Hacer los juicios apropiados es difícil en los negocios, especialmente cuando no hay suficientes datos para ayudar en la toma de decisiones. Analizar la historia no siempre es un predictor confiable de lo que sucederá en el futuro. Por lo tanto, tomar decisiones solo sobre la base de hechos históricos a menudo es incorrecto. Los análisis predictivos y prescriptivos son dos tecnologías con visión de futuro que los líderes de las empresas utilizan para superar estas restricciones. Pronostican el futuro de manera más correcta y, en el caso del análisis prescriptivo, dirigen a los ejecutivos hacia las mejores decisiones generales al combinar datos históricos (análisis descriptivos), reglas y conocimiento del negocio. Pero primero debe conocer la diferencia entre los dos (análisis predictivo frente a prescriptivo) antes de dar un paso en esta dirección, considerando que ambos suenan parecidos.
Descripción general (Análisis predictivo frente a prescriptivo)
La creciente importancia de estas técnicas analíticas se refleja en un pronóstico de que el mercado mundial de análisis predictivo y prescriptivo se expandiría a un ritmo acelerado. CAGR de 19.6% a $ 28.7 mil millones para 2026.
Entonces, la gran pregunta es, ¿existen distinciones entre análisis predictivo y prescriptivo, o son intercambiables?
Bien al contrario, a pesar de que ambas estrategias son progresistas, pueden sonar parecidas, hay una diferencia significativa entre ellas. De acuerdo a Modelo de Ascendencia Analítica de Gartner, la siguiente es la jerarquía de las técnicas analíticas:
- ¿Qué pasó? (Analítica descriptiva)
- ¿Por qué sucedió? (Análisis de diagnóstico)
- ¿Lo que sucederá? (Análisis Predictivo)
- ¿Cómo podemos hacer realidad el análisis predictivo? (Analítica prescriptiva)
Entonces, mientras que el análisis predictivo predice lo que podría suceder, el análisis prescriptivo revela cómo hacer que suceda. El análisis predictivo está subordinado al análisis prescriptivo en este escenario. Esto no quiere decir que el análisis predictivo no sea útil; es solo que la información que brindan no es la misma.
Análisis Predictivo
El uso de enfoques estadísticos y de modelado para predecir lo que sucederá en el futuro se conoce como análisis predictivo. Calcula la probabilidad de un evento o eventos dados utilizando datos históricos y enfoques de modelado. El mantenimiento predictivo es un ejemplo fantástico de análisis predictivo, ya que intenta averiguar cuándo una máquina necesita servicio mediante el uso de varios algoritmos y datos de la máquina para estimar el ciclo de vida de los componentes importantes. Aunque estos datos son informativos y procesables, no definen la acción específica que debe seguir. Más bien, le dice al usuario que se requiere mantenimiento.
Analítica prescriptiva
El análisis prescriptivo difiere del análisis predictivo en que no solo predice lo que sucederá, sino que también le brinda al usuario opciones específicas y prescribe qué soluciones comerciales son las mejores en función de criterios específicos. Este tipo de análisis ayuda a una empresa u organización a construir un modelo. Y para garantizar que represente con precisión todos los aspectos del negocio, este modelo se evalúa con datos actuales e históricos.
Además, los usuarios pueden examinar el modelo para determinar la mejor decisión en función de criterios establecidos, como la rentabilidad, los SLA y el rendimiento, en lugar de simplemente pronosticar lo que sucederá.
El análisis prescriptivo, en el contexto del ejemplo anterior de mantenimiento predictivo, no solo decide que el mantenimiento es inminente, sino que también determina las mejores opciones de mantenimiento, reemplazo o subcontratación para maximizar la rentabilidad total y la facturación.
Análisis predictivo vs prescriptivo: ¿cuál es la diferencia?
Tanto el análisis predictivo como el prescriptivo son herramientas comerciales cruciales, y cada uno tiene un propósito diferente. Pero entonces, el análisis predictivo es inferior al análisis prescriptivo, según Jerarquía analítica de Gartner. Esto se debe a que el análisis predictivo predice lo que sucederá, pero no brinda instrucciones sobre cómo tomar las decisiones necesarias. El análisis prescriptivo, por otro lado, no solo predice lo que sucederá, sino que también identifica la decisión comercial más óptima.
Atributos del análisis predictivo
- Ayuda a modelar ciertos elementos de un negocio.
- Predice lo que es probable que suceda en el futuro.
- Predice un marco de tiempo (cuándo sucederá).
- Los resultados no son accionables; sólo indican que se requiere una decisión.
- Tiene una tendencia a priorizar una función sobre otras.
- Por lo general, las hipótesis se prueban utilizando escenarios predeterminados con opciones limitadas.
Atributos de la analítica prescriptiva
- Ayuda a modelar toda la empresa.
- Únicamente depende de los datos
- Ayuda a recomendar decisiones comerciales específicas.
- Tiene en cuenta las interdependencias.
- No está limitado por regulaciones rígidas
- Los beneficios son observables y cuantificables.
- Incorpora escenarios hipotéticos.
