Las redes neuronales en la Inteligencia de Negocios

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Las redes neuronales son una herramienta de gran valor en la Inteligencia de Negocios, pues a partir de ellas las empresas pueden realizar efectivos análisis predictivos. En el siguiente artículo, Rolando Gonzales, profesor del PEE de ESAN, nos detalla más acerca de su funcionamiento y de las oportunidades que le otorgan a las organizaciones.

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En el campo de la biología, las redes neuronales son el principal elemento de nuestro sistema nervioso. Estas estructuras se encuentran compuestas por un gran número de neuronas, las cuales se encargan de recibir y transmitir mensajes a través de impulsos nerviosos. Este mismo concepto ha sido trasladado al mundo de la informática, donde se dio origen a lo que hoy conocemos como redes neuronales artificiales, las cuales imitan el funcionamiento de las redes neuronales de los organismos vivos, interconectando una serie de neuronas artificiales, que son básicamente unidades de procesamiento de información.

En el ámbito empresarial, las redes neuronales cumplen con una función determinante para el análisis de la información y la estadística. Por ello, se han convertido en una herramienta de mucha utilidad para la Inteligencia de Negocios. "Las redes neuronales artificiales son una herramienta de Inteligencia de Negocios y minería de datos con una gran utilidad para hacer predicciones efectivas", explica Rolando Gonzales López, PhD en Management Sciences y profesor del curso online Inteligencia de Negocios para Marketing y Ventas del PEE de ESAN.

Cabe mencionar que no se trata de un concepto nuevo, pues tiene sus orígenes en estudios realizados en los años 40 y 50. Sin embargo, debido a los avances tecnológicos, recién en los últimos 10 años han adquirido un peso mayor en el campo de los negocios.

sumillas_redes-neuronales.jpgLas redes neuronales han probado ser muy efectivas para realizar predicciones y análisis que pueden superar a otras herramientas utilizadas en la Inteligencia de Negocios. "Compite con muchas otras herramientas de ingeniería de datos o estadística, y a la mayoría de ellas les gana a la hora de hacer predicciones, pronósticos o segmentaciones", señala Rolando Gonzales. Sin embargo, no son perfectas.

Para Gonzales, las redes neuronales poseen el defecto de ser herramientas poco explicativas, por lo que muchas veces es difícil entender como estas llegan a ciertos resultados. "A diferencia de otras herramientas, no nos dicen cuáles son las variables más importantes a la hora de hacer el análisis. Prácticamente funcionan como una caja negra. Por esa razón, algunos especialistas han llegado a compararlas con los oráculos de Delfos", agrega.

Actualmente las empresas pueden disponer de diversos software para la aplicación de esta herramienta.  "Al tratarse de una herramienta conocida, existen varios paquetes estadísticos como el SPSS. También se pueden encontrar herramientas más sofisticadas como el IBM SPSS MODELER, que es un modelador y hace análisis con bases de datos más grandes", comenta Rolando Gonzales.

En su opinión, ¿las redes neuronales representan una herramienta que facilita o complica el análisis de datos dentro de una organización?



Esta entrada contiene un comentario de:
Rolando Gonzáles López
PhD en Management Sciences, en ESADE (Universidad Ramón Llull), Barcelona, España, con especialidad en Impacto de la Data Warehouse e Inteligencia de Negocios en el desempeño de las empresas.  MBA de ESAN con especialidad en Finanzas. MBA en The Pennsylvania State University-USA, con especialidad en Marketing. Profesor del curso Inteligencia de negocios para Marketing y ventas del PEE de ESAN.
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