El análisis de datos es un campo amplio y que cubre muchas áreas. En el mundo de los negocios, la analítica se utiliza para pronosticar tendencias y predecir la demanda o los desafíos. Hoy en día, las empresas tienen acceso a grandes cantidades de datos sobre los intereses, preferencias y comportamientos de sus clientes. El análisis prescriptivo es una forma de utilizar esos datos para tomar mejores decisiones comerciales. Existen tres tipos de análisis empresarial, que incluyen análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo.
El análisis descriptivo se refiere a una forma de análisis que describe el rendimiento de una empresa hasta la fecha. Por ejemplo, observar el tráfico anterior del sitio web o el rendimiento de las ventas se consideraría descriptivo.
El análisis predictivo toma esos datos y los utiliza para proyectar el rendimiento futuro. Los datos históricos se pueden analizar utilizando algoritmos de aprendizaje automático para intentar predecir tendencias futuras.
El análisis prescriptivo se trata más de predecir resultados en función de diferentes tipos de variables. En lugar de predecir un resultado, el uso de técnicas prescriptivas significa que un analista puede modificar diferentes variables para ver cómo se produce el resultado de un escenario.
Aquí te explicamos qué es el análisis prescriptivo, cómo funciona, tipos, beneficios y casos de uso.
Indice
¿Qué es el análisis prescriptivo?
El análisis prescriptivo es el uso de procesos y herramientas avanzadas para analizar datos y contenido para recomendar el curso de acción o estrategia óptima para avanzar. En pocas palabras, busca responder a la pregunta: «¿Qué debemos hacer?»
Dos factores están impulsando el crecimiento de la analítica prescriptiva.
Históricamente, el análisis prescriptivo 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.
Este análisis prescriptivo usa herramientas complejas, como redes neuronales, aprendizaje automático y heurística. El análisis prescriptivo utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, junto con las reglas comerciales, para describir lo que debería suceder.
Basándose en los resultados del análisis predictivo, el análisis prescriptivo tiene como objetivo comprender qué variables se pueden manipular para lograr el resultado deseado y cómo. Toma los datos, o lo que sabemos, y los procesa para proporcionar recomendaciones sobre los mejores pasos a seguir para mejorar los resultados futuros.
Si bien el uso de análisis predictivos es común en los negocios, los análisis prescriptivos no se adoptan tan ampliamente.
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 %. No está claro cuánto impacto tuvo la pandemia en este sector.
¿Por qué usarlo?
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.
El análisis prescriptivo también ayuda a las empresas a tomar decisiones imparciales. La IA procesa los datos de forma más rápida y precisa que un ser humano. Esto significa que los prejuicios humanos y las emociones no se colarán en las decisiones.
Cómo funciona
El flujo de trabajo de análisis prescriptivo de alto nivel es similar al flujo de trabajo de aprendizaje automático tradicional, excepto que, en lugar de conducir a análisis predictivos y escenarios hipotéticos, conduce a acciones recomendadas.
Los científicos de datos deben experimentar con algoritmos y funciones de aprendizaje automático para crear un sistema de análisis prescriptivo, porque los diferentes algoritmos hacen suposiciones diferentes sobre la estructura y la integridad de los datos. Por ejemplo, una regresión lineal supone que la variable de predicción se puede modelar como una suma ponderada de las características descriptivas. 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.
Los sistemas de análisis prescriptivos no son perfectos y requieren un seguimiento y un mantenimiento estrictos. 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. Debes implementar estándares de calidad de datos y estar atento a las predicciones de los modelos.
Los detalles de su proceso variarán según su caso de uso específico y el tipo de datos, pero a continuación encontrarás una descripción general de alto nivel para que puedas comenzar.
Define la pregunta
Al igual que con otros proyectos de análisis de datos o ciencia de datos, tu primer paso debe ser definir claramente el problema que estás tratando de resolver o qué pregunta te gustaría responder. Esto informará tus requisitos de datos y permitirá que tu modelo prescriptivo genere un resultado procesable.
Integra tus datos
A continuación, recopilarás los datos que necesitas y prepararás tu conjunto de datos. Para ayudar a que tu modelo sea el más preciso, debes traer datos que representen cada factor que se te ordene. Para preparar datos para proyectos de aprendizaje automático (ML) como este, deberás hacer lo siguiente:
- Asegúrate de que tu conjunto de datos esté correctamente etiquetado y formateado.
- Evita la fuga de datos y el sesgo de servicio de capacitación.
- Limpia cualquier dato incompleto, faltante o inconsistente.
- Revisa el conjunto de datos después de la importación para garantizar la precisión.
Trabajarás con big data, posiblemente en tiempo real, por lo que deberás encontrar las herramientas adecuadas. Como se indicó anteriormente, los almacenes de datos en la nube ahora pueden brindar de manera rentable el almacenamiento, la potencia y la velocidad que necesitas.
