Conferencias de Analítica Predictiva e IA

En esta serie de 4 Master Class de una duración aproximada de 2 horas y media cada uno vamos a dar una visión integral tanto de la Analítica Avanzada, Predictiva y el Aprendizaje de Máquina como de la pila tecnológica necesaria para poner este tipo de proyectos en marcha.

Pedro Chávez, nuestro gurú en Analítica avanzada y predictiva, explicará cómo utilizar Python para el modelado de datos complejos y DAX para arquitecturas de cálculo precisas en Power BI. Todo bajo el marco de metodologías ágiles como SCRUM.

De esta forma el proceso de descubrimiento de insights se vuelve iterativo, eficiente y alineado con los objetivos de negocio.

Ingeniero de Sistemas con especialización en Business Analytics. Fundador y Director de LPI, empresa global orientada a difundir la ciencia de Business Analytics, a través de conferencias, investigación, consultoría y cursos de capacitación.

Actualmente trabajando en Proyectos de Analítica con SAP Analytics Cloud y Microsoft PowerBI. Especializado en procesos de Analítica Predictiva y Servicios como consultor y responsable de operaciones. Conocimiento de varias plataformas SAP como SAP Analytics Cloud, SAP Crystal Reports, SAP BO Explorer, SAP Lumira y en otros campos con Microsoft Power BI (Desktop, Mobile, Service, Report Server & lenguaje DAX).

El algoritmo de clustering K-Means se posiciona como una herramienta disruptiva en la segmentación estratégica, permitiendo agrupar clientes o productos mediante la optimización de centroides y distancias matemáticas. Al integrar esta técnica de Machine Learning en Power BI Desktop, las empresas pueden ejecutar un cálculo automático de clústeres que traduce grandes volúmenes de datos en grupos con identidades comerciales claras. El uso de gráficas de dispersión potenciadas por IA permite visualizar gráficamente estos clusters.

Esta visibilidad analítica es fundamental para diseñar una cartera de productos personalizada, donde cada segmento recibe una propuesta de valor ajustada a su comportamiento real.

Así, la transición del dato al gráfico facilita la toma de decisiones ágiles sobre precios, inventarios y campañas de fidelización. Finalmente, este enfoque garantiza que la estrategia de segmentación no sea estática, sino un modelo dinámico que evoluciona junto con el mercado.

Durante años, hemos usado los reportes para mirar por el espejo retrovisor. Sabemos cuánto vendimos, sabemos cuántos clientes se fueron y conocemos nuestros costos. Pero, ¿cuántas veces nos hemos quedado paralizados frente a un gráfico preguntándonos: ¿exactamente qué es lo que podría influenciar los resultados futuros?

Power BI democratiza el Machine Learning para que la empresa deje de adivinar y empiece a actuar. El modelo de Factores de Influencia Clave es un motor analítico que escanea miles de datos en segundos para encontrar patrones invisibles al ojo humano.

En esta charla mostraremos un ejemplo práctico en donde veremos:

En el mundo empresarial moderno, el problema ya no es la falta de datos, sino el exceso de ruido. Tenemos el síntoma —por ejemplo, una caída en el margen de beneficio— pero la causa raíz suele estar escondida bajo capas y capas de jerarquías, regiones y categorías. Perseguirla manualmente es como buscar una aguja en un pajar de hojas de cálculo.

El Esquema de Jerarquía de Power BI, es la herramienta para el análisis de causa raíz. Imaginen poder 'desarmar' cualquier indicador de su empresa con un clic, permitiendo que sea la propia herramienta la que les diga por dónde profundizar. No es solo un desglose; es un mapa interactivo hacia la rentabilidad.

Esta herramienta no depende solo de la intuición de quien la opera. En su núcleo, el Esquema de Jerarquía utiliza Inteligencia Artificial Nativa para realizar el trabajo pesado:

Análisis de Atribución con ML: Mediante la función de 'Puntajes Altos/Bajos', el modelo ejecuta algoritmos de Machine Learning que escanean todas las dimensiones disponibles simultáneamente.
Ranking de Importancia Estadística: El sistema prioriza automáticamente qué rama abrir basándose en qué factor tiene el impacto estadístico más significativo en el KPI, eliminando los sesgos humanos.
IA de Selección de Atributos (Feature Selection): Identifica patrones ocultos y correlaciones que un analista tardaría días en encontrar, detectando dónde se concentra el valor —o el riesgo— de manera instantánea."

Coorganizador:

Beneficios al registrarte

REGISTRO