Por qué la analítica preventiva y la optimización de decisiones son cruciales

La analítica preventiva ayuda a las compañías a identificar el mejor curso de acción para alcanzar objetivos organizacionales como la reducción de costos, la satisfacción del cliente, la rentabilidad, etc. Si bien averiguar qué debe hacer es un aspecto crucial de cualquier negocio, a menudo se pasa por alto el valor de la analítica preventiva. Todavía existe una tendencia a “seguir la intuición” cuando se analiza una variedad de escenarios posibles.

Siga leyendo para comprender qué es la analítica preventiva, cómo se relaciona con los análisis predictivos y por qué son críticos para las empresas de hoy en día.

A medida que los responsables de la toma de decisiones empresariales se enfrentan a la pregunta crítica de "qué acción debemos tomar", a menudo se enfrentan a millones de variables de decisión, limitaciones y concesiones. Las soluciones de analítica preventiva como IBM® Decision Optimization permiten la toma de decisiones precisa para problemas complejos al proporcionar herramientas para construir y desplegar modelos de optimización que son representaciones matemáticas de problemas del negocio. Los potentes solucionadores de optimización resuelven estos modelos utilizando algoritmos sofisticados y ofrecen recomendaciones a los responsables de la toma de decisiones.

¿El resultado? Puede obtener orientación sobre las acciones que debe tomar para cumplir con los objetivos, como lograr la reducción de costos, la satisfacción del cliente, la rentabilidad y la eficiencia operativa.

Antes de "¿qué debemos hacer?" a menudo hay "¿qué podría pasar?" Ahí es donde entran los análisis predictivos. Los análisis predictivos utilizan algoritmos avanzados y machine learning para procesar datos históricos, "aprendiendo" lo que ha sucedido mientras descubren patrones de datos, interacciones y relaciones invisibles. Luego, crean modelos que muestran la probabilidad de escenarios o resultados.

Se podría pensar que una empresa podría funcionar simplemente con el uso de análisis predictivos y que la analítica preventiva es "un buen" complemento. Sin embargo, esa forma de pensar no da en el blanco. Un informe de la Economist Intelligence Unit afirma que el 70 por ciento de los ejecutivos empresariales valoran la ciencia de datos y los proyectos de analytics como muy importantes. Pero solo el dos por ciento dice que estos mismos proyectos han cumplido su promesa.

¿Por qué? Los modelos predictivos proporcionados por el machine learning proporcionan "insights aplicables en la práctica", pero no dicen qué acciones debe tomar en función de esos insights para obtener los mejores resultados. En muchos casos, un humano con sesgo va con “su instinto”. Los resultados no suelen ser óptimos en el mejor de los casos y decepcionantes en el peor. Para obtener un verdadero beneficio de los análisis predictivos, es crítico invertir en analítica preventiva.

Estos son algunos ejemplos que arrojan algo de luz sobre el valor de agregar analítica preventiva a sus capacidades. Si está en el sector manufacturero, los análisis predictivos pueden darle una estimación de cuánto tiempo tardarán los empleados y las herramientas en realizar el mantenimiento. Después de usar analítica preventiva, sabrá cuántas horas extra son necesarias para poder generar cronogramas detallados.

En la venta minorista, los análisis predictivos pueden pronosticar un aumento de la demanda causado por circunstancias externas. La analítica preventiva puede ayudar a construir planes de reabastecimiento para decidir qué almacén debe suministrar a cada tienda de venta minorista para satisfacer adecuadamente la demanda.

Para quienes trabajan en la industria de la energía y los servicios públicos, la analítica preventiva puede orientar las decisiones sobre qué generadores de energía deben encenderse o apagarse en función de la demanda de electricidad prevista.

Y, por último, si su empresa es una aerolínea u otra parte de las industrias de viajes y transporte, puede tomar pronósticos de demanda y utilizar analítica preventiva para crear planes de flota y horarios de tripulación óptimos.

Según un comunicado de prensa de INFORMS, los finalistas del premio Edelman a los logros en investigación operativa y ciencias de la gestión han obtenido amplios beneficios mediante el uso de técnicas de optimización de decisiones para ofrecer capacidades de analítica preventiva. Los beneficios incluyen millones de dólares en ahorros directos, mejor atención al cliente y menor inventario. La analítica preventiva lleva la toma de decisiones empresariales al siguiente nivel. Tiene las herramientas para predecir escenarios probables e integrar estos insights en el motor preventivo para que las decisiones se optimicen dinámicamente con una visión hacia el futuro.

Fleetpride, cliente de IBM, es un ejemplo real de una empresa que obtiene valor de la analítica preventiva. Fleetpride vende piezas y proporciona servicios para camiones y remolques de servicio pesado. Crearon un modelo que utiliza datos históricos de envíos para predecir los pedidos de envío por almacén por día, semana y mes. Aplican decision optimization al modelo para determinar la acción óptima para hacer frente a la demanda de los clientes en un día determinado, incluida la dotación de personal y la colocación de inventario.

Como demuestra Fleetpride, la analítica preventiva le permite transformar los datos y las soluciones predictivas en cursos de acción reales, basados en hechos y sin sesgo. Ya no tiene que confiar en la intuición. En cambio, la analítica avanzada, el modelado estadístico y un motor de decisiones pueden resolver los complejos desafíos de planificación, programación, precios e inventario de su negocio, junto con una serie de otros problemas que están más allá de las capacidades de las hojas de cálculo y la mente humana. Como resultado, su empresa puede estar preparada para lograr un mayor éxito y un beneficio competitivo.

Para obtener más información sobre cómo su empresa puede beneficiarse de las soluciones de analítica preventiva, visite la página web de IBM Decision Optimization o realice esta visita interactiva al producto para ver Decision Optimization en acción.