¿Qué es el análisis prescriptivo?

El análisis prescriptivo es el concepto clave detrás de muchos sistemas controlados por máquinas y permite modificar el conocimiento avanzado en selecciones fáciles.

Ahora es más fácil controlar la información recopilada para potenciar el valor comercial real debido a la cantidad precisa de datos ahora disponibles para las empresas. Pero puede ser un desafío reconocer el mejor enfoque para analizar datos específicos. Una de las mejores opciones es usar análisis prescriptivos para ayudar a su empresa a determinar decisiones estratégicas controladas por datos. Además, el análisis prescriptivo lo ayuda a deshacerse de las limitaciones de las prácticas estándar de análisis de datos, que incluyen:

• Ejecutar recursos valiosos sobre datos de vivienda que no aconsejan decisiones comerciales
• Dedicar tiempo a examinar conjuntos de datos no utilizados
• Pérdida de flujos de ingresos y perspectivas únicas

Definición de análisis prescriptivo:

Según la definición de análisis prescriptivo, es un proceso que analiza datos y ofrece recomendaciones inmediatas sobre formas de optimizar las prácticas comerciales que satisfacen múltiples resultados previstos. Toma datos como entrada y los entiende ampliamente para sugerir predicciones sobre lo que podría suceder. Además, sugiere los mejores pasos a seguir en función de las simulaciones instruidas.

El análisis prescriptivo es el nivel final en el procesamiento de datos computarizado contemporáneo. Utiliza estructuras de modelado idénticas para predecir resultados y combina reglas comerciales, aprendizaje automático, inteligencia artificial y algoritmos para simular diferentes enfoques de los numerosos resultados previstos. Por último, aconseja las acciones óptimas para optimizar las prácticas comerciales. Entonces, finalmente explica "lo que debería suceder".

El análisis prescriptivo elimina la especulación del análisis de datos. Para los especialistas en marketing y los científicos de datos, demuestra ser un ahorro de tiempo. Esto se debe a que comprende el significado de sus datos y determina qué puntos se deben conectar para brindar al público una experiencia de usuario beneficiosa y altamente personalizada. Aunque el análisis prescriptivo parece a pequeña escala en este momento, está evolucionando constantemente a lo largo de los años a medida que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático se vuelven más accesibles.

Ejemplos de análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo beneficia a la industria de la salud, la banca, los viajes, la fabricación, el marketing, el aprendizaje en línea y muchos más. Aquí hay algunos ejemplos de Prescriptive Analytics en varios sectores generalizados:

1. Uso de Analítica Prescriptiva en Hospitales y Clínicas:

Uno de los mejores ejemplos de análisis prescriptivo es su uso en el sector sanitario. Los hospitales y las clínicas utilizan análisis prescriptivos para mejorar los resultados para los pacientes. Utiliza datos sanitarios para evaluar la rentabilidad de diferentes procesos y tratamientos. Además, puede evaluar los métodos clínicos oficiales.

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Prescriptive Analytics puede investigar qué pacientes del hospital tienen el máximo riesgo de reingreso. Con base en este análisis, instruye a los proveedores de atención médica para que mantengan a raya la readmisión al hospital o a la sala de emergencias.

2. Uso de Analítica Prescriptiva para Aerolíneas:

Prescriptive Analytics ayuda a los directores ejecutivos de las aerolíneas a maximizar las ganancias de su empresa. Modifica automáticamente los precios de los boletos y la accesibilidad según el clima, la demanda de los clientes y los precios de la gasolina.

Por ejemplo, el algoritmo Prescriptive Analytics puede analizar si las ventas de boletos de Navidad del año en curso desde Nueva York a Los Ángeles están rezagadas o adelantadas en comparación con el año pasado. Con base en este análisis, reduce automáticamente los precios al mismo tiempo que considera los precios más altos del combustible.

3. Uso de Analítica Prescriptiva en Banca, Servicios Financieros y Seguros (BFSI):

Puede encontrar varios ejemplos de análisis prescriptivos cuando se trata de instituciones financieras. Estas instituciones pueden proponer algoritmos de análisis prescriptivo para gestionar el riesgo y la rentabilidad mediante el análisis de datos comerciales históricos. Ciertas compañías de seguros también utilizan modelos de evaluación de riesgos para ofrecer una mejor información sobre las primas de las pólizas de seguros para los clientes.

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4. Uso de Prescriptive Analytics en la fabricación:

Las máquinas de gran producción pueden tener una amplia gama de cambios menores. La predicción de precios es inevitable para hacer frente a estos cambios. Prescriptive Analytics puede predecir con precisión la producción actual, la manejabilidad del material, el consumo de energía y más. También puede ayudar a optimizar la capacidad productiva, ajustándose al cronograma de entrega y consolidando las líneas de ensamblaje final.

