Innovación

5 mitos sobre el análisis prescriptivo

¿Quiere que su negocio obtenga una ventaja competitiva? Si es así, aprenda qué es el análisis prescriptivo y qué no lo es.

El futuro del análisis de big data ha llegado y se llama análisis prescriptivo.

Cobertura de Big Data de lectura obligada

Gartner define el análisis prescriptivo como una forma avanzada de análisis de datos que «examina los datos o el contenido para responder a la pregunta ‘¿qué se debe hacer?'» o «¿qué podemos hacer para lograr _______?» «

En otras palabras, el análisis prescriptivo utiliza big data, como datos históricos y en tiempo real, para predecir no solo qué sucederá y cuándo, sino también por qué sucederá, y recomendar acciones a tomar en función de esas predicciones. Al actuar sobre estos conocimientos, las empresas pueden maximizar las próximas oportunidades, optimizar las situaciones, reducir los riesgos futuros y obtener una ventaja competitiva.

Ver también: Kit de herramientas de contratación: Arquitecto de datos (Tech Pro Research)

Sin embargo, aunque el análisis prescriptivo parece prometedor, sigue siendo una tecnología emergente que puede resultar confuso de implementar y administrar. Antes de implementar el análisis prescriptivo en su negocio, es importante aclarar los conceptos erróneos y comprender qué es y qué no es realmente el análisis prescriptivo.

LEER  ¿Quieres aprender sobre el aprendizaje automático?Aquí hay una guía para principiantes.

5 mitos analíticos normativos

1. El análisis prescriptivo es lo mismo que el análisis predictivo.

El análisis prescriptivo funciona junto con el análisis de datos avanzado, como el análisis descriptivo y predictivo, y se basa en él. Por ejemplo, el análisis descriptivo proporciona información sobre el pasado al responder «lo que sucedió». El análisis predictivo va un paso más allá al predecir «lo que podría suceder», mientras que el análisis prescriptivo prescribe una solución práctica como «qué debemos hacer».

2. El análisis prescriptivo es infalible.

El análisis prescriptivo es tan efectivo como los datos que recibe. Muchos factores pueden afectar la calidad de los datos. Por ejemplo, los datos incorrectos, las suposiciones incorrectas y los modelos deficientes afectan la confiabilidad de los conocimientos analíticos prescriptivos.

3. El análisis prescriptivo es fácil.

Aunque es más rápido y más completo que las capacidades humanas, no puede recuperar información al instante con solo tocar un botón. El análisis prescriptivo se basa en herramientas, técnicas y técnicas analíticas complejas, como inteligencia artificial, aprendizaje automático, heurística y algoritmos para revelar soluciones, lo que dificulta la implementación y la gestión.

Ver también: Realice esta encuesta y obtenga un informe de investigación gratuito

4) El análisis prescriptivo tiene casos de uso limitados.

Muchas industrias, incluidas las operaciones, la cadena de suministro, las ventas, el marketing, las telecomunicaciones, las finanzas y más, pueden beneficiarse de los análisis prescriptivos. Por ejemplo, los minoristas como Amazon pueden usar análisis prescriptivos para mejorar el servicio al cliente o recomendar compras; las organizaciones de atención médica pueden usar análisis prescriptivos para mejorar los resultados de los pacientes; las compañías petroleras pueden usar análisis prescriptivos para encontrar las mejores ubicaciones de perforación y más.

5. El análisis prescriptivo proporciona una solución.

El análisis prescriptivo funciona las 24 horas del día y procesa continuamente nuevos datos a medida que están disponibles para volver a predecir y reformular soluciones.

istock 963142922analytics
Imagen: NicoElNino, Getty Images/iStockphoto

LEER  Lo que los clientes de Google Domains deben saber sobre las promociones de Squarespace

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Botón volver arriba