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¿Qué es el análisis prescriptivo?

El análisis prescriptivo es un enfoque de análisis de datos avanzado que emplea tecnología y algoritmos matemáticos sofisticados para proporcionar recomendaciones prácticas para la toma de decisiones. Es la tercera y última fase de la analítica empresarial, después de la analítica descriptiva y predictiva.

Diagrama de análisis prescriptivo

En esencia, el análisis prescriptivo se ocupa de responder la pregunta fundamental: "¿Qué acción se debe tomar para lograr un resultado deseado o abordar un problema específico?" Combina datos históricos, información en tiempo real y modelos predictivos para proporcionar orientación práctica a las organizaciones, permitiéndoles tomar decisiones bien fundamentadas que maximicen la eficiencia, minimicen los riesgos y mejoren el rendimiento general.

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Conceptos clave del análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo se basa en varios conceptos y principios clave que lo distinguen de otros enfoques analíticos. Comprender estos conceptos es esencial para comprender cómo funciona el análisis prescriptivo y por qué es un componente crucial de la toma de decisiones basada en datos.

Espectro analítico

El espectro analítico es un marco que categoriza diferentes etapas del análisis de datos, cada una con su enfoque y objetivos específicos. Estas etapas representan una progresión en la forma en que las organizaciones pueden aprovechar los datos para obtener conocimientos y tomar decisiones fundamentadas. Las tres etapas principales en el espectro analítico son:

Analítica descriptiva

Esta es la etapa fundamental del análisis de datos. El análisis descriptivo implica examinar datos históricos para comprender lo que sucedió en el pasado.

Las organizaciones utilizan esta etapa para resumir y visualizar datos, identificar tendencias, patrones y anomalías, y obtener una visión retrospectiva de sus operaciones. Por ejemplo, una empresa minorista podría utilizar análisis descriptivos para analizar datos de ventas anteriores e identificar qué productos fueron los más populares durante el último año.

Analítica predictiva

En la analítica predictiva, se emplean modelos estadísticos y de Machine Learning para pronosticar resultados futuros basados en patrones de datos históricos. Esta etapa se centra en hacer conjeturas fundamentadas sobre lo que podría suceder en el futuro.

Por ejemplo, una institución financiera podría utilizar análisis predictivos para crear modelos que pronostiquen el riesgo crediticio de los solicitantes de préstamos, ayudándolos a tomar decisiones sobre la aprobación de préstamos.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo representa la etapa más avanzada en el espectro analítico. A diferencia del análisis descriptivo y predictivo, que se centran en la comprensión y el pronóstico, respectivamente, el análisis prescriptivo va un paso más allá al proporcionar recomendaciones prácticas. Considera datos históricos y predicciones futuras y factores en restricciones, objetivos y diversas variables de decisión.

Esta etapa responde a la pregunta crucial: "Dada la situación actual y los resultados deseados, ¿qué acciones se deben tomar?" Las organizaciones utilizan análisis prescriptivos para optimizar la toma de decisiones, maximizar la eficiencia, minimizar riesgos y lograr objetivos específicos.

Por ejemplo, una empresa de logística podría emplear análisis prescriptivos para determinar las rutas de entrega más rentables, considerando los costos de combustible, los plazos de entrega y la capacidad de los vehículos.

Optimización de decisiones

La optimización de decisiones implica determinar la solución o curso de acción más favorable entre una variedad de opciones disponibles mientras se consideran diversas restricciones y objetivos.

Este proceso utiliza técnicas de optimización matemática, que se basan en modelos matemáticos para formular problemas de decisión e identificar la mejor solución. Los métodos de optimización matemática comunes incluyen la programación lineal (para problemas lineales) y la programación de enteros mixtos (para problemas con variables discretas y continuas).

La optimización de decisiones es un componente clave del análisis prescriptivo. Permite a las organizaciones tomar decisiones que maximicen la eficiencia, minimicen los costos u optimicen cualquier objetivo específico considerando numerosas variables y restricciones.

Integración de datos

El análisis prescriptivo depende en gran medida de la integración de datos, combinando diversas fuentes de datos para crear un conjunto de datos unificado y completo. Este conjunto de datos integrado es esencial para facilitar la toma de decisiones fundamentadas.

