DataQu en América Economía

Desde la década de los 90’ es que la palabra Big Data se ha ido escuchando, pero durante estos últimos años ha tomado gran peso su significado. Cuando se habla de Big Data, se refiere a la gran cantidad de datos e información existente en el mundo. Tan enorme es que si los escribiéramos en libros, se podrían hacer más de cinco mil pilas de ejemplares hasta el sol.

El análisis predictivo se encarga de adelantarse a situaciones que ocurrirán en un período de tiempo próximo, a través de la utilización de datos históricos y nuevos. Este proceso usa la información que se tiene junto a técnicas analísticas, estadísticas y de aprendizaje automático e Inteligencia Artificial, con el objetivo de crear un modelo predictivo para pronosticar eventos futuros.

Aunque en un comienzo se utilizaba el análisis predictivo para reducir tiempo y costos, en la sociedad actual también se ocupa para predecir fuga de clientes, fraudes, morosidad, entre otras. En Chile, DataQu es una empresa líder en el desarrollo de este tipo de tecnología, encargándose de generar e implementar modelos matemáticos predictivos y plataformas inteligentes, usando una metodología basada en algoritmos de machine learning creada por ellos mismos.

Carlos Flores y Francisco Santibañez, ingenieros matemáticos de la Universidad de Chile, fundadores de DataQu, consideraban que a las industrias les faltaba aplicar matemáticas, por lo que propusieron “acercar las ciencias matemáticas al mundo”. Luego de tres años de trabajo como consultores, crearon una metodología basada en algoritmos machine learning que permite elegir el mejor modelo matemático predictivo para cada problema específico del cliente de manera rápida y precisa.

Algunas de las actividades que se pueden identificar con esta innovadora tecnología predictiva es la fuga de clientes, demanda de productos, mantención de sus máquinas, predicción de cosechas, de fraude, de clientes que serán morosos, entre otras. “Ayudamos a las organizaciones a focalizar sus recursos en usuarios más valiosos y en actividades de fidelización y retención que aumentan la rentabilidad a largo plazo”, explica Raimundo Mujica, socio y gerente comercial de DataQu.

Por otro lado, un elemento que más atrae a las empresas para buscar ayuda predictiva es en materia de morosidad y/o fuga de clientes. “Al identificar a los usuarios que se van a demorar en el pago, se pueden crear estrategias para contactar a la persona antes de que se vuelva un real problema. Asimismo con clientes que pueden irse, ya que si se tiene una estadística, se puede hacer más efectivas las políticas comerciales de retención, dado que este tipo de herramientas apunta a mejorar la experiencia de los clientes activos”, comenta Mujica.

En definitiva, lo que DataQu hace es usar los datos que generan las empresas día a día para predecir comportamientos y eventos en un futuro cercano y así poder generar planes de acción proactivos, en vez de reactivos, ante algunos sucesos. “Si se quiere predecir algo y hay datos, podemos generar en un corto período de tiempo, un modelo y su reportabilidad”, concluye el socio y gerente comercial de DataQu

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