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¿Qué es el análisis prescriptivo?
Publicado: 2 de mayo de 2024
Colaborador: Cole Stryker
El análisis prescriptivo es la práctica de analizar datos para identificar patrones, que pueden utilizarse para hacer predicciones y determinar cursos de acción óptimos.
El análisis prescriptivo es una subdisciplina dentro del análisis de datos, en sí misma una práctica situada dentro de las disciplinas del análisis empresarial y la inteligencia empresarial, que se definen en términos generales como la conversión de datos en información procesable.
Hay cuatro tipos clave de análisis de datos, siendo el análisis prescriptivo el más avanzado:
Análisis descriptivo: "¿Qué ha pasado?"
Análisis de diagnóstico: "¿Por qué ha pasado?"
Análisis predictivo: “¿Qué podría pasar a continuación?”
Análisis prescriptivo: "¿Qué debemos hacer a continuación?"
Aunque los cuatro tipos de análisis son útiles para contar la historia dentro de los datos, el análisis prescriptivo difiere de los otros tipos en que no sólo se centra en predecir resultados futuros, sino también en recomendar acciones o decisiones para lograr los resultados deseados o evitar los no deseados. No se trata solo de "¿qué podría pasar en el futuro?" sino "¿qué debemos hacer para prepararnos para el futuro?"
Las organizaciones utilizan el análisis prescriptivo para tareas tan variadas como la segmentación de clientes, la predicción de bajas, la detección de fraudes, la evaluación de riesgos, la previsión de la demanda, el mantenimiento prescriptivo y las recomendaciones personalizadas. Aunque la práctica precede a la llegada del big data, la prevalencia de grandes volúmenes de datos históricos dentro de las organizaciones ha acelerado la práctica.
Hoy en día, las herramientas de análisis prescriptivo utilizan muchas técnicas estadísticas del modelado predictivo, pero también aprovechan la inteligencia artificial y los algoritmos y modelos de machine learning. El software de análisis utiliza modelos de machine learning que se basan en grandes cantidades de datos, lo que permite a los analistas identificar con mayor precisión los riesgos y las oportunidades, lo que guía y mejora la toma de decisiones de los líderes empresariales.
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Análisis prescriptivo frente a predictivo
El análisis prescriptivo añade una capa de recomendación al análisis predictivo y se diferencia de ella en términos de enfoque, alcance y enfoque.
El análisis prescriptivo se centra en recomendar acciones o decisiones para optimizar los resultados en función de los escenarios futuros previstos. Responde a preguntas como "¿Qué debemos hacer para lograr el mejor resultado posible?" y "¿Cómo podemos mitigar los riesgos o aprovechar las oportunidades?".
El análisis predictivo suele centrarse en aspectos limitados de la empresa, mientras que el análisis prescriptivo tiene en cuenta las interdependencias entre las funciones empresariales.
En el análisis predictivo, se incorporan técnicas analíticas como algoritmos de optimización, teoría de la decisión y reglas de negocio para generar perspectivas procesables. La experiencia en el dominio y la comprensión de contextos empresariales más amplios también influyen en el proceso.
Casos de uso y beneficios del análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo ofrece una amplia gama de beneficios en todos los sectores y aplicaciones. Estos son algunos de los principales beneficios junto con ejemplos de análisis prescriptivos:
Mejor toma de decisiones
El análisis prescriptivo permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en los datos al proporcionar información sobre las tendencias y los resultados futuros. Por ejemplo, pensemos en una cadena minorista que quiere prever la demanda de un nuevo producto. Gracias a la información predictiva basada en datos históricos sobre el comportamiento de los consumidores, la cadena minorista puede tomar decisiones más informadas sobre si lanzar el nuevo producto, cuándo y cómo, así como sobre su precio y promoción.
Al perfeccionar continuamente los modelos prescriptivos, experimentar con nuevas fuentes de datos y explorar enfoques innovadores, las empresas pueden diferenciarse en el mercado y mantener una ventaja competitiva. En sanidad, donde emitir juicios sobre resultados futuros puede ser una cuestión de vida o muerte, el análisis prescriptivo puede utilizarse para decidir los tratamientos o fármacos óptimos en función de muchos factores.
Eficiencia operativa mejorada
El análisis prescriptivo ayuda a las organizaciones a optimizar sus operaciones mejorando la asignación de recursos y agilizando los procesos empresariales. Al predecir las necesidades de mantenimiento, gestionar los niveles de inventario y optimizar los programas de producción, las empresas pueden minimizar los costes y reducir los residuos.
Imagine una empresa de fabricación con una cadena de montaje formada por varios procesos interconectados, como la adquisición de componentes, el montaje, el control de calidad y el embalaje. El mantenimiento prescriptivo puede utilizarse para analizar los datos de los sensores, como las lecturas de temperatura, vibración y presión, y predecir las tasas de avería para que los gestores de las instalaciones puedan realizar el mantenimiento de sus equipos de forma proactiva.