Las fuentes de datos en el análisis prescriptivo abarcan información diversa, incluidos datos históricos, feeds en tiempo real, datos de mercado externos y datos de clientes. La integración implica recopilar, transformar y armonizar estos datos para garantizar que el modelo analítico pueda utilizarlos de manera efectiva.

Por ejemplo, dentro del sector financiero, la integración de datos podría implicar la fusión de datos de diversas fuentes, como índices de mercado, indicadores económicos e historiales de transacciones de clientes. Este conjunto de datos holístico permite a las instituciones financieras tomar decisiones de inversión optimizadas, considerando las tendencias del mercado y los perfiles de clientes individuales.

Modelos predictivos

Los modelos predictivos son responsables de pronosticar escenarios y resultados futuros. Estos modelos emplean datos históricos y técnicas estadísticas o de Machine Learning para predecir eventos futuros en función de patrones y tendencias observados.

Los modelos predictivos se entrenan rigurosamente con datos históricos para reconocer patrones y relaciones entre variables. Una vez entrenados, se pueden aplicar a nuevos datos para hacer predicciones fundamentadas. En el contexto del análisis prescriptivo, estas predicciones se vuelven parte integral de los algoritmos de optimización que guían a los responsables de la toma de decisiones hacia las acciones más ventajosas.

Variables de decisión y restricciones

El análisis prescriptivo tiene en cuenta dos componentes fundamentales: variables de decisión y restricciones. Las variables de decisión son aspectos sobre los que una organización tiene control o puede cambiar. Las restricciones, por otro lado, son limitaciones o requisitos que influyen en la toma de decisiones.

Por ejemplo, en la gestión de la cadena de suministro, las variables de decisión pueden incluir niveles de producción y las restricciones pueden incluir la capacidad de almacenamiento o limitaciones presupuestarias. Estos elementos son cruciales para determinar las mejores acciones a tomar dentro de los parámetros.

Al considerar tanto las variables de decisión como las restricciones, el análisis prescriptivo ayuda a las organizaciones a optimizar sus opciones, tomando decisiones que se alinean con sus objetivos y al mismo tiempo respetan las limitaciones prácticas.

Análisis de escenario

El análisis de escenarios es otro componente fundamental del análisis prescriptivo. Implica la exploración de varios escenarios hipotéticos para obtener información sobre los posibles resultados de diferentes decisiones.

Por ejemplo, una empresa minorista podría utilizar el análisis de escenarios para evaluar el impacto de diferentes estrategias de precios en las ventas y la rentabilidad. Quienes toman decisiones utilizan el análisis de escenarios para evaluar las implicaciones de sus elecciones y seleccionar el curso de acción más favorable.

Al realizar análisis de escenarios, las organizaciones obtienen información valiosa sobre los posibles riesgos y beneficios de diferentes cursos de acción. Esta información les ayuda a tomar decisiones bien fundamentadas considerando una variedad de posibles resultados.

Información valiosa en tiempo real

El análisis prescriptivo ofrece la capacidad de proporcionar información en tiempo real. Esto significa que las organizaciones accederán a información inmediata y tomarán decisiones basadas en los datos más actualizados.

Esta funcionalidad en tiempo real es particularmente ventajosa en industrias de ritmo rápido como las finanzas y el comercio electrónico, donde las decisiones rápidas y fundamentadas afectarán significativamente los resultados. Permite a las organizaciones responder rápidamente a las condiciones cambiantes y mantener una ventaja competitiva en mercados dinámicos.

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El proceso de análisis prescriptivo

El proceso de análisis prescriptivo implica una serie sistemática de pasos que las organizaciones siguen para aprovechar el poder de las recomendaciones basadas en datos para una toma de decisiones óptima. Este enfoque estructurado ayuda a garantizar que se hagan las preguntas correctas, que los datos se analicen adecuadamente y que se obtengan conocimientos prácticos.

Recopilación e integración de datos

La base de cualquier iniciativa de análisis prescriptivo radica en la recopilación e integración sistemática de datos. Este paso esencial garantiza que los responsables de la toma de decisiones tengan acceso a un conjunto de datos sólido. Los pasos para la recopilación e integración de datos son los siguientes:

  1. Recopilación de datos: esta fase comienza con la recopilación de datos de diversas fuentes, incluidos datos históricos, fuentes de datos en tiempo real e información externa. Estas diversas fuentes de datos enriquecen el proceso analítico.
  2. Transformación de datos: Es posible que sea necesario limpiar y formatear los datos una vez recopilados para lograr coherencia y precisión. Este paso garantiza que los datos sean utilizables, manejando variaciones e información pendiente.
  3. Integración de datos: los conjuntos de datos integrados combinan información de todas las fuentes relevantes en un formato unificado. Esta visión holística es crucial para una toma de decisiones fundamentada.
  4. Accesibilidad de los datos: es esencial garantizar un acceso fluido a los datos integrados para los responsables de la toma de decisiones, analistas y científicos de datos. Los sistemas modernos de almacenamiento y recuperación de datos agilizan este proceso.

