Cómo el análisis predictivo mejora su sistema de gestión de software de ingeniería
Es bien sabido que la ingeniería y otros tipos de software técnico pueden ser muy caros, por lo que las empresas y organizaciones consideran que emplear las mejores herramientas de medición del uso de software es crucial para maximizar sus inversiones y optimizar la disponibilidad de licencias.
Sin embargo, las herramientas avanzadas de medición del uso pueden hacer algo más que controlar el estado actual o informar sobre tendencias pasadas.
También puede utilizarse para predecir tendencias futuras y detectar posibles anomalías en tiempo real mediante el análisis predictivo, lo que podría abrir muchas puertas a su sistema de gestión de software de ingeniería y a su proceso de toma de decisiones.
El análisis predictivo es una rama del análisis avanzado de datos que utiliza datos históricos, análisis, modelos estadísticos y aprendizaje automático para establecer patrones y predecir resultados y tendencias futuros.
Los datos históricos se analizan mediante métodos estadísticos que tienen en cuenta las tendencias y patrones clave de los datos para crear un modelo predictivo.
A continuación, el modelo se aplica a los datos actuales para obtener tendencias futuras probables. No dice lo que va a ocurrir, pero proporciona una previsión de lo que puede ocurrir en el futuro con un nivel aceptable de fiabilidad.
En pocas palabras, el análisis predictivo es una tecnología que aprende de la experiencia (datos históricos) para predecir lo que puede ocurrir en el futuro.
Tener una visión de futuro podría sin duda conducir a una mejor planificación y toma de decisiones, pero aún más importante, podría darle un tiempo precioso para responder rápidamente a los posibles riesgos dentro de su sistema.
A continuación se indican algunas formas sencillas en las que el análisis predictivo puede ayudar a gestionar su entorno de software de ingeniería.
Detección de posibles anomalías
El tiempo es un recurso valioso, sobre todo a la hora de afrontar posibles riesgos en su entorno de software de ingeniería.
Dado que el análisis predictivo establece tendencias de uso futuras con un nivel aceptable de fiabilidad, sería prudente investigar si el uso real dista mucho del resultado previsto.
A estos sucesos los llamamos "anomalías".
Hay varias razones por las que se producen anomalías. Y estas razones pueden ir desde las relativamente inofensivas, como que unos cuantos empleados se declaren enfermos o no acudan a trabajar, sesgando así los datos de uso, hasta las catastróficas, como una avería completa del sistema.
¿Se ha cerrado inesperadamente un servidor de licencias?
¿Había algún fallo en algún sistema?
¿Se ha quedado todo un departamento sin conexión a la red?
¿Hubo una brecha en la seguridad?
¿Alguien o algo ha sobrecargado inadvertidamente el sistema?
En cualquier caso, cada anomalía debe investigarse adecuadamente.
Una buena herramienta de Análisis Predictivo debería alertarle inmediatamente cuando se detecta una posible anomalía. La detección temprana es clave para asegurarse de que algo fácilmente solucionable no se convierta en un problema mayor que podría llevar mucho tiempo y recursos resolver.
Y sería prudente contar con un conjunto de procedimientos establecidos para la investigación adecuada y exhaustiva de cada anomalía.
Previsión
La ventaja más obvia de aplicar el análisis predictivo a los datos de uso de software es conocer las posibles tendencias de uso futuras.
Saber cuándo y dónde necesitarán los usuarios utilizar las aplicaciones es crucial para optimizar el uso de licencias, la asignación de recursos y las futuras compras de licencias.
Si puede predecir que en julio el Equipo A tendrá un uso bajo, quizá sea el momento perfecto para desplegar un nuevo software.
O tal vez podría reasignar las licencias al equipo C, que, según sus previsiones, tendría una gran demanda durante ese periodo.
Conociendo las futuras tendencias de uso, las posibilidades son infinitas.
Elija el mejor momento para adoptar una nueva tecnología. Saber cuál es el momento óptimo para iniciar un nuevo proyecto. Programar el momento más adecuado para la formación.
Asignar recursos con la ventaja de la previsión. Mitigar los riesgos de retrasos en la producción debidos a posibles denegaciones.
El único inconveniente de la previsión es que necesitará acumular muchos datos históricos antes de poder hacer predicciones útiles.
Sin embargo, lo bueno del análisis predictivo es que cuantos más datos recopile y analice, más precisas serán sus previsiones.
A medida que acumule más datos, las predicciones serán más precisas. Y unas previsiones más precisas significan una mejor planificación y toma de decisiones por tu parte.
Conclusión:
El análisis predictivo puede convertir su ya eficaz sistema de gestión de software de ingeniería en algo aún mejor.
La detección de anomalías le permite estar al tanto de posibles riesgos en su entorno de software de ingeniería.
Y las previsiones le proporcionan los conocimientos necesarios para elaborar mejores planes y tomar mejores decisiones en relación con sus activos de software de ingeniería.
Con estas nuevas herramientas a su disposición, su sistema de gestión de software de ingeniería irá más allá de la supervisión.
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