Desarrolla tu modelo
Ahora estás listo para construir, entrenar, evaluar e implementar yu modelo prescriptivo. Puedes contratar un científico de datos para que codifique uno desde cero o puedes aprovechar una herramienta de AutoML para desarrollar un modelo de ML personalizado tu mismo como científico de datos ciudadanos. De cualquier manera, este modelo basado en algoritmos necesitará ingerir una combinación de datos estructurados, datos no estructurados y reglas comerciales definidas. Las técnicas analíticas utilizadas en tu modelo pueden incluir simulación, análisis gráfico, heurística, optimización y teoría de juegos. Tendrás que ajustar tu modelo en iteraciones para hacerlo bien y definitivamente probarás tu modelo varias veces usando nuevos datos para ver si las recomendaciones se cumplirán con lo que esperarías.
Implementa tu modelo
Una vez que estés seguro de su rendimiento, puedes hacer que tu modelo prescriptivo esté disponible para su uso. Esto puede ser un proyecto de una sola vez o como parte de un proceso de producción en curso. Para un proyecto de una sola vez, probablemente lo más apropiado sea una recomendación por lotes asincrónicos. Si tu modelo será parte integral de un proceso más grande en el que otras aplicaciones dependen de predicciones rápidas, lo mejor es una implementación síncrona en tiempo real. Tu modelo debería ajustarse automáticamente a medida que se agreguen nuevos datos con el tiempo. Esto mejorará la precisión de las recomendaciones.
Tomar acción
Ahora debes revisar la recomendación, decidir si tiene sentido para ti y luego tomar las medidas adecuadas. Algunas situaciones requieren la intuición y el juicio humano y, en estos casos, el análisis prescriptivo debe verse como un soporte de decisiones en lugar de una automatización de decisiones. Por el contrario, si tu modelo prescriptivo está integrado a un proceso más grande, las acciones posteriores pueden ocurrir automáticamente. La acción de activación de la automatización de aplicaciones es una de las 10 principales tendencias de BI y datos de este año.
Beneficios
En última instancia, el análisis prescriptivo te ayuda a tomar mejores decisiones sobre cuál debería ser tu próximo curso de acción. Esto puede involucrar cualquier aspecto de tu negocio, como aumentar los ingresos, reducir la rotación de clientes, prevenir el fraude y aumentar la eficiencia. Estos son los beneficios clave con más detalle:
- Toma decisiones basadas en datos, no en instintos. A través de algoritmos avanzados y aprendizaje automático, el análisis prescriptivo recomienda un curso de acción específico basado en una amplia variedad de factores, incluido el rendimiento histórico y actual, los recursos disponibles y las proyecciones y escenarios ponderados por probabilidad. Esto reduce la posibilidad de sesgo o error humano.
- Simplifica las decisiones complejas. El análisis prescriptivo simula una variedad de escenarios y proporciona la probabilidad de diferentes resultados, tanto inmediatos como a largo plazo. Esto hace que sea mucho más fácil para ti no solo comprender la recomendación específica de la herramienta, sino también conocer la probabilidad del peor de los casos e incorporarla en tus planos.
- Centrarse en la ejecución en lugar de tomar decisiones. Es probable que tu organización esté inundada de datos de una amplia variedad de fuentes. Y el ritmo de los negocios de hoy requiere que te muevas rápido. Las mejores herramientas de análisis prescriptivo primero desglosan los silos de datos para analizar un conjunto de datos integrado y luego brindan recomendaciones específicas e instantáneas sobre su mejor curso de acción. Esto te permite concentrar tu esfuerzo en ejecutar el plan.
Desafíos
El análisis prescriptivo también presenta desafíos. Estos son los principales:
- Ciertas situaciones requieren la intuición y el juicio humano. A veces, deberás aportar contexto adicional, como conocer las condiciones del mercado externo o las actividades de la competencia que pueden no estar incluidas en el algoritmo. En estos casos, el análisis prescriptivo debe verse como un soporte de decisiones en lugar de una automatización de decisiones.
- Las entradas no válidas dan como resultado salidas no válidas. Incluso los mejores modelos producirán recomendaciones deficientes si los datos y/o las suposiciones integradas en su modelo no son precisas.
- Evita la exageración. No todas las organizaciones, campañas o situaciones requieren el poder del análisis prescriptivo. En algunos casos, el esfuerzo de configurarlo puede no valer la pena.
- Los modelos toman tiempo para refinar. Entrenar y evaluar tu modelo es un paso crítico para obtener el análisis de prescripción correcto. Incluso con las herramientas de AutoML que te ayudan a comenzar con un modelo predeterminado, debes ajustar los parámetros para que se ajusten mejor a tu caso de uso específico y probar evaluar tu modelo utilizando nuevos datos para ver si las recomendaciones generadas cumplen con lo que esperabas.
Casos de uso
Las empresas utilizan análisis prescriptivos para resolver todo tipo de problemas del mundo real. Los analistas de diferentes industrias pueden utilizarlo para mejorar sus procesos.
Marketing y ventas
Las agencias de marketing y ventas tienen acceso a una gran cantidad de datos de clientes que pueden ayudarlos a determinar las estrategias de marketing óptimas, como qué tipos de productos combinan bien y cómo fijar el precio de los productos. El análisis prescriptivo permite a los vendedores y al personal de ventas ser más precisos con sus campañas y llegar a los clientes, ya que ya no tienen que actuar simplemente por intuición y experiencia.
