Prescriptive Analytics está revolucionando cómo las empresas toman decisiones al convertir los datos en ideas procesables. En un mundo lleno de información, las organizaciones ya no solo preguntan «¿qué pasó?» o «¿Qué podría pasar?» En cambio, se centran en «¿Qué debemos hacer a continuación?» Este cambio es crítico para mantenerse competitivo y navegar de manera efectiva los paisajes operativos complejos.
¿Qué es el análisis prescriptivo?
Prescriptive Analytics es una rama de análisis de datos que se centra en el asesoramiento sobre acciones futuras óptimas basadas en el análisis de datos. Trasciende simplemente describir eventos pasados y predecir ocurrencias futuras al proporcionar recomendaciones procesables que guíen los procesos de toma de decisiones en las organizaciones.
La relación entre análisis prescriptivo y otros tipos de análisis
El análisis prescriptivo complementa varios otros tipos de análisis, formando un conjunto de herramientas integral para las organizaciones que tienen como objetivo optimizar su toma de decisiones.
Análisis descriptivo
Este tipo de análisis explica lo que ha ocurrido en el pasado, ofreciendo contexto y ideas que pueden informar un análisis posterior.
Análisis de diagnóstico
El análisis de diagnóstico va un paso más allá al descubrir las causas detrás de los eventos pasados, preparando el escenario para una toma de decisiones más perspicaz.
Análisis predictivo
El análisis predictivo pronostica posibles eventos futuros, ayudando a las organizaciones a comprender las tendencias y tomar decisiones informadas basadas en patrones de datos históricos.
Cómo se puede operar el análisis prescriptivo
Para maximizar sus beneficios, el análisis prescriptivo generalmente se aplica a través de herramientas diseñadas para automatizar los procesos de toma de decisiones dentro de las organizaciones. Estas herramientas aprovechan los algoritmos complejos y las capacidades de procesamiento de datos para mejorar la eficiencia operativa.
Aplicaciones comunes
- Motores de recomendación: Sugerir productos o servicios basados en el comportamiento del usuario.
- Modelos de precios dinámicos: Ajuste los precios en tiempo real de acuerdo con la demanda y los precios de la competencia.
- Procesos de aprobación de préstamos: Aelgurar evaluaciones utilizando evaluaciones de datos automatizadas.
- Programación de reparación de la máquina: Optimizar actividades de mantenimiento basadas en información de datos predictivos.
Funcionalidad de análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo abarca una amplia gama de capacidades de toma de decisiones, desde simples consultas de sí/no hasta escenarios de planificación estratégica complejos. Su funcionalidad tiene como objetivo apoyar a las organizaciones para abordar sus necesidades operativas específicas.
Capacidades de toma de decisiones
Al ofrecer recomendaciones basadas en datos, el análisis prescriptivo puede mejorar significativamente los procesos de toma de decisiones en varios niveles de una organización.
Automatización en el procesamiento de datos
El enfoque en el procesamiento de datos continuo y automático ayuda a mejorar la precisión y eficiencia de las predicciones y recomendaciones.
Proceso de desarrollo de análisis prescriptivo
La creación de soluciones de análisis prescriptivas efectivas implica varios pasos clave que aseguran la precisión y la usabilidad.
Pasos clave
- Especificando requisitos para el análisis.
- Identificación de fuentes de datos apropiadas.
- Organización y limpieza de datos.
- Desarrollo y prueba de modelos analíticos.
- Implementación de soluciones en entornos de producción.
Tipos de datos utilizados en análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo se basa en una variedad de tipos de datos, asegurando que las ideas sean robustas y procesables. Incorpora datos estructurados, no estructurados y mixtos para mejorar las capacidades de toma de decisiones.
Caso de uso de ejemplo
La utilización de una base de datos de gráficos en un motor de recomendación de productos permite a las organizaciones analizar las transacciones de los clientes de manera efectiva, reconociendo patrones que impulsan sugerencias personalizadas.
Beneficios de la análisis prescriptivo
Las organizaciones que aprovechan el análisis prescriptivo pueden desbloquear numerosos beneficios, lo que mejoran tanto la eficiencia como la ventaja competitiva.
- Automatización de la toma de decisiones: Reduce la carga de trabajo manual en los equipos.
- Procesos de aprobación acelerados: Acelera tareas evaluativas complejas.
- Adaptación del mercado sensible: Mejora la agilidad en entornos de ritmo rápido.
- Resiliencia mejorada: Admite estabilidad en medio de interrupciones operativas.
- Operacionalización de ideas predictivas: Valor de manejo de etapas anteriores de análisis.
Desafíos de análisis prescriptivos
A pesar de sus ventajas, la implementación de análisis prescriptivos viene con ciertos desafíos que las organizaciones deben navegar para maximizar la efectividad.
- Riesgo de aumento de error: Las malas decisiones podrían conducir a consecuencias significativas.
- Ingeniería de datos complejos: Las dificultades en la arquitectura de datos pueden obstaculizar la viabilidad.
- Potencial de sesgo: Los sesgos involuntarios o intencionales pueden sesgar los resultados.
- Requisitos de explicación: Riesgos de cumplimiento asociados con regulaciones como GDPR.
- Necesidad de monitoreo continuo: La vigilancia es necesaria para abordar los resultados no deseados.
Ejemplos de casos de uso de análisis prescriptivos
Prescriptive Analytics se aplica con éxito en varios sectores, abordando las necesidades operativas únicas:
- Precios de sobretensión: Los modelos de viajes compartidos optimizan la disponibilidad del controlador utilizando precios dinámicos.
- Programación de mantenimiento: Las reparaciones se programan de manera eficiente según las ideas analíticas.
- Recomendaciones de productos: Las sugerencias personalizadas se basan en el comportamiento de compra.
- Aprobaciones automatizadas de préstamos: Las evaluaciones basadas en datos racionalizan las evaluaciones de puntaje de crédito.
- Gestión de fraude: Evaluar la legitimidad de la transacción en tiempo real agrega una capa adicional de seguridad.
- Aplicaciones de seguridad de IA: Los modelos prescriptivos mejoran los protocolos de seguridad de manera efectiva.
Herramientas para implementar análisis prescriptivos
Hay varias herramientas y tecnologías disponibles para las organizaciones que buscan implementar análisis prescriptivos de manera efectiva. Estas herramientas proporcionan la infraestructura y los algoritmos necesarios para un análisis robusto.
Tipos de herramientas analíticas
- Algoritmos matemáticos: Utilizado para optimización y simulación.
- Plataformas de ciencia de datos: Automatizar la creación y el análisis del modelo.
- Herramientas de procesamiento de flujo: Facilitar un análisis de datos efectivo en tiempo real.
- Herramientas de proceso de negocio: Integre las ideas sobre los flujos de trabajo y los procesos operativos.
Consideraciones futuras para análisis prescriptivos
A medida que evolucionan las técnicas de Big Data y Modeling, el futuro del análisis prescriptivo presenta desafíos y oportunidades para las organizaciones que buscan mantenerse a la vanguardia.
- El aumento del escrutinio regulatorio con respecto a la privacidad dará forma a las prácticas de análisis.
- La gestión de sesgos en los modelos será crucial para salidas justas y precisas.
- Los datos alternativos pueden mejorar las evaluaciones de crédito y la toma de decisiones.
- Las consideraciones de sostenibilidad son cada vez más críticas en las estrategias comerciales.
- Los gemelos digitales y otras técnicas avanzadas se están explorando para mejorar las capacidades de toma de decisiones.
