Análisis predictivo vs análisis prescriptivo

Con la complejidad de los grandes datos y los sistemas que administran y procesan los datos, podemos pasar por alto fácilmente el hecho de que, a veces, hay una solución en la cosa más simple. Por ejemplo, el análisis prescriptivo es muy utilizado para evaluar la gestión del petróleo y gas, donde los precios fluctúan constantemente en función de las condiciones políticas, ambientales y demanda cambiantes. Asimismo, se desean utilizar sus datos para ofrecerle productos y servicios relacionados con los solicitados por Usted, por cualquier medio, incluido el electrónico, incluso una vez terminada la relación negocial/contractual. Estos modelos se encargan de cuantificar las relaciones entre los datos de una manera que a menudo se utiliza para clasificar a los clientes actuales o potenciales. Los departamentos de recursos humanos también pueden beneficiarse del análisis prescriptivo, utilizando para ajustar dinámicamente la capacitación en línea en función del rendimiento del empleado.

La analítica prescriptiva es el área de la analítica empresarial (BA) dedicada a encontrar el mejor curso de acción para una situación determinada. El análisis prescriptivo puede ser invaluable para optimizar las operaciones, aumentar las ventas y administrar el riesgo. Sin embargo, para operar de manera efectiva, los modelos y algoritmos necesitan una canalización de datos sólida para garantizar que los datos que se introducen en los modelos estén actualizados y sean precisos. Hay muchos escenarios hipotéticos cuando ejecutas y comercializas un negocio, y el análisis predictivo no siempre tiene en cuenta las posibilidades alternativas. Mirar tu análisis predictivo más de cerca para crear conjuntos de información más rica, por ejemplo, al tener en cuenta datos demográficos como el sexo y la edad, arrojará mejores resultados de tus recomendaciones prescriptivas. Ahora debes revisar la recomendación, decidir si tiene sentido para ti y luego tomar las medidas adecuadas.

Desventajas del análisis predictivo

Esta categoría del análisis tiene como finalidad encontrar elementos de riesgo y nuevas oportunidades para hacer negocios, a partir del análisis de datos históricos. El análisis predictivo tiene como objetivo predecir tendencias futuras, especialmente en los sectores de marketing, finanzas, seguros e incluso salud. El análisis prescriptivo es una rama del análisis avanzado que utiliza modelos predictivos para proporcionar recomendaciones para la toma de decisiones óptimas. Los operadores comerciales y los usuarios
Desarrollar nuevas habilidades y nuevos enfoques para la toma de decisiones. Los individuos que
confiaron en la velocidad y la experiencia pasada aprenderán a depender de análisis guiados
decisiones. El artículo anterior describe cómo la analítica prescriptiva podría haber
evitó la inundación de Red River en Dakota del Norte y Minnesota.

• Gracias a la analítica prescriptiva es posible automatizar los procesos de toma de decisiones, sin importar que sean de inmediato o largo plazo.
• Si quieres evitar pérdidas de capital y anticiparte a los acontecimientos futuros, debes hacer una correcta gestión de datos y aplicar un análisis predictivo.
• Las empresas que usan análisis prescriptivos tienden a tomar decisiones comerciales informadas basadas en hechos y evidencia empírica que las empresas que no lo hacen.
• Estimar el número de clientes que asistirán a un punto de venta cada día, y calcular el personal que será necesario desplegar para garantizar el servicio mientras se mantienen los costes bajo control.

Sin embargo, no todos los datos están relacionados linealmente y, por lo tanto, la regresión lineal no se puede aplicar a todos los problemas de ciencia de datos. Además, este ámbito también permite a las compañías tomar decisiones basadas en la optimización del resultado de futuros eventos o riesgos y proporciona un modelo para estudiarlos. El Domina el análisis de datos con este curso online se enfoca en encontrar el mejor plan de acción en un escenario según los datos disponibles. Existe una relación tanto con el análisis descriptivo como con el predictivo, pero el enfoque está en la información procesable en lugar del monitoreo de datos.

Marketing y ventas

Pocas empresas tienen acceso a grandes cantidades de datos, además, generados por actividades externas. Rastrea cada transacción generada por aplicaciones de terceros y almacenala en una base de datos estructurada. Solo es eficaz si las organizaciones saben qué preguntas hacer y cómo responder a las respuestas. Generalmente, se utilizan para desarrollar una lógica de decisión o un conjunto de reglas de negocio que producirán la acción deseada para cada cliente o circunstancia. A partir de la suma de todos los factores, el análisis predictivo puede calcular el riesgo potencial de accidentes y, por tanto, el importe de la prima del seguro. Es importante señalar que la exactitud y utilidad de los resultados dependerá del nivel de análisis de los datos.

