Analítica prescriptiva: toma de decisiones basada en datos
La analítica prescriptiva está en pleno auge, ya que se trata de una de las herramientas o maneras más avanzadas para la toma de decisiones basadas en datos dentro de los campos de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Este enfoque no solo analiza y predice eventos futuros, sino que también ofrece recomendaciones accionables para optimizar los resultados.
En este artículo, veremos qué es la analítica prescriptiva, cómo se diferencia de otros tipos de análisis, las herramientas clave utilizadas y el papel clave de la inteligencia artificial en este proceso.
¿Qué es la analítica prescriptiva?
La analítica prescriptiva es un enfoque avanzado que combina datos, algoritmos y tecnologías como la inteligencia artificial y la optimización para determinar las mejores acciones posibles en un escenario específico.
Va más allá de describir lo que ha ocurrido (analítica descriptiva) o predecir lo que podría suceder (analítica predictiva); su objetivo principal es prescribir acciones que maximicen resultados o minimicen riesgos.
Por ejemplo, una empresa minorista puede usar la analítica prescriptiva para recomendar ajustes precisos en los precios de sus productos, basándose en datos históricos, tendencias de demanda y predicciones futuras.
Diferencias entre analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva
La analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva se complementan entre sí, pero tienen enfoques distintos:
- Analítica descriptiva: se enfoca en el pasado y responde preguntas como: “¿Qué ocurrió?” Utiliza herramientas como informes y dashboards para resumir datos históricos.
- Analítica predictiva: mira hacia el futuro y responde: “¿Qué podría ocurrir?” Emplea modelos estadísticos, machine learning y datos históricos para prever eventos probables.
- Analítica prescriptiva: integra predicciones con simulaciones y algoritmos de optimización para responder: “¿Qué debería hacerse?” Esto la convierte en una herramienta crítica para la toma de decisiones basada en datos.
Herramientas en analítica prescriptiva
Existen diversas herramientas y plataformas que permiten implementar un análisis prescriptivo efectivo como, por ejemplo:
- Lenguajes de programación: Python y R son muy utilizados gracias a bibliotecas como Pyomo y OptaPlanner, que facilitan la optimización y simulación.
- Sistemas de gestión empresarial: herramientas como SAP Analytics Cloud y Microsoft Power BI incorporan capacidades prescriptivas.
- Software específico: IBM Decision Optimization y Google OR-Tools son ejemplos de soluciones diseñadas para resolver problemas complejos de optimización.
- Plataformas de machine learning: Amazon SageMaker, Azure ML y TensorFlow permiten integrar predicciones con algoritmos prescriptivos.
Estas herramientas combinan datos estructurados y no estructurados para identificar la mejor estrategia en cada contexto.
IA en analítica prescriptiva
La inteligencia artificial (IA) desempeña un papel fundamental en la analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva. La IA permite procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real y generar insights accionables con una precisión sin precedentes. Algunas de sus principales aplicaciones son:
- Modelos de optimización: algoritmos como redes neuronales y métodos heurísticos ayudan a encontrar soluciones óptimas en problemas complejos, como la asignación de recursos.
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP): permite analizar textos para extraer información relevante y mejorar la calidad de las recomendaciones.
- Sistemas basados en reglas: combina predicciones con reglas predefinidas para automatizar decisiones, como la aprobación de créditos bancarios.
- Aprendizaje por refuerzo: se utiliza para escenarios dinámicos, como la gestión de flotas en tiempo real.
Automatización de decisiones a través de la analítica prescriptiva
La toma de decisiones basada en la analítica prescriptiva permite automatizar procesos clave en diversos sectores:
- Sector financiero: identifica las mejores inversiones y gestiona riesgos en tiempo real.
- Logística: optimiza rutas de entrega y niveles de inventario.
- Salud: sugiere tratamientos personalizados basados en datos del paciente.
- Marketing: personaliza ofertas para maximizar el retorno de la inversión publicitaria.
Al automatizar decisiones, las empresas no solo ganan eficiencia, sino también reducen errores humanos y aceleran sus operaciones.
Caso de uso: optimización de la cadena de suministro
Contexto
Una empresa de comercio electrónico (e-commerce) busca reducir costos operativos y mejorar la disponibilidad de productos en sus almacenes. Actualmente, enfrenta problemas de desabastecimiento en artículos muy vendidos y exceso de inventario en productos de baja demanda.
Aplicación de analítica prescriptiva
- Análisis descriptivo: Se recopilan datos históricos de ventas, niveles de inventario y tiempos de entrega de proveedores. Los dashboards muestran patrones: productos que se agotan rápidamente en ciertas temporadas y otros que permanecen en almacén por largos periodos.
- Análisis predictivo: Se usan modelos de machine learning para predecir la demanda futura de cada producto con base en tendencias históricas, estacionalidad y promociones planeadas. Por ejemplo, se predice que un modelo específico de smartphone tendrá un aumento del 30% en ventas durante el próximo mes.
- Análisis prescriptivo: Con los datos descriptivos y predictivos, se aplican algoritmos de optimización para determinar:
- Cantidades óptimas de reabastecimiento por producto.
- Almacenes donde debe distribuirse el inventario para reducir costos de transporte.
Un modelo de programación lineal sugiere ajustar los pedidos a los proveedores y transferir productos entre almacenes estratégicamente.
Eficiencia en la toma de decisiones
La analítica prescriptiva representa el siguiente nivel en la evolución del análisis de datos. Al combinar capacidades descriptivas, predictivas y prescriptivas, junto con la inteligencia artificial, las empresas pueden transformar grandes volúmenes de datos en acciones concretas y efectivas.
En un mundo donde la toma de decisiones rápida y precisa es crítica, la analítica prescriptiva se está convirtiendo en un diferenciador competitivo clave.
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