Analítica prescriptiva

¿Qué es el análisis prescriptivo?

El análisis prescriptivo es un tipo de análisis de datos: el uso de tecnología para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones a través del análisis de datos sin procesar. Específicamente, el análisis prescriptivo tiene en cuenta la información sobre posibles situaciones o escenarios, los recursos disponibles, el desempeño pasado y el desempeño actual, y sugiere un curso de acción o estrategia. Se puede utilizar para tomar decisiones en cualquier horizonte temporal,. desde el inmediato hasta el largo plazo.

Lo opuesto al análisis prescriptivo es el análisis descriptivo,. que examina las decisiones y los resultados después del hecho.

Cómo funciona el análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo se basa en técnicas de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático: la capacidad de un programa de computadora, sin intervención humana adicional, para comprender y avanzar a partir de los datos que adquiere, adaptándose todo el tiempo. El aprendizaje automático hace posible procesar una gran cantidad de datos disponibles en la actualidad. A medida que se dispone de datos nuevos o adicionales, los programas informáticos se ajustan automáticamente para utilizarlos, en un proceso que es mucho más rápido y completo de lo que las capacidades humanas podrían gestionar.

Numerosos tipos de empresas y agencias gubernamentales con uso intensivo de datos pueden beneficiarse del uso de análisis prescriptivos, incluidos los de los sectores de servicios financieros y atención médica, donde el costo del error humano es alto.

El análisis prescriptivo funciona con otro tipo de análisis de datos, el análisis predictivo,. que implica el uso de estadísticas y modelos para determinar el rendimiento futuro, en función de los datos actuales e históricos. Sin embargo, va más allá: utilizando la estimación de análisis predictivo de lo que es probable que suceda, recomienda qué curso futuro tomar.

Los pros y los contras de la analítica prescriptiva

El análisis prescriptivo puede atravesar el desorden de la incertidumbre inmediata y las condiciones cambiantes. Puede ayudar a prevenir el fraude, limitar el riesgo, aumentar la eficiencia, cumplir los objetivos comerciales y crear clientes más leales.

Sin embargo, el análisis prescriptivo no es infalible. Solo es efectivo si las organizaciones saben qué preguntas hacer y cómo reaccionar ante las respuestas. Si las suposiciones de entrada no son válidas, los resultados de salida no serán precisos.

Sin embargo, cuando se usa de manera efectiva, el análisis prescriptivo puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en hechos altamente analizados en lugar de saltar a conclusiones mal informadas basadas en el instinto. El análisis prescriptivo puede simular la probabilidad de varios resultados y mostrar la probabilidad de cada uno, lo que ayuda a las organizaciones a comprender mejor el nivel de riesgo e incertidumbre que enfrentan de lo que podrían estar confiando en los promedios. Las organizaciones pueden obtener una mejor comprensión de la probabilidad de los peores escenarios y planificar en consecuencia.

Ejemplos de análisis prescriptivos

Numerosos tipos de empresas y agencias gubernamentales con uso intensivo de datos pueden beneficiarse del uso de análisis prescriptivos, incluidos los de los sectores de servicios financieros y atención médica, donde el costo del error humano es alto.

El análisis prescriptivo podría usarse para evaluar si un departamento de bomberos local debe exigir a los residentes que evacuen un área en particular cuando hay un incendio forestal cerca. También podría usarse para predecir si un artículo sobre un tema en particular será popular entre los lectores en función de los datos sobre búsquedas y acciones sociales para temas relacionados. Otro uso podría ser ajustar un programa de capacitación de trabajadores en tiempo real en función de cómo responde el trabajador a cada lección.

Analítica prescriptiva para hospitales y clínicas

Del mismo modo, los hospitales y las clínicas pueden utilizar el análisis prescriptivo para mejorar los resultados para los pacientes. Pone los datos de atención médica en contexto para evaluar la rentabilidad de varios procedimientos y tratamientos y para evaluar los métodos clínicos oficiales. También se puede utilizar para analizar qué pacientes del hospital tienen el mayor riesgo de reingreso para que los proveedores de atención médica puedan hacer más, a través de la educación del paciente y el seguimiento médico para evitar los constantes retornos al hospital o a la sala de emergencias.

Analítica prescriptiva para aerolíneas

Suponga que usted es el director ejecutivo de una aerolínea y desea maximizar las ganancias de su empresa. El análisis prescriptivo puede ayudarlo a hacer esto ajustando automáticamente los precios y la disponibilidad de los boletos en función de numerosos factores, incluida la demanda de los clientes, el clima y los precios de la gasolina. Cuando el algoritmo identifica que las ventas de boletos antes de Navidad de este año de Los Ángeles a Nueva York están rezagadas con respecto al año pasado, por ejemplo, puede bajar automáticamente los precios, mientras se asegura de no bajarlos demasiado a la luz de los precios más altos del petróleo de este año.

Al mismo tiempo, cuando el algoritmo evalúa la demanda de boletos de St. Louis a Chicago más alta de lo habitual debido a las condiciones de las carreteras heladas, puede aumentar los precios de los boletos automáticamente. El director ejecutivo no tiene que mirar una computadora todo el día para ver lo que sucede con la venta de boletos y las condiciones del mercado y luego instruir a los trabajadores para que inicien sesión en el sistema y cambien los precios manualmente; un programa de computadora puede hacer todo esto y más, y también a un ritmo más rápido.

Reflejos

• El análisis prescriptivo utiliza el aprendizaje automático para ayudar a las empresas a decidir un curso de acción en función de las predicciones de un programa informático.

• Cuando se usa de manera efectiva, el análisis prescriptivo puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en hechos y proyecciones ponderadas de probabilidad, en lugar de saltar a conclusiones mal informadas basadas en el instinto.

• El análisis prescriptivo funciona con el análisis predictivo, que utiliza datos para determinar los resultados a corto plazo.