Los modelos predictivos y prescriptivos son elementos fundamentales en la analítica. Son utilizados con la finalidad de recopilar información y optimizar los proyectos al prever acontecimientos basados en datos.

El objetivo principal del análisis de datos es crear valor a la capacidad analítica. La intención es realizar preguntas a los datos y recopilarlos de manera tal, que sean capaces de ofrecerte una respuesta. 

La aplicación de la analítica avanzada empresarial se afianza como la mejor aliada, con la finalidad de ayudar a las empresas a destacar y ser empresa líder en el mercado. Hace algunos años, las empresas se basaban en sus conocimientos para realizar cálculos aproximados sobre ventas y procesos de producción. 

En la actualidad, con los avances de la tecnología, es posible utilizar procesos más modernos para predecir escenarios logísticos futuros. De esta forma, la toma de decisiones se hace de manera más acertada.

Es así como el análisis de datos se ha convertido en una tarea fundamental en las organizaciones en la actualidad. ¿Quieres conocer la diferencia entre los modelos predictivos y prescriptivos? A continuación, te mostramos todo lo que necesitas saber. 

 

¿Qué son los modelos predictivos?

El análisis predictivo tiene la capacidad de convertir los datos en información valiosa y útil para la organización. Con este modelo, es posible determinar el resultado futuro probable de una situación o la posibilidad de que se produzca la misma. 

Con esta modalidad se abarca una gran variedad de técnicas estadísticas de modelado, Machine Learning, minería de datos; así como teoría de juegos que analizan hechos actuales e históricos para hacer predicciones futuras. 

El modelo de análisis predictivo permite aplicar distintas técnicas estadísticas que mejoran los procesos de la empresa.

Cuando se trata de negocios, los modelos predictivos pueden explorar patrones encontrados en datos históricos. Esto lo hacen con la finalidad de identificar riesgos y oportunidades. 

Tienen la capacidad de captar relaciones entre muchos factores con la intención de evaluar el riesgo o potencial asociado a un conjunto de condiciones particulares. 

La característica principal del modelo predictivo, es la disminución de la complejidad en los procesos, adicionalmente, te podemos mencionar los siguientes: 

Utilidad/Beneficios

Debido al crecimiento que ha tenido la producción de datos en la actualidad, surge la necesidad de crear procesos más eficientes. Cuando se trata de análisis predictivo, los beneficios son los siguientes: 

Cuando se utiliza el análisis predictivo en la empresa, es posible pronosticar de manera efectiva el inventario y las necesidades requeridas para cada periodo del año. 

De esta manera, es posible estimar tendencias y estacionalidades. De igual forma, el análisis de datos históricos hace posible la predicción de probables fallas de producción y maquinaria. 

Una de las razones para considerar el análisis predictivo, es que ofrece información valiosa que ya existe pero que, hasta el momento no ha sido analizada. 

Un ejemplo de este proceso, es la muestra de información sobre los clientes, esto permite identificar las razones de elección de tu marca en comparación a otras del mercado. 

Tomando en consideración la industria donde se desarrolle tu negocio, es posible que al usar esta herramienta eficientemente se puedan reducir algunos riesgos. 

Por ejemplo, en sectores como las finanzas y empresas de seguros, se utiliza este análisis para determinar la descripción de una persona o empresa que se está evaluando. 

Uno de los beneficios más importantes de este modelo, es la detección de fraudes. Esto se logra mediante el reconocimiento de patrones de comportamiento. 

Un ejemplo tangible de este proceso, es cuando se hace el rastreo de cambios del comportamiento de un sitio o una red. De esta forma, se pueden detectar anomalías que indican alguna amenaza o fraude. 

Aun cuando las campañas de Marketing que apliques estén en pleno apogeo y funcionen como esperabas, es posible que pueda ir mejor. 

Una de las funciones principales del análisis de datos predictivo, es lograr brindar predicciones informadas como por ejemplo, obtener información del reconocimiento de patrones del cliente y así anticiparse y mejorar la campaña de marketing. 

¿Cuándo utilizarlo?

La banca es uno de los sectores donde la analítica predictiva ha tenido gran protagonismo. El análisis predictivo les ayuda a identificar los clientes con mejor récord crediticio, ayudando así a minimizar el riesgo bancario y por ende evita las perdidas para la empresa. 

En retail  también utilizan el análisis predictivo para la toma de decisiones más informada sobre qué tipo de producto deben almacenar en stock previo a las temporada de venta de productos específicos, por ejemplo: Navidad o San Valentin. 

También se ha empleado esta modalidad en los fabricantes, es posible identificar cuando una pieza de equipo está por romperse. Conforme se desarrollan las soluciones tecnológicas, los fabricantes conectan sensores a la maquinaria. 

De esta manera, se puede determinar cuándo requiere un trabajo de mantenimiento o reparación para evitar problemas mayores. 

modelos predictivos y prescriptivos

¿De qué trata el modelo prescriptivo?

En cuanto al modelo de análisis prescriptivo, tiene la capacidad de sintetizar de manera automática grandes datos. Al hacerlo, es capaz de realizar predicciones y al mismo tiempo realizar recomendaciones para la toma de decisiones. 

Una de las mejores formas de tomar decisiones acertadas en la empresa, es aplicando modelos prescriptivos en los procesos.

Entre los modelos predictivos y prescriptivos, esta última va mucho más allá de realizar predicciones y sugerir nuevas acciones. No solamente tiene la predicción de aquello que sucederá, sino, el por qué. 

Adicionalmente, esta modalidad tiene la posibilidad de sugerir opciones de decisión en relación al aprovechamiento de una oportunidad futura; así como ilustrar lo que implica la toma de esa decisión. 

 

Utilidad/Beneficios

Sin tomar en consideración cuáles son los objetivos finales de la organización, la analítica prescriptiva aporta una cantidad importante de beneficios: 

¿Cuándo utilizarlo?

Cuando hablamos del modelo prescriptivo, debemos mencionarte que es una analítica que puede usarse en cualquier área del negocio. Sin embargo, se pueden encontrar áreas de la planificación comercial donde sus resultados son más tangibles. 

Aplicar este modelo analítico, te permitirá establecer buenas estrategias que permitan diferenciarte de otros competidores tanto en el mercado cambiante como en el actual.

Conclusiones

Los modelos predictivos y prescriptivos se han convertido en herramientas de gran utilidad para la gestión de la empresa en la actualidad. Son piezas claves en las aplicaciones empresariales. 

Son muchos los motivos que te llevarán a aplicar este modelo analítico. Los resultados en cuanto a la optimización de procesos, son bastante importantes en comparación a los procesos convencionales.

En conclusión, la diferencia entre los modelos predictivos y prescriptivos, radica en que el primero, consiste en analizar los datos recopilados para obtener información sobre el resultado actual del negocio. 

Mientras que, el análisis prescriptivo es considerado como la tercera etapa en la fase analítica de la empresa. La diferencia principal entre ambas, es la intervención que tiene la empresa luego del análisis de datos. 

Con estas herramientas es posible que lleves tu desarrollo profesional a un nivel más avanzado. Para aplicar esta y otras técnicas de Business Intelligence, te ofrecemos la mejor asesoría de la mano de especialistas en el área con Kpaz

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