Los fabricantes pueden usar Prescriptive Analytics para modelar precios en diferentes factores como almacenamiento, producción y descubrimientos. Ayuda a determinar la configuración óptima para aumentar el rendimiento sin comprometer la eficiencia.

5. Uso de Prescriptive Analytics para ventas y marketing:

El modelado prescriptivo es un proceso matemático que beneficia a las marcas que buscan reforzar sus técnicas de marketing. Puede ayudar a ejecutar campañas promocionales y predecir los intereses de los clientes y el consumo de los segmentos.

6. Uso de Analítica Prescriptiva en Cadena de Suministro y Logística:

El análisis prescriptivo es esencial para la optimización de rutas en la industria de la cadena de suministro. Generalmente, las empresas de logística lo utilizan para evitar problemas logísticos como ubicaciones de envío inadecuadas. Utilizan Predictive Analytics para mejorar la planificación de rutas mientras ahorran tiempo, dinero y recursos.

7. Uso de Prescriptive Analytics para mejorar la eficiencia empresarial:

El análisis prescriptivo garantiza que las empresas puedan ahorrar tiempo y usar datos para desarrollar un proceso que los haga destacar entre sus competidores. La eficiencia empresarial aumenta significativamente con el uso de herramientas de análisis prescriptivo basadas en la nube.

8. Uso de análisis prescriptivos en la creación de la estrategia de gobierno de datos:

El análisis prescriptivo también permite cierto grado de cautela desde el punto de vista de la ética. Por ejemplo, generar recomendaciones o decisiones automatizadas en función del análisis de datos de los estudiantes de una computadora puede generar preguntas sobre la privacidad y la imparcialidad, como: ¿Los estudiantes dan su consentimiento? ¿Quién puede acceder a los datos y resultados?

Las predicciones del alumno pueden ser inexactas si los datos recopilados no son del todo precisos. Esto puede conducir a decisiones o recomendaciones incorrectas sobre el alumno. Se puede implementar una estrategia de gobierno de datos y los modelos analíticos prescriptivos se pueden usar para enfatizar la validación.

9. Ejemplos de análisis prescriptivos en el aprendizaje en línea:

El análisis prescriptivo se usa ampliamente en sistemas de gestión de aprendizaje (LMS) y tecnologías de aprendizaje específicos. Los siguientes puntos aclaran cómo mejora el aprendizaje en línea:

Ciertas herramientas de aprendizaje en línea utilizan análisis prescriptivos para reconocer el contenido aprendido. Estas herramientas presentan contenido aún por dominar. Por lo tanto, es uno de los mejores ejemplos de análisis prescriptivo para explorar el aprendizaje adaptativo.

Ciertos LMS permiten a los administradores definir las reglas específicas para que ocurran acciones o comentarios automatizados. Por ejemplo, si un empleado está por terminar un curso de capacitación, el sistema puede recomendarle que pase por varios recursos para adquirir las habilidades requeridas para el curso anterior.

Ciertos LMS prometen una reducción del tiempo de capacitación para los empleados al reconocer los conocimientos previos y las líneas de base de competencia. Su objetivo es recomendar recursos o cursos de formación que mejor se adapten a los alumnos.

Otros ejemplos comunes que demuestran el análisis prescriptivo:

• El análisis prescriptivo puede evaluar si un departamento de bomberos local debería necesitar que los residentes vacíen un área en particular cuando hay un incendio forestal.
• Puede predecir si un artículo sobre un tema específico será popular entre los lectores según los datos sobre los resultados de búsqueda de las personas y el intercambio social de temas relevantes.
• Puede adaptar un programa de capacitación de trabajadores en tiempo real dependiendo de cómo responda el trabajador a cada lección.

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¿Cómo funciona el análisis prescriptivo?

La generación de recomendaciones o decisiones automatizadas necesita modelos algorítmicos únicos. También necesita la ayuda de la técnica analítica para obtener una dirección clara. Una recomendación o decisión puede generarse solo después de conocer el problema y su solución. En consecuencia, el análisis prescriptivo comienza a trabajar con un problema y genera recomendaciones o decisiones automatizadas para una predicción precisa.

Ejemplo que explica el funcionamiento de Predictive Analytics:

El gerente de capacitación de una organización puede usar el análisis predictivo para descubrir que la mayoría de los estudiantes sin una habilidad específica no pueden completar un curso en particular. En este caso, el análisis prescriptivo puede sugerir estrategias procesables. El algoritmo correspondiente puede identificar a los alumnos que necesitan ese curso pero carecen de habilidades específicas. Posteriormente, proporciona una recomendación automática de que deben tomar un recurso de capacitación adicional para aprender esa habilidad faltante.

La calidad de los datos y los modelos algorítmicos desarrollados son directamente proporcionales a la precisión de una decisión o recomendación generada. La estrategia que funciona para los requerimientos de capacitación de una empresa puede no ser útil para otra. Por lo tanto, se recomienda adaptar los modelos de análisis predictivo para cada requisito de forma única.

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