Las empresas buscan constantemente formas de optimizar la toma de decisiones. El análisis prescriptivo es una potente herramienta que va más allá de otros tipos de análisis, como el descriptivo y el predictivo, para ofrecer recomendaciones prácticas. Mediante el análisis de datos históricos y en tiempo real, el análisis prescriptivo sugiere el mejor curso de acción para tomar decisiones empresariales.
Entender el análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo es la forma más avanzada de análisis de datos. Mientras que el análisis descriptivo explica lo que ha ocurrido y el análisis predictivo pronostica resultados futuros, el análisis prescriptivo recomienda acciones específicas basadas en datos. Al aprovechar algoritmos sofisticados, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, permite a las organizaciones tomar decisiones proactivas con conocimiento de causa.
A diferencia del análisis predictivo, que sólo prevé escenarios probables, el análisis prescriptivo explora múltiples posibles líneas de actuación e identifica la decisión óptima en función de objetivos empresariales predefinidos. Esto la hace especialmente valiosa en sectores en los que es crucial una toma de decisiones rápida y basada en datos.
Cómo funciona el análisis prescriptivo
Antes de profundizar en los entresijos del análisis prescriptivo, veamos brevemente los pasos que suele incluir este tipo de análisis.
- Objetivo empresarial. En primer lugar, se establece el objetivo específico que se desea alcanzar o la pregunta a la que se quiere dar respuesta con el modelo.
- Integración de datos. Recopile e integre todos los conjuntos de datos relacionados con su objetivo empresarial. Incluya tanta información relacionada como sea posible. Disponer de buenos procesos de gestión de datos de datos debería facilitar este paso.
- Modelo. Tanto si crea un modelo de aprendizaje automático desde cero como si utiliza uno ya existente, el proceso implica entrenar el modelo a partir de los conjuntos de datos de alta calidad que ha recopilado.
- Acción. Una vez que haya entrenado su modelo y esté satisfecho con su precisión en un entorno de prueba, el paso final es ejecutar su modelo en un escenario del mundo real para responder a su pregunta de negocio y tomar una decisión informada.
El papel de los algoritmos y los modelos
El análisis prescriptivo se basa en complejos modelos matemáticos y estadísticos para analizar los datos. Estos modelos incluyen algoritmos de optimización, modelos de simulación y técnicas de aprendizaje automático que evalúan diversos escenarios para determinar el mejor curso de acción posible. Algunas de las técnicas clave son:
- La programación lineal ayuda a optimizar la toma de decisiones encontrando la forma más eficiente de asignar unos recursos limitados.
- Los árboles de decisión evalúan diferentes vías de decisión basándose en probabilidades y resultados potenciales.
- Las simulaciones Monte Carlo modelan varios resultados posibles basados en variables aleatorias para evaluar riesgos y probabilidades.
- Las redes neuronales utilizan el aprendizaje automático para reconocer patrones y hacer predicciones inteligentes.
Integración con análisis predictivos
El análisis prescriptivo se basa en el análisis predictivo, ya que toma las previsiones y las traduce en recomendaciones prácticas. Mientras que los modelos predictivos estiman lo que es probable que ocurra, los modelos prescriptivos determinan la respuesta más eficaz a esas predicciones.
Por ejemplo, el análisis predictivo puede prever un aumento de la demanda de un producto por parte de los clientes, mientras que el análisis prescriptivo sugeriría la mejor estrategia de gestión del inventario para evitar que se agoten las existencias y minimizar al mismo tiempo los costes por exceso de inventario.
Fuentes de datos y tratamiento
El análisis prescriptivo extrae datos de múltiples fuentes, entre ellas:
- Bases de datos estructuradas, como sistemas CRM y registros financieros.
- Datos no estructurados, como interacciones en redes sociales y opiniones de clientes.
- Datos de dispositivos en tiempo real procedentes de sensores y dispositivos inteligentes.
- Fuentes de datos externas, como tendencias del mercado, indicadores económicos y previsiones meteorológicas.
A continuación, estos datos se procesan mediante tecnologías de macrodatos, computación en la nube y algoritmos basados en IA para generar información práctica en tiempo real.
Ventajas del análisis prescriptivo
En última instancia, el uso de análisis prescriptivos está diseñado para impulsar su organización y mejorar los resultados. A continuación se enumeran algunas de las principales ventajas de utilizar este tipo de análisis a la hora de tomar decisiones empresariales.
Mejora de la toma de decisiones
Al proporcionar recomendaciones basadas en datos, el análisis prescriptivo reduce las conjeturas y permite a las organizaciones tomar decisiones más rápidas y precisas. Las empresas pueden abordar los retos de forma proactiva, en lugar de reaccionar a los problemas después de que surjan.
Eficiencia operativa
El análisis prescriptivo agiliza los procesos optimizando los flujos de trabajo, la asignación de recursos y la gestión de la cadena de suministro, lo que permite ahorrar costes y mejorar la eficiencia. Las organizaciones pueden identificar ineficiencias y reasignar recursos eficazmente para maximizar el rendimiento.
