Inteligencia empresarial basada en IA

Capítulo 7. Análisis predictivo potenciado por IA

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: [e-mail]

¡Prepara para el despegue! Estamos entrando en el espacio del análisis predictivo impulsado por la IA. Y lo haremos poniéndonos en la piel de un analista de BI de American Airlines. En este capítulo, estudiaremos tres casos de uso a partir de un conjunto de datos del mundo real. En primer lugar, trataremos de clasificar los vuelos en función de si aterrizarán a tiempo o no. En segundo lugar, queremos detectar cuellos de botella en la programación de vuelos mediante la previsión de los tiempos de vuelo reales en contraste con la duración programada del vuelo. Y, por último, analizaremos la capacidad de los aeropuertos para mantener el horario de vuelos mediante la detección automática de anomalías.

Nuestro objetivo es construir un prototipo de una solución de BI impulsada por IA que demuestre que resuelve un problema concreto en función del caso de uso. Queremos evaluar lo bien que funciona el modelo de IA con nuestros datos, mostrarlo y conseguir apoyo para el nuevo enfoque en nuestra organización demostrando el valor empresarial (construir rápido, mostrar rápido, aprender rápido), como se indica en el Capítulo 4. Para ello, empezaremos abstrayéndonos de cosas como la configuración de canalizaciones de datos, la gestión de trabajos ETL y la integración de servicios de IA en nuestro almacén de datos empresarial. Pero ...