La integración del modelo predictivo ya ha demostrado su validez en los sectores más diversos. Además de las empresas de tecnología, el sector de la sanidad también utiliza este método para prever patologías. El sector de la energía, por su parte, es otro de los más populares y en él, la red eléctrica inteligente del futuro ha sido denominada como “smart grid”. En este sentido, se puede prever el consumo de electricidad con ayuda de los patrones de conducta almacenados de los clientes (Smart Customer Data) para regular el suministro de energía eólica e hidráulica con exactitud.
Otro ejemplo son las técnicas de mantenimiento predictivo (predictive maintenance), con respecto a las que se introducen los datos actuales de una máquina en funcionamiento con el objetivo de prever su utilización futura y el desgaste resultante. Así, las vulnerabilidades detectadas en la cadena de producción pueden identificarse y repararse rápidamente para, por ejemplo, evitar pérdidas en la misma.
Aplicar predictive analytics tiene sentido sobre todo cuando se dispone de muchos paquetes extensos y limpios de datos. Todos ellos se integran en el análisis, la precisión de cuyo resultado
depende de la amplitud de datos de que se dispone. La mayoría de empresas se valen de los efectos sinérgicos para incrementar su estructura de inteligencia empresarial ya existente para las funciones del prediction analytics. Entre las herramientas más populares para la utilización de predictive analytics se encuentran:
- Alpine Data Labs
- Alteryx
- Angoss KnowledgeSTUDIO
- BIRT Analytics
- IBM SPSS Statistics and IBM SPSS Modeler
- KXEN Modeler
- Mathematica
- MATLAB
El siguiente paso en el análisis de datos se define como Prescriptive Analytics, un método empleado cuando el análisis predictivo topa con sus límites. Con este sistema se intenta leer las disposiciones con respecto al modo de actuar para encauzar la trayectoria de las tendencias. Los supuestos previstos son, dependiendo del caso, más sencillos de ejecutar y también se tiene en cuenta la redirección del desarrollo que ha tenido lugar hasta ahora. Este procedimiento es posible gracias a estructuras analíticas sobre la base de complejos modelos y de los estocásticos métodos Montecarlo. Al igual que en el análisis predictivo, la precisión de los resultados también depende de la cantidad de variables conocidas y seguras que se conocen.