Analítica predictiva
La analítica predictiva es la disciplina que engloba una gran variedad de técnicas empleadas en el proceso de análisis de datos o “data mining”, entre las que destacan la estadística o el “machine learning”.
Junto con la analítica visual, la analítica predictiva tiene como objetivo extraer el conocimiento implícito en los datos; obteniendo relaciones y patrones ocultos a simple vista a partir de ellos, y facilitar su interpretación por parte del usuario final.
TEKNIKER desarrolla modelos analíticos basados en múltiples fuentes de información para la monitorización, diagnóstico y predicción teniendo en cuenta las diferentes etapas dentro del proceso de análisis de datos denominado “data mining”:
Adquisición, procesado y almacenamiento de la información:
- Integración de diversos dispositivos (sensores, contadores, móvil, web, etc.) y sistemas de información disponibles (tanto privados como públicos)
- Recopilación de la información existente en forma tanto de datos como de experiencias y heurísticos (expertise) sobre un dominio concreto (p.e., degradación mecánica, índice de salud, anomalías energéticas, etc)
Desarrollo de modelos:
- Desarrollo de modelos basados en datos y conocimiento: KBS, Machine Learning (supervisado y no supervisado; RRBB, NNs, SVM,…), razonamiento semántico, quimiometría, análisis de fiabilidad, estadística, reglas, etc.
- Ajuste de los modelos para trabajar en situaciones de incertidumbre (conocimiento incompleto o poca fiabilidad en los datos recogidos)
- Los modelos resultantes capturan relaciones entre los diferentes factores para facilitar la evaluación de los riesgos y beneficios asociados con un conjunto particular de condiciones, que son utilizados para orientar la toma de decisiones.
Integración de los modelos en el sistema final:
- Incorporación de los modelos en sistemas de soporte a la decisión (off-line) o software embebido (on-line)
- Razonamiento analítico facilitado por interfaces visuales interactivas. Representación de la información de forma visual, para permitir una mayor interacción y comprensión de los datos a la hora de obtener conclusiones y tomar decisiones.