Analítica Prescriptiva
El análisis prescriptivo es el uso de procesos y herramientas de analítica para analizar datos y contenido con el fin de recomendar la acción o estrategia para seguir adelante. En pocas palabras, responde a la pregunta: "¿Qué debemos hacer?"
Dos factores que impulsan el crecimiento del análisis prescriptivo.
Los costos para desarrollar algoritmos es cada vez más asequible, pues la oferta de herramientas, los servicios de nube y los algoritmos desarrollados pueden ser tan simples son se necesiten. Para los tomadores de decisiones del hoy no es suficiente con la analítica descriptiva, ahora necesitan saber qué decisión tomar basándose en algoritmos creados a la medida de su negocio, apoyándose principalmente en el conocimiento de su operación y en sus datos. El enfoque en Dalitica esta en desarrollar modelos de bajo costo de implementación con alto impacto económico.
Ventajas del Análisis Prescriptivo
La analítica prescriptiva le puede ayuda a tomar mejores decisiones sobre cuál debe ser su próximo curso de acción. Esto implica cualquier aspecto de su negocio, como aumentar los ingresos, reducir la pérdida de clientes, prevenir el fraude y aumentar la eficiencia. A continuación se detallan las principales ventajas:
Tome decisiones basadas en datos, no en instintos. Mediante algoritmos avanzados y aprendizaje automático, el análisis prescriptivo recomienda un curso de acción específico basado en una amplia variedad de factores, como el rendimiento histórico y actual, los recursos disponibles y las proyecciones y escenarios ponderados por probabilidad. Esto reduce la posibilidad de sesgos o errores humanos.
Simplifique las decisiones complejas. El análisis prescriptivo simula una variedad de escenarios y proporciona la probabilidad de diferentes resultados. De este modo, le resultará mucho más fácil no sólo comprender la recomendación concreta de la herramienta, sino también conocer la probabilidad del peor de los casos e incorporarla a sus planes.
Céntrese en la ejecución más que en la toma de decisiones. Es probable que su organización esté inundada de datos procedentes de una gran variedad de fuentes. Y el ritmo actual de los negocios exige rapidez. Las mejores herramientas de análisis prescriptivo rompen primero los silos de datos para analizar un conjunto de datos integrados y, a continuación, ofrecen recomendaciones instantáneas y específicas sobre la mejor forma de actuar. Esto le permite centrar sus esfuerzos en la ejecución del plan.
El flujo de proceso del análisis prescriptivo de alto nivel es similar al flujo del machine learning o IA, salvo que, en lugar de conducir a análisis predictivos y escenarios hipotéticos, conduce a acciones recomendadas:
Como funciona el Análisis Prescriptivo
Los detalles de su proceso variarán según su caso de uso específico y el tipo de datos, pero a continuación encontrará una descripción general para ayudarlo a comenzar:
Defina la pregunta. Al igual que con otros proyectos, el primer paso debe ser definir claramente el problema que intenta resolver o qué pregunta le gustaría responder. Esto informará sus requisitos de datos y permitirá que su modelo prescriptivo genere un resultado procesable.
Integrar sus datos. A continuación, recopilará los datos que necesita y preparará su conjunto de datos. Para ayudar a que su modelo sea el más preciso, debe incorporar datos que representen todos los factores que pueda imaginar. Limpie cualquier dato incompleto, faltante o inconsistente.
Desarrolle su modelo. Ahora está listo para crear, entrenar, evaluar e implementar su modelo prescriptivo. Puede contratar a un científico de datos para que codifique uno desde cero. De cualquier manera, este modelo basado en algoritmos deberá incorporar una combinación de datos estructurados, datos no estructurados y reglas de negocio definidas. Las técnicas analíticas utilizadas en su modelo pueden incluir simulación, análisis de gráficos, heurística, optimización y/o teoría de juegos. Tendrá que modificar su modelo en iteraciones para hacerlo bien y definitivamente querrá probar su modelo varias veces usando nuevos datos para ver si las recomendaciones generadas cumplen con lo que esperaría.
Implemente su modelo. Una vez que esté seguro de su rendimiento, puede hacer que su modelo prescriptivo esté disponible para su uso. Su modelo debería ajustarse automáticamente a medida que se agregan nuevos datos con el tiempo. Esto mejorará la precisión de las recomendaciones.
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