Históricamente, el https://imagendelgolfo.mx/nacional/domina-el-analisis-de-datos-con-este-curso-online/50458381 requería grandes inversiones en infraestructura y experiencia en ciencia de datos difíciles de encontrar para desarrollar algoritmos propietarios. Hoy en día, los almacenes de datos en la nube pueden brindar de manera rentable el almacenamiento, la potencia y la velocidad que necesita. Y las herramientas modernas de AutoML (aprendizaje automático automatizado) facilitan la creación, capacitación e implementación de modelos personalizados de aprendizaje automático.

Análisis prescriptivo: casos de uso y ejemplos

Desde entonces, los hallazgos derivados de los análisis, eran útiles para que el equipo de BI llegara a conclusiones racionales sobre los sucesos ocurridos y establecer una base para la toma de decisiones. Los gráficos bonitos pueden ser muy convincentes, pero esto es solo un software, después de todo, y su poder analítico es tan preciso como el ser humano que lo consume y los datos que le proporcionamos. Es fundamental que los usuarios comerciales entiendan la ‘historia’ detrás de los resultados y la acción prescriptiva sugerida. En este caso, el análisis predictivo puede tomar los datos de viaje existentes y trazar una ruta potencialmente más rápida.

A modo de ejemplo, contemplemos un escenario actual generado por el surgimiento de la pandemia del COVID-19 donde se ha producido un alto impacto en el sector salud. Supongamos que una farmacia necesita optimizar su sistema de inventario y desea conocer cuál es la demanda de los medicamentos que venden para ajustar la frecuencia del abastecimiento con sus proveedores. La IA generativa se combina con el análisis confiable, para que pueda pasar de la información al impacto aún más rápido. Si las previsiones de la tienda indican que las ventas de zapatillas para correr perturban a medida que se acerque un clima más cálido en la primavera, podría parecer lógico aumentar el inventario de zapatillas para correr en cada tienda.

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6 examples, de Harvard Business School, “el análisis prescriptivo ha sido denominado ‘el futuro del análisis de datos’, y con razón. Este tipo de análisis va más allá de las explicaciones y las predicciones para recomendar el mejor plan de acción en el futuro”. Sin embargo, cuando se usa de manera efectiva, el análisis prescriptivo puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en hechos muy analizados en lugar de llegar a conclusiones poco informadas basadas en el instinto. La analítica prescriptiva puede simular las probabilidades de diferentes resultados y mostrar las probabilidades de cada uno, lo que ayuda a las organizaciones a comprender mejor el nivel de riesgo e incertidumbre que enfrentan de lo que podrían depender de los medios. Las organizaciones pueden comprender mejor la probabilidad de los peores casos y planificar en consecuencia. A diferencia del análisis descriptivo, que proporciona información sobre datos históricos, o el análisis predictivo, que pronostica los resultados futuros, el análisis prescriptivo adopta un enfoque proactivo al recomendar acciones que probablemente produzcan los mejores resultados. Como hemos visto, cada tipo de análisis es valioso para responder a preguntas claves y su impacto en la empresa estará vinculado al tipo de análisis seleccionado.

• La analítica prescriptiva puede utilizarse en diferentes sectores de la industria, como el de la salud, fabricación, seguridad, transporte, logística, servicios financieros, retail, marketing, recursos humanos, entre otros.
• Por ejemplo, los especialistas en marketing de las redes sociales se preocupan por maximizar la participación y el alcance de sus publicaciones en las redes sociales.
• Los problemas de calidad de los datos, como la información faltante o incorrecta, pueden generar predicciones falsas, y el sobreajuste en los modelos puede generar predicciones inflexibles que no pueden manejar los cambios en los datos a lo largo del tiempo.
• Los individuos que
  confiaron en la velocidad y la experiencia pasada aprenderán a depender de análisis guiados
  decisiones.

Mediante la prescripción se consiguen recomendaciones sobre las acciones  que se han de seguir para reducir costes o mejorar los beneficios. La integración de la gestión predictiva basada en su comportamiento conduce, por supuesto, a un aumento de la fidelidad, la retención y la satisfacción del cliente. Otras de las razones por las que debes hacer un análisis tipo predictivo, es que te permite cambiar el enfoque de tus procesos internos.