Gestión de riesgos
Al analizar diversos factores de riesgo y sugerir estrategias de mitigación, el análisis prescriptivo ayuda a las empresas a gestionar los riesgos de forma proactiva y minimizar las posibles interrupciones. En sectores como las finanzas y la ciberseguridad, esto es fundamental para identificar el fraude, gestionar las inversiones y mejorar los protocolos de seguridad.
Aplicaciones reales del análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo se utiliza prácticamente en todos los sectores. A continuación se enumeran algunos de los casos de uso más comunes.
Sanidad
En el sector sanitarioel análisis prescriptivo ayuda a personalizar los planes de tratamiento, optimizar las operaciones hospitalarias y mejorar los resultados de los pacientes analizando el historial médico y los datos de los pacientes en tiempo real. Los hospitales la utilizan para predecir las tasas de admisión de pacientes y ajustar la dotación de personal en consecuencia, garantizando una asignación eficiente de los recursos.
Finanzas
Las instituciones financieras utilizan análisis prescriptivos para la detección de fraudes, la evaluación de riesgos, las estrategias de inversión y la calificación crediticia, lo que les ayuda a tomar decisiones financieras con conocimiento de causa. Los bancos aprovechan los modelos prescriptivos para optimizar la aprobación de préstamos evaluando la solvencia de un prestatario en función de su comportamiento anterior.
Venta al por menor
Los minoristas aprovechan el análisis prescriptivo para optimizar la gestión de inventarios, las estrategias de precios y la captación de clientes, garantizando una mejor experiencia de compra y una mayor rentabilidad. Por ejemplo, las empresas de comercio electrónico utilizan el análisis prescriptivo para sugerir recomendaciones de productos personalizadas basadas en el historial de navegación y el comportamiento de compra.
Retos y consideraciones
Antes de implantar el análisis prescriptivo en su organización, es mejor tener en cuenta los retos a los que puede enfrentarse.
Calidad y disponibilidad de los datos
El análisis prescriptivo requiere datos precisos y de alta calidad para generar perspectivas fiables. Los datos incoherentes o incompletos pueden dar lugar a recomendaciones erróneas. Las organizaciones deben invertir en marcos de gobierno de datos para garantizar la integridad y fiabilidad de los datos.
Complejidad de la aplicación
La integración del análisis prescriptivo en los sistemas existentes requiere conocimientos técnicos e infraestructuras sólidas, lo que puede suponer un reto para algunas organizaciones. Las empresas deben asegurarse de que disponen de la potencia de cálculo necesaria, personal cualificado y una estrategia de implantación bien definida.
Cuestiones éticas y de privacidad
Con el aumento del uso de datos, las organizaciones deben garantizar la privacidad de los datos, el uso ético de la IA y el cumplimiento de la normativa para mantener la confianza de los clientes y evitar problemas legales. La transparencia en la toma de decisiones de IA y el cumplimiento de las leyes de protección de datos como GDPR, HIPAA y CCPA son esenciales.
El análisis prescriptivo y el futuro
El mundo del análisis de datos y el aprendizaje automático cambia constantemente para mantenerse al día con las tecnologías y capacidades actuales. Al mantenerse al día con el análisis prescriptivo, las empresas pueden ayudar a garantizar que cuentan siempre con los mejores procesos de toma de decisiones de su clase.
Integración con la inteligencia artificial
La analítica impulsada por IA potenciará la automatización, mejorará la toma de decisiones y permitirá sistemas de autoaprendizaje que se adapten a entornos empresariales dinámicos. Combinando la IA con la analítica prescriptiva, las empresas pueden desarrollar chatbots avanzados, sistemas autónomos de toma de decisiones y modelos de previsión basados en IA.
Expansión industrial
A medida que avanza la tecnología, es probable que el análisis prescriptivo se adopte cada vez más en sectores como la fabricación, la logística y la energía, impulsando la innovación y la eficiencia. Por ejemplo, en logística, el análisis prescriptivo puede utilizarse para optimizar rutas, gestionar flotas y ajustar las entregas en tiempo real para minimizar los retrasos y el consumo de combustible.
Cómo Actian permite a su empresa utilizar análisis prescriptivos
El análisis prescriptivo está transformando el modo en que las empresas toman decisiones al ofrecer recomendaciones prácticas basadas en datos. Gracias a su capacidad para mejorar la eficiencia, gestionar los riesgos e impulsar la innovación, se está convirtiendo en una herramienta esencial para las empresas modernas. Mediante la integración de tecnologías y soluciones como las que ofrece Actian, las empresas pueden desbloquear nuevas oportunidades y optimizar sus operaciones para lograr el éxito a largo plazo.
Actian proporciona soluciones avanzadas de gestión de datos que permiten a las empresas aprovechar eficazmente el análisis prescriptivo. Con análisis de alto rendimiento, integración de datos en tiempo real y perspectivas basadas en IA, Actian ayuda a las organizaciones a optimizar la toma de decisiones e impulsar el crecimiento. Al aprovechar las soluciones de Actian como la Actian Data Intelligence Platformlas empresas pueden liberar todo el potencial de la analítica prescriptiva y mantenerse a la cabeza en un entorno competitivo.
