¿Qué es la analítica prescriptiva y cómo usarla?

Escrito por
inverbis analytics
26 de agosto de 2022 Max 6 min read

El gran volumen de datos disponible en las empresas actualmente, ha generado la necesidad de obtener herramientas ideales para sacar mayor provecho a la información y optimizar las operaciones. Por lo anterior existen soluciones como la analítica prescriptiva, que tiene como objetivo recopilar datos y ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones a través de un análisis de la información.

Gracias a la analítica prescriptiva es posible automatizar los procesos de toma de decisiones, sin importar que sean de inmediato o largo plazo. Esta técnica tiene en cuenta la información específica sobre posibles escenarios, cuáles son los recursos que las organizaciones tienen disponibles, cuál es el rendimiento pasado, el actual, y basándose en lo anterior, sugiere una estrategia de acción. 

Pese a la necesidad que existe de contar con este tipo de soluciones en las organizaciones, en 2020 el Foro Virtual de Datos e Información de Forrester reveló que solo el 49% de todas las decisiones comerciales se toman en base a información cuantitativa. Lo anterior puede significar un problema debido a que el porcentaje restante de organizaciones, no saca provecho a los datos que tienen a su alcance para optimizar sus procesos de toma de decisiones.

Qué es la analítica prescriptiva

Harvard Business School define a la analítica prescriptiva como «el futuro del análisis de datos», debido a que este tipo de análisis va más allá de las explicaciones y predicciones a la hora de recomendar las acciones que se pueden realizar para alcanzar los objetivos de una organización.

La analítica prescriptiva mezcla diferentes técnicas y algoritmos matemáticos para automatizar la toma de decisiones complejas, ayudando a que las compañías puedan mejorar su eficiencia operativa. De acuerdo a Gartner, entre las técnicas que utiliza la analítica prescriptiva se encuentran el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, redes neuronales, motores de recomendación, heurística y aprendizaje automático.

Al contar con todas estas técnicas, las organizaciones tienen a su alcance infinitas posibilidades para mejorar sus procesos. Por ejemplo, al implementar la analítica prescriptiva, las empresas pasan menos tiempo estudiando esas extensas hojas de cálculo, invirtiendo esas horas en mejorar sus operaciones, para llegar a ser más competitivas en el mercado.

Qué es la analítica prescriptiva

Harvard Business School define a la analítica prescriptiva como «el futuro del análisis de datos», debido a que este tipo de análisis va más allá de las predicciones cuando se trata de recomendar las acciones que se pueden realizar para alcanzar los objetivos de una organización.

La analítica prescriptiva mezcla diferentes técnicas y algoritmos matemáticos para automatizar la toma de decisiones complejas, ayudando a que las compañías puedan mejorar su eficiencia operativa. De acuerdo a Gartner, entre las técnicas que utiliza la analítica prescriptiva se encuentran el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, redes neuronales, motores de recomendación, heurística y aprendizaje automático.

Al contar con todas estas técnicas, las organizaciones tienen a su alcance infinitas posibilidades para mejorar sus procesos. Por ejemplo, al implementar la analítica prescriptiva, las empresas pasan menos tiempo estudiando extensas hojas de cálculo, invirtiendo esas horas en mejorar sus operaciones, para llegar a ser más competitivas en el mercado.

Diferencias entre la analítica predictiva y la analítica prescriptiva

Actualmente existen tres grandes tipos de análisis de datos que pueden utilizar las empresas para optimizar sus operaciones: el análisis descriptivo, el prescriptivo y el predictivo. 

La principal diferencia entre el análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo es que este último es la progresión natural de los otros dos procedimientos analíticos. En otras palabras, el análisis prescriptivo va un paso más allá al eliminar las conjeturas del análisis de datos.

Por lo anterior, mientras que la analítica predictiva utiliza los datos disponibles para vaticinar lo que va a ocurrir con antelación, la analítica prescriptiva se encarga de optimizar recursos y aumentar la eficiencia operativa. Para ello, esta analítica utiliza técnicas de simulación y optimización, mostrando a las organizaciones cuál es el camino que les conviene elegir y del que van a obtener mayores beneficios.

Usos de la Analítica Prescriptiva

La analítica prescriptiva puede utilizarse en diferentes sectores de la industria, como el de la salud, fabricación, seguridad, transporte, logística, servicios financieros, retail, marketing, recursos humanos, entre otros.

