Actúa con confianza: Análisis Prescriptivo 

Yago Riudavets y Cristina Caballero

Madrid, 11 de Marzo de 2024

    Tiempo de lectura:  8m

Introducción

¿Te gustaría saber cómo se puede predecir el futuro con datos? ¿Te imaginas poder anticiparse a lo que va a pasar en tu carrera, en tu salud o en tu vida amorosa? Pues eso es lo que hace el análisis predictivo, una rama de la ciencia de datos que utiliza técnicas matemáticas y estadísticas para encontrar patrones y tendencias en grandes cantidades de información. El análisis predictivo no es magia, sino una forma de aplicar el método científico a los problemas del mundo real. En este blog, te vamos a explicar de forma sencilla y divertida qué es el análisis predictivo, para qué sirve, cómo se hace y qué herramientas se utilizan.. ¡Vamos allá!

Herramientas y técnicas

Pero, ¿cómo funciona el análisis prescriptivo? ¿Es una especie de magia que nos dice qué hacer sin explicarnos por qué? No, el análisis prescriptivo se basa en herramientas y técnicas matemáticas que nos permiten modelar la realidad, evaluar las opciones y optimizar los resultados. Algunas de estas herramientas y técnicas son:

– La programación lineal, que consiste en encontrar los valores óptimos de unas variables que satisfacen unas restricciones lineales y maximizan o minimizan una función objetivo lineal. Por ejemplo, la programación lineal se puede usar para asignar recursos de forma eficiente o para planificar la producción de una fábrica.

– La simulación, que consiste en generar escenarios posibles a partir de unos datos históricos o de unas hipótesis, y analizar su comportamiento y sus consecuencias. Por ejemplo, la simulación se puede usar para predecir el impacto de una campaña de marketing o para estimar la probabilidad de un evento adverso.

– El aprendizaje automático, que consiste en entrenar a un algoritmo para que aprenda de los datos y pueda hacer predicciones o clasificaciones sobre nuevos casos. Por ejemplo, el aprendizaje automático se puede usar para detectar fraudes, reconocer imágenes o recomendar productos.

Estas son solo algunas de las herramientas y técnicas que se usan en el análisis prescriptivo, pero hay muchas más. Lo importante es entender que el análisis prescriptivo no es una caja negra que nos da soluciones mágicas, sino una disciplina científica que nos ayuda a tomar decisiones informadas y racionales.

Beneficios y desafíos

Como cualquier cosa en la vida, todo tiene sus pros y sus contras. Al igual que cualquier tecnología avanzada, el análisis prescriptivo ofrece varios beneficios pero también enfrenta algunos desafíos significativos. Vamos a ver algunos ejemplos:

Beneficios:

  • Toma de decisiones: Permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos, reduciendo la incertidumbre y mejorando la calidad de las decisiones.
 
  • Mejora de la eficiencia operativa: Al predecir resultados futuros y recomendar acciones que llevar a cabo, las organizaciones pueden mejorar la eficiencia operativa, reducir costes y aumentar la productividad. Es el consejero perfecto.
 
  • Ventaja competitiva: Las organizaciones que implementan análisis predictivo pueden adelantarse a sus competidores al anticipar cambios en el mercado y ajustar rápidamente sus estrategias. ¡Siempre vas a ir un paso por delante que tu oponente!

Desafíos:

  • Complejidad y coste de implementación: La implementación de sistemas de análisis prescriptivo puede ser compleja y costosa, requiriendo una inversión significativa en tecnología y personal con habilidades especializadas.
 
  • Cambios en el entorno del negocio. A la velocidad que evoluciona la tecnología hoy en día, los modelos prescriptivos pueden volverse obsoletos rápidamente debido a cambios en el mercado, lo que requiere actualizaciones y ajustes constantes, lo cuál supone… Exacto, lo habéis adivinado, mayores gastos.
 
  • Aspectos éticos y de privacidad. Como cualquier técnica que se base en el uso de datos, el uso de análisis prescriptivo plantea preocupaciones sobre la privacidad y la ética, especialmente cuando se trata de la recopilación y análisis de datos personales.

Casos de éxito en diferentes sectores

Llevas un rato de lectura y ya sabes lo que es el análisis prescriptivo, algunas técnicas y los pros y contras de su uso. Pero tú y yo ya nos conocemos, no te vas a fiar de mí hasta que te dé algunos ejemplos de éxito en diferentes sectores. Está bien, tú ganas, ahí van algunos casos de éxito clasificados por sectores:

Transporte y logística: optimización de rutas y gestión de flotas.

Empresas de logística y transporte utilizan análisis prescriptivo para optimizar rutas de entrega, gestionar flotas de manera eficiente y reducir costes. Por ejemplo, la empresa UPS ha implementado su sistema ORION, lo que le permite optimizar las rutas de entrega, lo cuál ha resultado en ahorros significativos de combustible y mejoras en la eficiencia de entregas

Finanzas: evaluación de riesgos y otorgamiento de créditos.

Instituciones financieras aplican análisis prescriptivo para evaluar el riesgo de crédito de manera más precisa, permitiéndoles ofrecer términos de préstamos personalizados para cada cliente según su perfil y mejorar las estrategias de cobro. American Express, por ejemplo, ha utilizado técnicas de análisis avanzados para mejorar la retención y satisfacción del cliente. Puedes profundizar en este artículo de Harvard Education.

Marketing: automatización de correos.

Imagino que la primera vez que, al enviar un correo a una persona, Gmail te hacía recomendaciones sobre qué frase escribir a continuación o cómo formular el saludo de despedida te debiste quedar alucinado. Pues esto es solo el primer paso de la automatización del correo electrónico. Esto no es más que una estrategia de marketing digital que utiliza software para enviar correos electrónicos automáticos a las personas en base a los datos que se tiene sobre el receptor. Esta técnica permite a las empresas comunicarse de manera eficiente y personalizada con sus clientes sin necesidad de intervención manual para cada envío. 

¿Quieres saber más? (Cursos)

Aquí tienes algunos cursos sobre análisis prescriptivo tanto en español como en inglés:

En español:

  1. Curso online de Análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo en Crehana. Este curso te permitirá tomar decisiones basadas en datos, comprendiendo los métodos que permiten organizar, limpiar, predecir y optimizar los recursos.
  2. Análisis de datos: Predictivo, descriptivo y prescriptivo en OpenWebinars. En este artículo podrás aclarar dudas y saber más al respecto.

En inglés:

  1. What Is Prescriptive Analytics? 6 Examples en HBS Online. Este artículo te proporcionará una introducción al análisis prescriptivo y su aplicación en diferentes industrias.
  2. Analytics for Decision Making Specialization en Coursera. Este programa de especialización te enseñará los conceptos básicos del análisis predictivo y prescriptivo.
  3. Business Analytics Foundations: Predictive, Prescriptive, and Experimental Analytics en LinkedIn Learning.

Conclusión

Espero que te haya quedado claro qué es el análisis prescriptivo y por qué es importante para el business analytics. Si te ha gustado este artículo, compártelo con tus amigos y estate atento al blog para estar al día de las últimas novedades sobre Business Analytics. Y recuerda: el análisis prescriptivo no es magia, es ciencia. ¡Hasta la próxima!