienda de zapatos. Eso puede ayudar a la tienda a entender mejor cómo se comportan los clientes y qué es lo que desean, haciendo una comparación de lo mismo en los siguientes meses o años. Con la estrategia correcta, la tienda puede subir las ventas o encontrar la necesidad de cambiar la estrategia de venta si fuera necesario. Esto hace que los que manejan bases de datos tengan un cuidado extra, pues es muy importante que estén funcionando correctamente para que el análisis de los datos resulte en predicciones lo más correctas y precisas posible.
El predictive analysis se enfoca en probabilidades y no en hechos absolutos, entonces no es como una bola de cristal que puede determinar todo, pero sí lo que probablemente va a suceder. Esa es otra razón para mantener las bases de datos bien actualizadas y configuradas, pues si no lo están, la predicción puede empezar a dar resultados que no son ciertos y generar lo contrario de lo que debería hacer una empresa u organización. Otra importancia de la predicción analítica es que con un buen mantenimiento de las bases de datos es posible identificar el comportamiento de los usuarios, acerca de los cuales existe un uso considerado normal y cuando se identifica un comportamiento muy distinto, eso ayuda a determinar posibles ataques, haciendo la toma de decisiones preventiva. Además del ejemplo anterior, la predicción con bases de datos también se usa en la ciencia, como en el estudio aeroespacial para mantener las máquinas u observar comportamientos sobre un estudio en específico y también en el estudio del clima a través de la observación de patrones en las temperaturas.
Se puede concluir que la técnica es muy buena para empresas y organizaciones, pues los resultados son muy valiosos para el desarrollo de muchos negocios y estudios científicos. Es importante realizar un buen manejo de las bases de datos, pues sin eso las predicciones pueden no ser totalmente correctas o precisas. El manejo de bases de datos tiene mucha importancia y es directamente influenciado por la predicción analítica, que tiene que desarrollarse para mantener un buen resultado cuando se hace el análisis.