Industria del transporte
La entrega rentable es esencial para el éxito y la rentabilidad en la industria de entrega y transporte de paquetes. Minimizar el uso de energía a través de una mejor planificación de rutas y resolver problemas logísticos, como ubicaciones de envío incorrectas, puede ahorrar tiempo y dinero.
Los remitentes producen cantidades masivas de datos. En lugar de emplear ejércitos de analistas y despachadores para decidir cómo operar mejor, estas empresas pueden automatizar y crear modelos prescriptivos para brindar recomendaciones.
Mercados financieros
Los investigadores cuantitativos y los comerciantes utilizan modelos estadísticos para tratar de maximizar los rendimientos. Las empresas financieras pueden utilizar técnicas similares para gestionar el riesgo y la rentabilidad.
Por ejemplo, las empresas financieras pueden crear algoritmos para analizar datos comerciales históricos para medir los riesgos de las operaciones. Los análisis resultantes pueden ayudarlos a decidir cómo dimensionar las posiciones, cómo cubrirlas o si realizar transacciones.
Además, estas empresas pueden usar modelos para reducir los costos de transacción al descubrir cómo y cuándo colocar mejor sus operaciones.
Aplicaciones de navegación
Los automovilistas de todo el mundo confían en las aplicaciones de navegación con GPS para ir del punto A al punto B si el viaje no les resulta familiar. Esto es también importante para las pequeñas empresas que dependen de los servicios de entrega, tanto de terceros como internos, para los productos de manera oportuna.
En este caso, el análisis predictivo puede tomar los datos de viaje existentes y trazar una ruta potencialmente más rápida.
El análisis prescriptivo informa a los tomadores de decisiones sobre las diferentes opciones de decisión con su impacto anticipado en indicadores clave de rendimiento específico
Planificación de inventario
Como pequeño minorista, es común querer saber cuánto inventario necesitas para llenar sus estantes. Aunque siempre ha sido posible confiar en conjeturas informadas, los análisis pueden ayudar a planificar una estrategia de almacenamiento más precisa.
A medida que cambia el panorama minorista, las empresas pueden usar análisis prescriptivos para aclarar los datos predictivos y mejorar las ventas. Según el comportamiento anterior de los clientes, un modelo predictivo supondría que los clientes se quedarán con la mayor parte de lo que compran con esta promoción. Sin embargo, un cliente compra ocho prendas pero decide quedarse con una sola.
El minorista pagó por el envío acelerado asumiendo que existe un gran consumidor que compró ocho artículos, por lo que está dispuesto a invertir y perder un pequeño margen. El algoritmo no tuvo en cuenta el comportamiento de retorno.
Mediante el uso de análisis prescriptivos, el minorista podría tener la opción de otorgar un cupón solo en la tienda a los clientes que realicen devoluciones (para fomentar otra compra en la que el envío no es un factor) o notificar a los clientes que deben pagar el envió de devolución.
Pronóstico del tiempo
Predecir el clima puede ser una propuesta arriesgada, pero con el cambio de estaciones viene el cambio de actividades en interiores a diversión bajo el sol. Un sector de pequeñas empresas que se beneficia de un clima más agradable y una mayor actividad física son las tiendas de artículos deportivos.
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. Sin embargo, en realidad, es probable que el pico de ventas no preceda en todas las tiendas del país al mismo tiempo. En cambio, avanzará gradualmente de sur a norte según los patrones climáticos.
Con el análisis prescriptivo, puedes obtener fuentes de terceros, como datos meteorológicos y climáticos, para obtener una mejor recomendación del mejor curso de acción.
Consejos para aprovechar el análisis prescriptivo
Nuestras fuentes expertas ofrecieron algunos consejos para aprovechar al máximo tus programas de análisis.
Empieza pequeño
El análisis de datos es un tema complejo que puede ser abrumador y no deseas que se pierdan tus mejores conocimientos. Te aconsejó pensar en grande con tu estrategia de análisis general, pero comenzar tácticamente con poco.
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. Las pequeñas victorias ayudan a obtener apoyo para proyectos de análisis a largo plazo.
Crea conjuntos de datos enriquecidos
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.
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. 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.
Comprender las razones detrás de las recomendaciones prescriptivas
Es importante comprender completamente la lógica, los matices y las circunstancias detrás de los resultados del análisis prescriptivo antes de tomar medidas. Debes poder demostrar que tus resultados son estadísticamente sólidos.
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.
Mantén tus sistemas actualizados
A medida que tu negocio crece y evoluciona, también puede hacerlo tus algoritmos. Tanto el análisis predictivo como el prescriptivo deben actualizarse continuamente con los datos más recientes para mejorar las acciones predichas y prescritas en función de los éxitos y fracasos en tiempo real.
El análisis predictivo y prescriptivo depende de una base de datos sólidos. Los análisis son tan buenos como los datos que los alimentan.
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.