Análisis y modelado de datos

Después de la integración de datos, el proceso de análisis prescriptivo avanza hacia el análisis de datos y el modelado predictivo. Esta etapa proporciona la base para recomendaciones fundamentadas. He aquí un vistazo simplificado a este paso:

  1. Exploración de datos: los datos integrados se examinan en busca de patrones y conocimientos, sentando las bases para comprender los datos históricos en el contexto de los objetivos.
  2. Modelos predictivos: utilizando técnicas estadísticas o de Machine Learning, se desarrollan modelos predictivos para pronosticar escenarios y resultados futuros. Por ejemplo, la demanda de los clientes se puede predecir en función de las ventas pasadas y de factores externos.
  3. Pronóstico: Los modelos predictivos actúan como guías, facilitando la anticipación de tendencias futuras, comportamiento de los clientes y posibles riesgos.
  4. Creación de escenarios: se construyen varios escenarios basados en predicciones de modelos, lo que permite la exploración de posibles resultados y riesgos asociados.
  5. Base para las recomendaciones: estos modelos predictivos establecen una base centrada en datos para las recomendaciones prescriptivas, lo que garantiza una toma de decisiones fundamentada en la fase posterior.

Optimización de decisiones

En esta etapa, se aplican técnicas de optimización matemática para identificar el mejor curso de acción entre un conjunto de opciones. La optimización de decisiones considera dos variables cruciales:

  • Variables de decisión: abarcan factores que una organización puede controlar, como niveles de producción, estrategias de precios o asignación de recursos.
  • Restricciones: Las restricciones son limitaciones o requisitos que deberán tenerse en cuenta, que pueden incluir limitaciones presupuestarias, capacidades de almacenamiento, plazos de entrega o cumplimiento normativo.

Este enfoque permite identificar las decisiones que ofrecen la mayor ventaja, optimizando los resultados para cumplir los objetivos organizacionales de manera efectiva.

Análisis de escenario

Realizar un análisis de escenarios permite a las organizaciones comprender mejor los posibles resultados y los riesgos asociados entre varias opciones, lo que en última instancia facilitará la toma de decisiones fundamentadas.

  1. Evaluación de diversos escenarios: las organizaciones examinan sistemáticamente múltiples escenarios hipotéticos, alterando variables relevantes para representar diferentes opciones.
  2. Comprender las implicaciones: El objetivo central del análisis de escenarios es comprender las posibles consecuencias, tanto positivas como negativas, de cada escenario. Al alternar variables, dichas consecuencias se podrán visualizar.
  3. Evaluación de riesgos: el análisis de escenarios implica evaluar los riesgos asociados con cada escenario, brindando a los responsables de la toma de decisiones información sobre la probabilidad y gravedad de diversos riesgos.
  4. Orientación para la toma de decisiones: Armados con una comprensión integral de los diferentes escenarios y sus implicaciones y riesgos asociados, los responsables de la toma de decisiones están mejor equipados para tomar decisiones con cautela. Ayuda a seleccionar el curso de acción más favorable.
  5. Planificación de contingencias: el análisis de escenarios también ayuda en la planificación de contingencias. Las organizaciones pueden prepararse para contingencias delineando estrategias y respuestas adaptadas a cada escenario.

Generación de recomendaciones

Basado en los resultados de la optimización de decisiones y el análisis de escenarios, el análisis prescriptivo genera recomendaciones procesables. Estas recomendaciones guían a los responsables de la toma de decisiones hacia las acciones más óptimas que se alineen con sus objetivos al tiempo que consideran las restricciones y las incertidumbres.

Implementación

Una vez generadas las recomendaciones, las organizaciones proceden a implementar las acciones elegidas. Esto podría implicar ajustes en los procesos, asignación de recursos, estrategias de precios, logística de la cadena de suministro u otras áreas de operación. La implementación es un paso crucial para aprovechar los beneficios del análisis prescriptivo.