En el sector financiero, por ejemplo, la analítica prescriptiva puede ser de gran ayuda, pues a la hora de tomar decisiones de inversión, las empresas pueden estar más seguras al sopesar los riesgos con ayuda de algoritmos e inteligencia artificial. 

Así mismo, el análisis prescriptivo puede ser de gran ayuda en ventas, pues es capaz de ofrecer a las empresas una clasificación y un análisis completo de clientes comerciales, en función de que se conviertan en clientes futuros.

Desde luego la curación de contenido es otro ejemplo de uso de este tipo de analítica. Solo basta con recordar que, en ocasiones, mientras una persona está navegando por redes sociales o por sitios web de noticias, empieza a recibir recomendaciones que están basadas en análisis realizados por algoritmos. 

Lo que ocurre en este caso es que los algoritmos de las empresas recopilan datos en función del historial de participación en sus plataformas. Las combinaciones de los comportamientos de las personas, pueden actuar como disparadores para que un algoritmo emita una recomendación específica. 

Incluso, en el sector de la banca puede llegar a ser bastante útil, específicamente en la detección de fraude. Con el gran volumen de datos almacenados en el sistema de un banco, un algoritmo entrenado con datos de transacciones históricas de los clientes, puede analizar y escanear nuevos datos de transacciones en busca de anomalías.

Beneficios de la Analítica Prescriptiva

La analítica prescriptiva es de gran importancia para las organizaciones debido a que no solo les permite visualizar cómo ha venido siendo su desempeño, sino que también hace las hace cuestionarse sobre lo que deberían hacer para mejorar sus métricas y procedimientos. Con ayuda del análisis prescriptivo, es posible crear estrategias, trazar un plan de acción adecuado e incluso, poder determinar cuánto tiempo tardarán en implementar dichos cambios.

Teniendo en cuenta lo anterior, es preciso definir algunos de los principales beneficios que reciben las empresas a la hora de utilizar la analítica prescriptiva.

El primero de ellos es la posibilidad de conocer e implementar una hoja de ruta creada por una herramienta de inteligencia artificial, que prácticamente toma las riendas y sugiere acciones que se deberían seguir con el fin de alcanzar el éxito o evitar fracasos en los procesos empresariales. 

El primero de ellos es la posibilidad de conocer e implementar una hoja de ruta creada por una herramienta de inteligencia artificial, que prácticamente toma las riendas y sugiere acciones que se deberían seguir con el fin de alcanzar el éxito o evitar fracasos en los procesos empresariales. 

Por otro lado, al implementar la analítica prescriptiva los tomadores de decisiones pueden visualizar datos en tiempo real y algunos que son pronosticados, para que puedan elegir cuál es el mejor camino que respalda el crecimiento y éxito sostenidos. 

Finalmente, otro de los más importantes beneficios a destacar es el de la reducción del error humano. Lo anterior ocurre debido a que la analítica prescriptiva utiliza algoritmos avanzados y procesos de aprendizaje automáticos para hacer el análisis correspondiente, ofreciendo soluciones más completas y precisas, sin margen de error. 

Process Mining y Analítica Prescriptiva

La minería de procesos y la analítica prescriptiva son dos soluciones que se complementan a la perfección a la hora de optimizar procesos dentro de las organizaciones. Por un lado, el Process Mining reconstruye los flujos de trabajo de las organizaciones a partir de la información recogida en los logs y bases de datos de los sistemas de información, ayudando a las empresas a identificar esos campos de mejora dentro de sus procesos. 

Lo que hace la analítica prescriptiva, y que puede ser un complemento ideal para la minería de procesos, es utilizar los datos e información de las organizaciones para determinar un curso de acción óptimo. 

De esta manera, la información captada por las técnicas de process mining, podría ser de gran utilidad a la hora de implementar una solución de analítica prescriptiva. Con estas dos herramientas, las organizaciones pueden tener un mejor panorama de los problemas que tienen en sus procesos internos. Al considerar todos los factores relevantes, este tipo de análisis genera recomendaciones óptimas y traza un camino que las empresas pueden seguir para mejorar sus operaciones. 

Si quieres conocer más sobre nuestra solución y cómo aplicamos process mining para la mejora de procesos, puedes hacer clic en este enlace para registrarte y solicitar tu demo. 

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