¿Qué es el análisis prescriptivo?

El análisis prescriptivo se encarga de encontrar una solución entre una gama de variantes con el objetivo de optimizar los recursos y aumentar la eficiencia operativa. Esta herramienta utiliza diferentes técnicas de simulación y optimización para señalar el camino que realmente conviene seguir.

La analítica predice lo que ocurrirá, cuándo ocurrirá y las razones por las que ocurrirá. Su trabajo consiste en sintetizar de forma automática grandes datos, ciencias matemáticas, reglas de negocio y aprendizaje automático para hacer predicciones y sugerir opciones que ayuden a decidir. Va más allá de predecir los resultados futuros, ya que también sugiere acciones para beneficiarse de las predicciones y mostrar al tomador de decisiones las implicaciones de cada opción.

El análisis prescriptivo se basa en:

  • Investigación de operaciones.
  • Análisis predictivos.
  • Técnicas matemáticas y estadísticas.

Mediante su aplicación se busca determinar las limitaciones de cada supuesto en base al estudio de datos y a la aplicación de algoritmos matemáticos y técnicas probabilísticas. Podría decirse que es un aprendizaje que se adapta para conseguir ofrecer el mejor resultado posible en cada situación real que se debe afrontar.

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Importancia del análisis prescriptivo

Gracias a la información obtenida a través del análisis prescriptivo, es posible que las empresas tomen decisiones futuras como:

  • Calcular las ventas previas de un producto con el propósito de determinar el número de reposiciones.
  • Conocer la tendencia de los clientes sobre ciertos productos para lanzar las campañas de marketing, según las necesidades de los usuarios.
  • Predecir los fallos en el equipo, lo que previene a realizar mantenimientos en el momento oportuno.
  • Conocer los hábitos de compra y la puntualidad de pago de los clientes para determinar si es adecuado otorgarle un crédito.

Es posible que algunas de estas decisiones puedan tomarse manualmente y de forma correcta. Sin embargo, la información es mayor y más complicada, y los procesos aunque son más complejos, necesitan resolverse de forma urgente.

El análisis prescriptivo tiene beneficios como:

  • Optimización de procesos, campañas y estrategias.
  • Reduce al mínimo las necesidades de mantenimiento y las entrelaza a mejores condiciones.
  • Reduce los costos sin afectar el rendimiento.
  • Aumenta la probabilidad de que las empresas enfoquen y planifiquen de forma adecuada el crecimiento interno.

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Ventajas del análisis predictivo en las industrias

Los beneficios de la analítica prescriptiva ya se han hecho evidentes en una serie de campos que incluyen, entre otros, la atención sanitaria, las cadenas de suministro, los seguros, la gestión del riesgo financiero, así como las operaciones de ventas y marketing.

El análisis prescriptivo puede beneficiar la industria de la salud, ya que ayuda a planear estratégicamente el cuidado mediante el uso de análisis para aprovechar los datos operacionales y de uso combinados con datos de factores externos tales como datos económicos, tendencias demográficas de población y tendencias de salud de la población para planificar con más precisión futuras inversiones de capital y la utilización del equipo, entre otros.

Otro de los beneficios es en el sector la energético y los servicios públicos. Los precios del gas dependen de la oferta y la demanda. Así que los productores de gas y las empresas de servicios públicos tienen un gran interés en predecir con mayor precisión los precios del gas para que puedan bloquear en términos favorables mientras se cubren los riesgos a la baja.

En la industria de del comercio, el análisis prescriptivo ayuda a destacar las preferencias del cliente para maximizar la probabilidad de una venta. El análisis prescriptivo aprende del historial de transacciones anteriores, de las interacciones con los clientes y de las preferencias seleccionadas para prescribir interacciones óptimas.

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El análisis prescriptivo sugiere opciones que se pueden aprovechar para la toma de decisiones futuras y disminuir el riesgo. Esta herramienta permite procesar continuamente los datos y mejorar las predicciones para ofrecer nuevas alternativas durante la toma de decisiones.

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