Mitigación de riesgos y detección de fraudes
El análisis prescriptivo ayuda a las organizaciones a identificar y mitigar los riesgos mediante la detección de anomalías y tendencias indicativas de posibles amenazas. En sectores como los servicios financieros, los seguros y la ciberseguridad, los modelos pueden evaluar el riesgo crediticio y detectar actividades fraudulentas, protegiendo así los activos y preservando la confianza.
El análisis prescriptivo asigna puntuaciones de riesgo a transacciones o entidades individuales en función de su probabilidad de ser fraudulentas. Al tener en cuenta diversos factores de riesgo, como el importe de las transacciones, la frecuencia, la ubicación y el comportamiento de los clientes, los algoritmos de análisis avanzado pueden priorizar las alertas y centrar los esfuerzos de investigación en las transacciones o entidades de alto riesgo. Esto ayuda a los equipos de detección de fraude a asignar sus recursos de manera más efectiva y responder rápidamente a posibles amenazas.
Mejora de la experiencia del cliente
Al anticipar las necesidades y preferencias de los clientes, las empresas pueden ofrecer experiencias personalizadas y soluciones adaptadas. El análisis prescriptivo permite a las organizaciones segmentar su base de clientes para mejorar la orientación y ofrecer recomendaciones específicas y otros compromisos anticipatorios basados en lo que el modelo cree que quieren los clientes.
Hoy en día, las empresas pueden reducir la pérdida de clientes prediciendo cómo quieren interactuar con las marcas y los productos, mediante la toma de decisiones basada en datos, mientras que antes sólo podían hacer conjeturas. Estas herramientas no son solo para ventas y marketing, sino para toda la organización. Todo lo relacionado con el desarrollo y la evolución de un producto a lo largo del tiempo puede basarse ahora en un análisis prescriptivo que recomiende las mejores acciones para lograr la satisfacción del cliente.
El análisis prescriptivo suele seguir estos pasos:
Definición del problema: en primer lugar, los profesionales deben definir lo que el modelo necesita predecir para determinar el enfoque correcto. Hay muchos tipos de modelos que se adaptan a casos de uso específicos. Utilizar el modelo y los datos adecuados es clave para obtener los mejores resultados de forma más rápida y rentable.
Recogida y preprocesamiento de datos: el proceso comienza con la recopilación de datos relevantes de diversas fuentes internas y de datos externos de terceros proveedores. La calidad y la cantidad de los datos recogidos son cruciales para la precisión y la eficacia de los modelos. Cuando se recogen los datos, se someten a un tratamiento previo para limpiarlos, transformarlos y prepararlos para el análisis. Esto puede implicar el tratamiento de los valores que faltan, la eliminación de duplicados, la normalización de formatos y la codificación de variables categóricas. El preprocesamiento de datos ayuda a garantizar que los datos sean coherentes y adecuados para la modelización.
Selección e ingeniería de características: a continuación, se seleccionan o diseñan características relevantes del conjunto de datos para usarlas como entradas para los modelos. Este paso implica identificar las características más informativas que tienen poder predictivo y puede requerir experiencia en el dominio para determinar qué variables son más relevantes para la tarea de predicción.
Análisis descriptivo y predictivo: antes de aplicar el análisis prescriptivo, las organizaciones suelen realizar análisis descriptivos para comprender el rendimiento pasado y análisis predictivos para prever los resultados futuros. El análisis descriptivo consiste en resumir y visualizar los datos para obtener información sobre tendencias y patrones históricos, mientras que el análisis predictivo utiliza modelos estadísticos y de machine learning para predecir acontecimientos o comportamientos futuros.
Modelado prescriptivo: las soluciones de análisis prescriptivos implican la creación de modelos matemáticos y algoritmos de optimización para recomendar decisiones empresariales que conduzcan a los mejores resultados empresariales posibles. Estos modelos tienen en cuenta varios factores, como restricciones, objetivos, incertidumbres y compensaciones. Se basa en los resultados de los análisis descriptivos y predictivos, dando recomendaciones sobre cómo debe responder una organización a diversas potencialidades.
Implementación: después de la evaluación, los modelos se implementan en sistemas operativos o aplicaciones donde pueden hacer predicciones y sugerencias en tiempo real sobre el mejor curso de acción. Esto puede implicar la integración de los modelos en sistemas de software, API o cuadros de mando existentes para automatizar los procesos de toma de decisiones o proporcionar información prescriptiva a los usuarios. Las automatizaciones pueden ayudar a que la recopilación y el uso de información sean más fluidos.
Monitorización y refinamiento: los modelos requieren una monitorización y un mantenimiento continuos para garantizar su eficacia y relevancia a lo largo del tiempo. Esto implica monitorizar el rendimiento de los modelos, actualizar los modelos con nuevos datos, volver a entrenar los modelos periódicamente y perfeccionarlos para que se adapten a las circunstancias cambiantes o a la evolución de los patrones de los datos.
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