Definición de análisis predictivo
El análisis predictivo es un método estadístico que utiliza algoritmos y aprendizaje automático para identificar tendencias en los datos y predecir comportamientos futuros.
Con una presión cada vez mayor para mostrar un retorno de la inversión (ROI) para implementar análisis de aprendizaje, ya no es suficiente que una empresa simplemente muestre cómo se desempeñaron los estudiantes o cómo interactuaron con el contenido de aprendizaje. Ahora es deseable ir más allá del análisis descriptivo y conocer si las iniciativas de formación están funcionando y cómo se pueden mejorar.
El análisis predictivo puede tomar datos pasados y actuales y ofrecer predicciones de lo que podría suceder en el futuro. Esta identificación de posibles riesgos u oportunidades permite a las empresas emprender intervenciones prácticas para mejorar las iniciativas de aprendizaje futuras.
¿Cómo funciona el análisis predictivo?
El software de análisis predictivo ha ido más allá del ámbito de los estadísticos y se está volviendo más asequible y accesible para diferentes mercados e industrias, incluido el campo del aprendizaje y el desarrollo.
Para el aprendizaje en línea específicamente, el análisis predictivo a menudo se encuentra incorporado en el Sistema de gestión de aprendizaje (LMS), pero también se puede comprar por separado como software especializado.
Para el alumno, el pronóstico predictivo podría ser tan simple como un tablero ubicado en la pantalla principal después de iniciar sesión para acceder a un curso. Al analizar los datos del progreso pasado y actual, se podrían proporcionar indicadores visuales en el tablero para indicar si el empleado estaba al día con los requisitos de capacitación.
A nivel empresarial, un sistema LMS con capacidad analítica predictiva puede ayudar a mejorar la toma de decisiones al ofrecer información detallada sobre cuestiones e inquietudes estratégicas. Esto podría variar desde cualquier cosa hasta la inscripción en un curso, las tasas de finalización del curso y el desempeño de los empleados.
Modelos analíticos predictivos
Debido a que el análisis predictivo va más allá de clasificar y describir datos, se basa en gran medida en modelos complejos diseñados para hacer inferencias sobre los datos que encuentra. Estos modelos utilizan algoritmos y aprendizaje automático para analizar datos pasados y presentes con el fin de proporcionar tendencias futuras.
Cada modelo difiere según las necesidades específicas de quienes emplean el análisis predictivo.
Algunos modelos básicos comunes que se utilizan a un nivel amplio incluyen:
- Los árboles de decisión utilizan la ramificación para mostrar las posibilidades derivadas de cada resultado o elección.
- Las técnicas de regresión ayudan a comprender las relaciones entre las variables.
- Las redes neuronales utilizan algoritmos para descubrir posibles relaciones dentro de conjuntos de datos.
¿Qué necesita saber una empresa antes de utilizar el análisis predictivo?
Para las empresas que desean incorporar análisis predictivos en su estrategia de análisis de aprendizaje, se deben considerar los siguientes pasos:
- Establezca una dirección clara
El análisis predictivo se basa en algoritmos programados específicamente y en el aprendizaje automático para rastrear y analizar datos, todo lo cual depende de las preguntas únicas que se formulan. Por ejemplo, querer saber si los empleados completarán un curso es una pregunta específica; el software necesitaría analizar los datos relevantes para formular posibles tendencias en las tasas de finalización. Es importante que las empresas sepan cuáles son sus necesidades. - Participe activamente La
analítica predictiva requiere la participación activa y la participación de quienes utilizan la técnica. Esto significa decidir y comprender qué datos se recopilan y por qué. También se debe monitorear la calidad de los datos. Sin la participación humana, los datos recopilados y los modelos utilizados para el análisis pueden no tener un significado beneficioso.
¿Cuáles son los beneficios de utilizar análisis predictivos?
A continuación, presentamos algunos beneficios clave que las empresas pueden esperar encontrar al incorporar análisis predictivos en su estrategia general de análisis de aprendizaje:
- Personalice las necesidades de capacitación de los empleados identificando sus brechas, fortalezas y debilidades; Se pueden ofrecer recursos de aprendizaje y formación específicos para apoyar las necesidades individuales.
- Retenga Talento rastreando y entendiendo la progresión de la carrera de los empleados y pronosticando qué habilidades y recursos de aprendizaje beneficiarían mejor sus trayectorias profesionales. Saber qué habilidades necesitan los empleados también beneficia el diseño de la formación futura.
- Apoye a los empleados que se estén quedando atrás o que no estén alcanzando su potencial ofreciendo apoyo de intervención antes de que su desempeño los ponga en riesgo.
- Informes y elementos visuales simplificados que mantienen a todos actualizados cuando se requiere una previsión predictiva.
Ejemplos de cómo se utiliza el análisis predictivo en el aprendizaje en línea
Muchas empresas están comenzando a incorporar el análisis predictivo en su estrategia de análisis del aprendizaje mediante la utilización de las funciones de pronóstico predictivo que se ofrecen en los sistemas de gestión del aprendizaje y el software especializado.
Aquí están algunos ejemplos:
- Objetivos de formación
Algunos sistemas supervisan y recopilan datos sobre cómo los empleados interactúan dentro del entorno de aprendizaje, como el seguimiento de la frecuencia con la que se accede a los cursos o recursos y si se han completado. El nivel de logro también se puede analizar, incluido el desempeño de la evaluación, el tiempo para completar la capacitación y los requisitos de capacitación sobresalientes. Un análisis de estos patrones de datos agregados puede revelar cómo los empleados pueden continuar desempeñándose en el futuro. Esto facilita la identificación de los empleados que no están bien encaminados para cumplir con los requisitos de formación continua. - Gestión del talento
Los informes predictivos también pueden predecir cómo se están desarrollando los empleados en su función y dentro de la empresa; esto implica el seguimiento y la previsión de las rutas de aprendizaje, la formación y la mejora de las habilidades de los empleados individuales. Esto es importante para Recursos Humanos (RR.HH.) que pueden necesitar administrar el grupo de talentos para un gran número de empleados o departamentos de capacitación que desean saber qué recursos serán efectivos para el desarrollo de habilidades individuales.
Análisis descriptivo vs predictivo vs prescriptivo
El análisis descriptivo se centra únicamente en datos históricos.
Puede pensar en Predictive Analytics como si luego utilizara estos datos históricos para desarrollar modelos estadísticos que luego pronosticarán las posibilidades futuras.
Prescriptive Analytics lleva el Predictive Analytics un paso más allá y toma los posibles resultados previstos y predice las consecuencias de estos resultados.