Análisis prescriptivo

¿Qué es el análisis prescriptivo?

El análisis prescriptivo responde a la pregunta “¿Qué se debe/puede hacer?” mediante el aprendizaje automático, el modelado, la simulación, la heurística y otros métodos para predecir resultados y proporcionar opciones de decisión. Con base en la analítica descriptiva y predictiva, el análisis prescriptivo no solo proporciona previsiones y predicciones sobre eventos futuros, sino también sobre qué podría hacer que sucedan. Con esta información, los analistas pueden probar el impacto de las decisiones estratégicas para optimizar sus procesos de toma de decisiones.

¿Por qué es importante el análisis prescriptivo?

Con base en el trabajo de la analítica descriptiva y predictiva, el análisis prescriptivo puede beneficiar a una empresa ayudándola con lo siguiente:

• Tomar decisiones informadas y basadas en hechos mediante el uso de datos en tiempo real y previstos.
• Comprender la verosimilitud de ciertos resultados, el impacto de las decisiones en esos resultados y utilizar esta información para planificar qué hacer y cómo hacerlo.
• Ahorrar recursos e impulsar la eficiencia al permitir que la IA seleccione y procese datos en escenarios accionables.
• Crear procesos reproducibles y escalables para tomar decisiones usando datos casi en tiempo real.
• Responder a las incógnitas comerciales más complejas, como la previsión de demanda, la evaluación de riesgos y situaciones hipotéticas.

Cómo funciona el análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo es el paso final en la analítica empresarial y aprovecha los resultados de varios métodos estadísticos y el poder de la IA. Si bien la analítica descriptiva responde a “¿Qué ha sucedido?” y la analítica predictiva responde a “¿Qué podría pasar?”, el análisis prescriptivo nos dice “¿Qué debemos hacer?” y “¿De qué manera nuestras decisiones afectarán el desempeño futuro?” Proporciona a los analistas y a los responsables de la toma de decisiones el poder de afectar los resultados futuros de forma positiva y segura a través de modelos de optimización y aprendizaje automático iterativo.

El análisis prescriptivo puede beneficiar a cualquier negocio basado en datos y se utiliza en gran medida en campos en los que los datos cambian constantemente y las decisiones pueden tener un gran impacto.

• En el sistema de salud, el análisis prescriptivo puede ayudar tanto en la administración como en la atención al paciente. Una empresa farmacéutica puede utilizar análisis prescriptivo para disminuir los costos de las pruebas mediante la búsqueda de los mejores sujetos para un ensayo clínico, mientras que un hospital podría utilizarla para brindar atención a los pacientes que más lo necesitan tras revisar quién tiene el mayor riesgo de readmisión.
• En el transporte, una aerolínea puede modificar automáticamente los precios y la disponibilidad según diversos factores, incluidos el clima, la demanda y los precios del petróleo.
• En la industria editorial, un medio puede decidir qué publicar y si un artículo será popular según los datos sociales y de búsqueda de temas similares.
• En recursos humanos, la capacitación en línea se puede ajustar en tiempo real según el desempeño de un empleado en cada lección.

Primeros pasos con análisis prescriptivo

La plataforma de Alteryx ML proporciona aprendizaje automático automatizado (AutoML) e ingeniería de características, lo que permite a los usuarios probar modelos de ML en una experiencia de usuario totalmente guiada, sin la necesidad de codificar modelos complejos. Alteryx ML permite a los usuarios hacer lo siguiente:

• Descubrir las relaciones ocultas en los datos con la generación automática de insights.
• Usar algoritmos como xgBoost, LightGBM y ElasticNet, para descubrir las características de tus datos que tienen el mayor impacto en el rendimiento del modelo.
• Crear modelos y paneles de control comprensibles y explicables que puedan comunicar la importancia de las características, el análisis del impacto y una exploración de la simulación.
• Crear rápidamente modelos confiables con bibliotecas de características predefinidas.
• Integrar modelos en procesos comerciales a través de la plataforma empresarial integral de Alteryx.