Análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo: relaciones, diferencias y relevancia From data to Value

Gracias a la analítica prescriptiva es posible automatizar los procesos de toma de decisiones, sin importar que sean de inmediato o largo plazo. Esta técnica tiene en cuenta la información específica sobre posibles escenarios, cuáles son los recursos que las organizaciones tienen disponibles, cuál es el rendimiento pasado, el actual, y basándose en lo anterior, sugiere una estrategia de acción. Los hoteles y otras empresas de hostelería pueden utilizar el Un curso de análisis de datos que te prepara para el futuro para determinar los mejores precios para sus habitaciones. Por ejemplo, si los precios de los competidores para una fecha específica son más bajos debido a la disminución de la demanda, un sistema de análisis prescriptivo puede bajar los precios de su propia empresa para igualar los precios de los competidores. El sector sanitario puede utilizar el análisis prescriptivo para identificar las necesidades correctas de los pacientes y tratar las dolencias con mayor eficacia.

Análisis prescriptivo

Cuando se trata de mejorar los procesos de una empresa, identificar áreas de oportunidad y adelantarse a los problemas para prevenirlos, la analítica prescriptiva es una gran aliada. El análisis prescriptivo puede beneficiar a cualquier negocio basado en datos y se utiliza en gran medida en campos en los que los datos cambian constantemente y las decisiones pueden tener un gran impacto. Las herramientas de análisis de marketing, por ejemplo, eliminan las conjeturas del análisis de datos al ayudarlo a rastrear y analizar sus datos en términos fáciles de entender. La analítica prescriptiva es relativamente difícil de administrar y la mayoría de las empresas aún no la están usando de forma habitual. Cuando se implementa correctamente, puede tener un gran impacto en la forma de tomar decisiones de las empresas en su rentabilidad.

Así funciona la analítica prescriptiva

Sobre estos, estudian las variaciones en una serie de métricas y KPI para obtener una descripción cuantitativa de lo que ha pasado. Las conclusiones se plasman por medio de gráficas, informes y dashboards para que resulten fácilmente comprensibles e interpretables por todos los departamentos de la organización. En este punto, la captura de datos mediante el análisis prescriptivo se ha convertido en una disciplina extremadamente beneficiosa. Gracias a esta herramienta, se obtienen recomendaciones específicas junto con medidas prácticas que se pueden implementar para mejorar la eficiencia de los procesos financieros (Cote, 2021). En otras palabras, con este tipo de análisis evaluamos las decisiones en escenarios futuros, como el impacto que puede tener una acción correctiva dada para que los resultados sean consistentes con el objetivo propuesto. Por décadas, el análisis de datos, conocido también como analítica de datos, ha estado presente en las empresas integrado a los procesos de inteligencia de negocios (BI).

Dentro del ecosistema de Google, la sustitución de Universal Analytics por Google Analytics 4 supone una apuesta firme por explotar la analítica predictiva dentro del marketing digital. Antes que nada, es conveniente examinar la importancia de la información financiera en el entorno bancario. Las instituciones manejan volúmenes masivos de datos relacionados con transacciones, clientes, riesgos y tendencias del mercado. Estos datos representan la esencia misma de las operaciones bancarias, por lo que son la base sobre la cual se toman decisiones estratégicas. A pesar de que los algoritmos puedan orientarnos durante el proceso de toma de decisiones, es necesario prestar atención a posibles sesgos no deseados que pueden producirse por un limitado número de variables consideradas en los modelos. Periódicamente, es necesario combinar diferentes fuentes de datos para incluir nuevas variables que enriquecerán los análisis y facilitará el aprendizaje constante de los algoritmos.

Primeros pasos con análisis prescriptivo

Por esta razón, muchas organizaciones establecen protocolos que priorizan la toma de decisiones prescriptivas sobre cualquier otra fuente. Por ejemplo, un asesor financiero puede optar por invertir el dinero sólo en función de su software de https://coyotitos.com/un-curso-de-desarrollo-web-para-aprender-a-programar-desde-cero/. Al tomar decisiones de marketing más inteligentes y basadas en datos, puede implementar optimizaciones efectivas que aumentan sus clientes potenciales, conversiones y ventas. Con el análisis prescriptivo, puede usar los datos como base para sus procesos de marketing, lo que le permite tomar decisiones más inteligentes que no se basan en conjeturas o intuiciones.

  • En la lección anterior vimos los diferentes aspectos del análisis predictivo y de como este toma datos históricos para predecir comportamientos de los datos a futuro.
  • La Inteligencia Artificial se ha convertido en una herramienta indispensable para los departamentos de marketing en multitud de tareas y procesos.
  • Se predijo que el mercado de software de análisis prescriptivo alcanzaría los 1880 millones de dólares para 2022, mostrando una tasa de crecimiento anual compuesta del 20,6 %.
  • Estos datos representan la esencia misma de las operaciones bancarias, por lo que son la base sobre la cual se toman decisiones estratégicas.
  • En el business intelligence (BI) se hace uso de diferentes metodologías, técnicas, herramientas y recursos para desarrollar la inteligencia empresarial y ofrecer una solución, apoyada en la informática, a la manera en que funciona una empresa.
  • El análisis prescriptivo puede hacer recomendaciones basadas en datos, como el uso de un hashtag o emoji específico, para maximizar la tracción social con un segmento de audiencia específico.

El principal beneficio de este tipo de análisis es que ayuda a los gerentes a optimizar la eficiencia de sus operaciones. El análisis prescriptivo puede formar la base de otras herramientas de inteligencia empresarial. Ofrece la opción de ver información comercial en tiempo real y proyecciones a largo plazo sobre las operaciones comerciales. Hoy en día, el análisis prescriptivo es una solución tecnológica para predecir escenarios logísticos a futuro, así como tomar decisiones basadas en el análisis de datos. 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.

Próximos pasos del análisis predictivo

Este tipo de analítica empresarial tiene el objetivo de recabar todos los datos posibles y convertirlos en información precisa para entender qué ha ocurrido, qué podría ocurrir y qué debemos hacer para determinar un plan de acción óptimo para la compañía. El análisis prescriptivo  es uno de los tipos de análisis de datos que recopila información de diversas fuentes tanto descriptivas como predictivas para sus modelos y los aplica al proceso de toma de decisiones. La analítica prescriptiva mezcla diferentes técnicas y algoritmos matemáticos para automatizar la toma de decisiones complejas, ayudando a que las compañías puedan mejorar su eficiencia operativa. De acuerdo a Gartner, entre las técnicas que utiliza la analítica prescriptiva se encuentran el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, redes neuronales, motores de recomendación, heurística y aprendizaje automático.

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