Cómo el análisis prescriptivo mejora la toma de decisiones

El análisis prescriptivo permite a las empresas ir más allá de la predicción para que puedan ofrecer recomendaciones de acciones específicas que les permitan alcanzar sus objetivos de forma más eficaz. Veamos en este post qué es y qué aporta.

Aprende cómo el análisis prescriptivo puede transformar la toma de decisiones y optimizar las operaciones en tu empresa.

El análisis prescriptivo, a diferencia de otras tipologías de análisis como el descriptivo que se basa en hechos pasados para llegar a conclusiones o el predictivo que se basa en la analítica de datos para predecir sucesos futuros, combina datos históricos con técnicas avanzadas de optimización de procesos empresariales, algoritmos matemáticos y machine learning para recomendar acciones concretas que permitan optimizar las operaciones de una organización.

Por tanto, el análisis prescriptivo no sólo predice lo que sucederá, sino que también aconseja qué debería hacerse para alcanzar un determinado objetivo.

Mejorar en la precisión de las decisiones

La gran ventaja del análisis prescriptivo es que los responsables de las organizaciones aumentan su capacidad para tomar decisiones más informadas y precisas.

La principal característica es que este tipo de analítica tiene una gran capacidad para procesar ingentes cantidades de datos procedentes de fuentes diversas y que permiten generar recomendaciones específicas. Esto incluye datos financieros, operacionales, del comportamiento de los clientes y del mercado en general. Al integrar y analizar estos datos, los directivos de las empresas pueden identificar patrones y tendencias que no serían evidentes de otro modo.

Dado que ambos manejan gran cantidad de información, el análisis predictivo vs prescriptivo suele confundirse. Los dos también emplean herramientas avanzadas que, por ejemplo, favorecen la toma de decisiones impulsada por IA. Sin embargo, mientras que el análisis predictivo simplemente proporciona información para desarrollar estrategias basadas en datos, el predictivo ayuda a la toma de decisiones proponiendo una determinada actuación.

Un ejemplo habitual del uso del análisis prescriptivo se produce en la gestión de la cadena de suministro cuando los algoritmos pueden prever posibles retrasos en la producción o cambios en la demanda del cliente, y recomendar ajustes en las operaciones de una fábrica.

Automatización de decisiones complejas

El análisis prescriptivo empieza a ocupar un lugar prioritario en las empresas; fundamentalmente, también tiene la ventaja de permitir la automatización de decisiones complejas. Gracias a la implementación de determinadas herramientas de análisis de datos avanzados, las empresas pueden incorporar este tipo de análisis de forma automatizada, lo que permite que los empleados no tengan que centrarse en tareas que les llevaría demasiado tiempo.

La propuesta Data & Analytics de aggity, que introduce la inteligencia artificial en los negocios, permite automatizar estas tareas para tomar decisiones de forma más rápida.

Un ejemplo claro es la gestión de los inventarios. Utilizando modelos de decisión basados en datos, el sistema puede predecir la demanda futura por los datos históricos y los patrones de compra, y generar automáticamente órdenes de reabastecimiento en el momento adecuado para evitar desabastecimientos o exceso de inventario.

Impacto en la reducción de riesgos y costes

Otro beneficio del análisis prescriptivo es la reducción de los riesgos. Basándose en la información proporcionan las diferentes fuentes de las que se nutre, el análisis prescriptivo puede prever hechos que van a ocurrir y ayuda a las empresas a mitigar problemas potenciales.

A modo de ejemplo, una tormenta puede provocar el corte de determinadas rutas de transporte y el análisis prescriptivo es capaz de aconsejar sobre trayectos alternativos o sobre la conveniencia de suspender el transporte de determinadas mercancías.

Como es obvio, este tipo de análisis necesita de una mejora continua con datos. Es necesario alimentar de forma constante con nueva información para que la prescripción sea lo más efectiva posible. Todo ello, se traduce en una reducción de los riesgos y también en la disminución de los costes empresariales ya que se maximiza la eficiencia operativa y se optimizan los recursos.

Casos de uso

Hemos visto algunos casos de uso gracias a que el análisis prescriptivo ya se emplea en distintos sectores e industrias. En el sector manufacturero, por ejemplo, suele utilizarse para mejorar la eficiencia operativa y la sostenibilidad. Igualmente, se aplica a optimizar el mantenimiento de la maquinaria para prever fallos antes de que ocurrieran y también a realizar análisis de impacto empresarial para mejorar la productividad, reducir desperdicios y disminuir el consumo energético.

Por su parte, en el sector sanitario suele utilizarse para optimizar tratamientos y mejorar la gestión hospitalaria. Se emplea asimismo para recomendar tratamientos personalizados, lo que reduce los tiempos de recuperación de los pacientes, mejora la precisión de los tratamientos y acorta los tiempos de permanencia de los pacientes pasan en el hospital.

Finalmente, el sector financiero emplea el análisis prescriptivo para detectar fraudes y gestionar riesgos crediticios. Por ejemplo, con este tipo de análisis, las entidades bancarias pueden optimizar su modelo de concesión de préstamos, al evaluar de forma más precisa la capacidad de pago de sus clientes.