- Literalmente libre de "instinto" y prejuicio personal.
- Tiene en cuenta todas las entradas, variables y resultados.
- Implementa modelos calibrados y validados para reflejar con precisión cómo opera la empresa.
¿Es importante analizar el análisis predictivo frente al prescriptivo?
Sí, la distinción entre análisis predictivo y prescriptivo es significativa.
Algunos a menudo se preguntan si la distinción entre estos dos análisis es realmente significativa en la práctica. Esto se debe a lo más económico que es operar el análisis predictivo frente al análisis prescriptivo. En otras palabras, intentan señalar que optimizar una solución de análisis prescriptivo requiere mucho más esfuerzo que optimizar una solución de análisis predictivo a menor escala. Es fundamental evaluar la madurez comercial de los clientes potenciales al responder esa pregunta.
Si bien la mayoría de las empresas emplean inteligencia comercial, no todas han avanzado hacia el análisis predictivo. Además, los registros muestran que el análisis prescriptivo es utilizado actualmente por solo el 11 % de las medianas y grandes empresas. Por otro lado, se espera que el mercado de software de análisis prescriptivo crezca a un ritmo CAGR del 20.6 % para 2023. Esto indica que aproximadamente el 37% de las empresas comenzarán a utilizar análisis prescriptivos.
Estos hallazgos muestran que la distinción entre análisis predictivo y prescriptivo se está volviendo cada vez más importante para un número creciente de empresas.
En cualquier caso, las dos metodologías analíticas sirven para propósitos completamente diferentes. El análisis predictivo es reactivo en el sentido de que enfatiza la necesidad de que la gerencia responda. El análisis prescriptivo, por otro lado, es proactivo en el sentido de que muestra a la gerencia el camino a seguir.
Pero aquí hay algo que tienen en común. Tanto el análisis predictivo como el prescriptivo utilizan datos en tiempo real obtenidos de una empresa o negocio, así como otra información.
Analítica Predictiva vs Analítica Prescriptiva: ¿Qué Problemas Resolverías?
Los análisis predictivos y prescriptivos no son soluciones independientes que puedan emplearse por sí solas. Todos los tipos de análisis de negocios tienen cabida en las organizaciones para resolver diversos problemas.
El análisis predictivo suele ser una herramienta para identificar tendencias a corto y mediano plazo, que a menudo resultan útiles, aunque aisladas de las tendencias más grandes. Aquí están algunos ejemplos:
- Análisis de riesgos para seguros a corto plazo
- Tendencias de ventas especialmente para líneas y productos individuales.
- Previsión de la demanda
- La gestión del inventario
- Cliente abandono
- Rentabilidad
- Requisitos de mantenimiento
Por otro lado, el análisis prescriptivo tiene una visión amplia de la situación. Los modelos prescriptivos a menudo analizan organizaciones enteras, o al menos funciones, divisiones o fábricas discretas, mientras que el análisis predictivo puede medir patrones específicos. El análisis prescriptivo resuelve los siguientes problemas:
- Optimización de la extracción de carbón en múltiples minas para satisfacer las demandas de los clientes al tiempo que aumenta la rentabilidad general.
- Determinar la mejor estrategia de fabricación e inventario, especialmente para las empresas de bienes de consumo.
- Elegir el enfoque de operación óptimo para una empresa de tratamiento de aguas residuales que atiende a una vasta región metropolitana sin dejar de cumplir con las regulaciones.
La diferencia en el valor organizacional que brindan ambas técnicas
A pesar de que ambas metodologías tienen beneficios reales, el análisis prescriptivo suele superar al análisis predictivo. Si bien la escala de las operaciones juega un papel, los tipos de decisiones que se toman y las capacidades del análisis prescriptivo para optimizar las decisiones también juegan un papel.
Para las evaluaciones de riesgo a corto plazo, el análisis predictivo tiende a centrarse en una colección de criterios relativamente restringida, como el ejemplo anterior. Si bien esta forma de investigación puede generar beneficios significativos al reducir el riesgo, es poco probable que tenga la misma escala que una solución de análisis prescriptivo que imita las operaciones de la compañía de seguros. Un modelo como este puede descubrir los productos de seguros más rentables, los mejores mercados y los mejores métodos para el éxito empresarial a largo plazo. Además, en lugar de limitarse a escenarios específicos, los ejecutivos corporativos pueden usar análisis prescriptivos para examinar una variedad de posibles y compensaciones.
El análisis prescriptivo puede ser más costoso que el análisis predictivo, sin embargo, el ROI tiene el potencial de ser mucho mayor.
La distinción entre las necesidades tecnológicas
El análisis de datos ha sido tradicionalmente el dominio de los científicos de datos; sin embargo, el entorno empresarial acelerado de hoy requiere que los gerentes y ejecutivos de línea tengan acceso inmediato a estas herramientas analíticas. Si bien esto no indica la participación en la programación o el refinamiento de datos, sí implica que deben tener acceso a herramientas y paneles de usuario final que les permitan investigar los resultados de forma independiente. Este enfoque práctico infunde confianza en las tecnologías al mismo tiempo que proporciona datos en tiempo real para ayudar en la toma de decisiones.