Monitoreo y retroalimentación

El proceso de análisis prescriptivo no termina con la implementación. Implica un seguimiento continuo de los resultados y circuitos de retroalimentación. Las organizaciones rastrean los resultados de sus decisiones, evalúan su efectividad y perfeccionan sus estrategias basándose en comentarios del mundo real. Este enfoque iterativo garantiza que las decisiones permanezcan alineadas con los objetivos y circunstancias en evolución.

Iteración y mejora

El análisis prescriptivo es un proceso continuo de refinamiento y mejora. Las organizaciones repiten continuamente los pasos, incorporando nuevos datos, ajustando modelos y optimizando decisiones para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado y los objetivos comerciales.

Aplicaciones del análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo proporciona recomendaciones prácticas y optimiza la toma de decisiones en diversas industrias. Destaca al considerar restricciones e incertidumbres complejas. Es transformador para abordar desafíos complejos y ayudar a las organizaciones a alcanzar sus objetivos estratégicos. Es popular entre varias industrias, incluidas las que se enumeran a continuación.

Gestión de la cadena de suministro

El análisis prescriptivo asume un papel central en la gestión de la cadena de suministro. Destaca en la optimización de la gestión de inventario, el pronóstico de la demanda y las estrategias de distribución. Al facilitar la asignación eficiente de recursos, el análisis prescriptivo reduce los costos operativos. Garantiza la disponibilidad de productos en el momento y el lugar en el que se necesitan.

La aplicación del análisis de escenarios permite a las organizaciones identificar posibles interrupciones y diseñar estrategias de manera proactiva para fortalecer sus cadenas de suministro.

Gestión de salud

El sector sanitario ha aprovechado el análisis prescriptivo para mejorar la atención al paciente. Lo logra optimizando los planes de tratamiento y garantizando una asignación eficaz de recursos. Los hospitales obtienen los frutos de una mayor eficiencia operativa. Esto incluye mejoras en la gestión de camas, programación del personal y asignación de recursos.

Gestión de riesgos financieros

El análisis prescriptivo ayuda con la evaluación y mitigación integral de riesgos en el sector financiero. Apoya la optimización de la cartera y la detección de fraude y ayuda a las organizaciones a navegar por las complejidades del cumplimiento normativo.

Energía y servicios públicos

El sector de energía y servicios públicos aprovecha el análisis prescriptivo para optimizar la distribución y el consumo de recursos. Esto conduce a reducciones de costos y reduce el impacto ambiental, lo cual es esencial en el mundo actual, consciente del clima.

El mantenimiento predictivo de la infraestructura de servicios públicos minimiza el tiempo de inactividad y las interrupciones del servicio, mejorando aún más la eficiencia operativa.

Manufactura y producción

Los fabricantes adoptan análisis prescriptivos para mejorar la eficiencia de la producción y el control de calidad. Agiliza la programación de mantenimiento, la asignación de recursos y la reducción de desechos, lo que contribuye a ahorros sustanciales de costos.

Marketing y experiencia del cliente

El análisis prescriptivo guía las campañas de marketing personalizadas, impulsando una mejor participación del cliente y tasas de conversión. Optimiza las estrategias de precios y las recomendaciones de productos en función del comportamiento del cliente y las tendencias dinámicas del mercado.

Las pruebas A/B y el análisis de escenarios brindan información valiosa para la toma de decisiones basada en datos dentro de las iniciativas de marketing.

Agricultura y producción de alimentos

Dentro del ámbito agrícola, el análisis prescriptivo optimiza el manejo de cultivos, las prácticas de riego y las estrategias de cosecha. Garantiza una logística eficiente de la cadena de suministro, asegurando que los productos frescos lleguen a los mercados a tiempo.

Transporte y logística

El análisis prescriptivo ayuda con la optimización de rutas, el mantenimiento de vehículos y la asignación de recursos en el transporte. Esto se traduce en menores costos de combustible y mejores tiempos de entrega.

Las operaciones de almacén mejoran significativamente mediante una gestión de inventario eficiente y procesos de cumplimiento de pedidos optimizados. La integración de datos en tiempo real garantiza que las organizaciones respondan rápidamente a las condiciones cambiantes, elevando la eficiencia logística en general.