Básicamente, podría llevar a cabo toneladas de tareas de análisis prescriptivo con una variedad de tecnologías, que van desde lenguajes de programación de alto nivel hasta herramientas ERP integradas y paquetes de software específicos de soluciones. Para que los datos sean utilizables, el primer paso es limpiarlos e integrarlos. Después de eso, numerosos enfoques analíticos que se incorporan incluyen:
- Técnicas de regresión; incluye métodos de regresión lineal, basada en el tiempo y logística
- Métodos de aprendizaje automático
- Redes neuronales
- Probabilidad condicional (Nave Bayes)
El análisis prescriptivo lleva esto un paso más allá al incorporar heurística u optimización en el análisis.
Heurística
Las heurísticas son útiles cuando se trata de escenarios operativos más allá de toda descripción. Este método es un enfoque matemático basado en reglas. Es útil en casos en los que se toman decisiones similares de forma regular, como la adquisición de materias primas. Básicamente, las heurísticas son útiles para automatizar juicios pero no tanto para optimizarlos. Sin embargo, algunos defectos básicos incluyen la ausencia de requisitos para la modificación regular de las reglas para evitar que las reglas se vuelvan obsoletas, así como el hecho de que la heurística no puede examinar todas las circunstancias posibles.
La solución ideal se determina mediante una combinación de modelos matemáticos y algoritmos precisos. Para responder consultas específicas, se crea un modelo matemático que refleja el negocio o la función y se emplea un algoritmo preciso. El objetivo de un modelo de optimización es maximizar o disminuir un parámetro como las ganancias o los costos.
Optimización
Las soluciones empaquetadas y las plataformas de optimización también están disponibles para software de análisis prescriptivo. Los paquetes son más fáciles de configurar y con frecuencia se crean para abordar un problema común o para una industria específica. Suelen estar disponibles como soluciones SaaS o PaaS en la nube.
Sin embargo, una plataforma de optimización consta de dos partes: una plataforma de modelado para definir el problema y un solucionador de optimización.
Los modelos se crean usando una interfaz visual de arrastrar y soltar o usando matemáticas. Además, la mayoría de los sistemas de optimización se ejecutan internamente y los gastos varían considerablemente. Proporcionan soluciones altamente personalizadas que son representaciones realistas del problema. Además, pueden requerir el uso de programadores expertos para construir el modelo y, con frecuencia, carecen de interfaces de usuario final.
Algunos, como la plataforma Microsoft Azure de River Logic, exigen amplias capacidades de programación, mientras que otros, como la plataforma Microsoft Azure de River Logic, no.
¿Qué son los análisis predictivos y prescriptivos?
El análisis predictivo y prescriptivo son dos tecnologías con visión de futuro que los líderes de las empresas utilizan para superar las restricciones de tomar decisiones basadas en meras especulaciones. Pronostican el futuro de manera más correcta y, en el caso del análisis prescriptivo, dirigen a los ejecutivos hacia las mejores decisiones generales al combinar datos históricos (análisis descriptivos), reglas y conocimiento del negocio.
¿Cuál es la diferencia entre el mantenimiento prescriptivo y predictivo?
El análisis prescriptivo, a diferencia del análisis predictivo, no solo decide que se necesita mantenimiento, sino que también determina las mejores opciones de mantenimiento, reemplazo o subcontratación para maximizar la rentabilidad total y la facturación.
¿Cuál es un ejemplo de análisis prescriptivo?
Los mapas y las aplicaciones de tráfico son ejemplos comunes de análisis prescriptivos en acción. Google Maps examinará todas las formas de transporte disponibles (p. ej., autobús, a pie o conduciendo), las condiciones actuales del tráfico y las posibles obras en la carretera al calcular la ruta óptima para llevarlo del punto A al punto B.
¿Qué tipo de análisis de datos tiene más valor?
Mientras que el análisis predictivo predice lo que podría suceder, el análisis prescriptivo revela cómo hacer que suceda. El análisis predictivo está subordinado al análisis prescriptivo en este escenario. Esto no quiere decir que el análisis predictivo no sea útil; es solo que la información que brindan no es la misma.
¿En qué se parecen la analítica predictiva y la prescriptiva?
Ambos proporcionan conocimiento e incluso previsión para ayudar a las empresas a tomar decisiones. Tanto el análisis predictivo como el prescriptivo utilizan modelos estadísticos, aprendizaje automático y extracción de datos para proporcionar herramientas estratégicas y una visión profunda de los clientes y las operaciones generales para ejecutivos de MBA y estudiantes de posgrado de MBA.
- Analítica prescriptiva: definición, ejemplos del mundo real, cómo funciona
- ESTRATEGIA DE DATOS: 7 Componente de la estrategia de datos que cada compuesto necesita
- MITIGACIÓN ESTRATÉGICA DEL RIESGO: Cómo hacerlo correctamente
- Planificación de la demanda: descripción general, comparaciones, salarios y trabajos