Gestión de recursos humanos y talento

El análisis prescriptivo facilita la adquisición, retención y planificación estratégica de la fuerza laboral en recursos humanos y gestión del talento. Se identifican las brechas de habilidades y las necesidades de capacitación, lo que conduce a estructuras de equipo optimizadas y un mejor desempeño organizacional.

Sostenibilidad del medio ambiente

Las organizaciones emplean análisis prescriptivos para minimizar su huella ecológica optimizando el uso de recursos y reduciendo el desperdicio. La planificación urbana sostenible se beneficia de estrategias optimizadas de uso del suelo, transporte y gestión de residuos.

Desafíos y limitaciones del análisis prescriptivo

Si bien el análisis prescriptivo ofrece beneficios sustanciales, también enfrenta varios desafíos y limitaciones que las organizaciones deben considerar:

  • Calidad y disponibilidad de los datos: el análisis prescriptivo depende en gran medida de datos de alta calidad. Los datos inexactos, incompletos u obsoletos pueden dar lugar a recomendaciones poco fiables. Garantizar la precisión y disponibilidad de los datos es un desafío persistente.
  • Privacidad y seguridad de los datos: el manejo de datos confidenciales genera preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad. Las organizaciones deberán navegar por regulaciones estrictas e implementar medidas sólidas de protección de datos.
  • Complejidad de los modelos: desarrollar y mantener modelos de optimización matemática complejos puede consumir muchos recursos. Las organizaciones necesitan la experiencia y los recursos para construir y gestionar estos modelos de forma eficaz.
  • Desafíos de integración: la integración de soluciones de análisis prescriptivo con sistemas y procesos existentes puede ser un desafío. Garantizar la compatibilidad y el flujo de datos fluido es vital para una implementación exitosa.
  • Resistencia organizacional: algunos empleados podrían resistirse a adoptar recomendaciones de análisis prescriptivo, prefiriendo los métodos tradicionales sobre la toma de decisiones. La gestión del cambio y la formación son esenciales para superar esta resistencia.
  • Restricciones de recursos: la implementación de análisis prescriptivos podría requerir importantes recursos computacionales, especialmente para la toma de decisiones en tiempo real. Las organizaciones más pequeñas podrían enfrentar limitaciones a este respecto.
  • Incertidumbre: si bien el análisis prescriptivo puede manejar la incertidumbre hasta cierto punto, no puede predecir eventos raros e imprevisibles. Las organizaciones deberán estar preparadas para interrupciones inesperadas.
  • Interpretabilidad: los modelos de optimización complejos podrían carecer de transparencia, lo que dificulta comprender por qué se hizo una recomendación específica. Los modelos interpretables son esenciales para ganarse la confianza y la aceptación de los responsables de la toma de decisiones.
  • Consideraciones éticas: las decisiones de análisis prescriptivo pueden tener implicaciones éticas, como sesgos en las recomendaciones o consecuencias no deseadas. Las organizaciones deberán considerar las implicaciones éticas de sus acciones.
  • Análisis costo-beneficio: implementar análisis prescriptivos puede resultar costoso. Las organizaciones deberán sopesar los posibles beneficios frente a la inversión requerida.

Comprender y abordar estos desafíos y limitaciones es crucial para adoptar con éxito y utilizar eficazmente el análisis prescriptivo en los procesos de toma de decisiones.

Pensamientos finales

El análisis prescriptivo combina datos, tecnología y toma de decisiones inteligente para crear una herramienta poderosa para las organizaciones. Les ayuda a tomar decisiones bien fundamentadas analizando grandes cantidades de datos e identificando el mejor curso de acción. Este enfoque adaptativo permite a las organizaciones prosperar en un entorno competitivo donde el cambio es constante.

A medida que el análisis prescriptivo gana en adopción en diversas industrias, su impacto se vuelve cada vez más profundo. Sirve como catalizador de la innovación, impulsando a las organizaciones a descubrir nuevas formas de operar y que son más eficientes. Al optimizar los procesos de toma de decisiones, el análisis prescriptivo mejora la productividad y contribuye al éxito general de las empresas.

En el panorama empresarial actual basado en datos, utilizar análisis prescriptivos no es sólo una opción; es un requisito estratégico. Esta herramienta de vanguardia ayuda a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos, perfeccionar sus operaciones y alcanzar con éxito sus objetivos.

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