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5 mitos sobre analítica prescriptiva

  • Predictive Analytics

Big Data analitica

El futuro de la analítica de big data ha llegado, y se llama analítica prescriptiva. ¿Quieres que tu negocio gane una ventaja competitiva? Si es así, aprenda qué es el análisis prescriptivo, y no lo es.

Gartner define el análisis prescriptivo como una forma de análisis avanzado de datos que "examina los datos o el contenido para responder a la pregunta" ¿Qué se debe hacer? o '¿Qué podemos hacer para que _______ suceda? "

En otras palabras, el análisis prescriptivo usa big data, como datos históricos y datos en tiempo real, no solo para anticipar qué sucederá y cuándo, sino por qué sucederá algo y recomienda acciones a tomar en base a esas predicciones. Al actuar de acuerdo con estas ideas, las empresas pueden maximizar una oportunidad inminente, optimizar una situación, mitigar el riesgo futuro y obtener una ventaja competitiva.

Sin embargo, tan prometedor como parece ser el análisis prescriptivo, sigue siendo una tecnología incipiente, que puede ser confusa de implementar y administrar. Antes de implementar el análisis prescriptivo en su negocio, es importante disipar los conceptos erróneos y comprender qué es exactamente el análisis prescriptivo y qué no lo es.

1. La analítica prescriptiva es lo mismo que la analítica predictiva

El análisis prescriptivo funciona con el análisis avanzado de datos, como el análisis descriptivo y el análisis predictivo, y se basa en él. Por ejemplo, el análisis descriptivo proporciona información sobre el pasado al responder "lo que sucedió". El análisis predictivo lo lleva un paso más allá al pronosticar "lo que es probable que suceda" Mientras que, el análisis prescriptivo prescribe una solución real, como en "qué debemos hacer al respecto".

2. La analítica prescriptiva es infalible

La analítica prescriptiva es tan efectiva como la información que recibe. Muchos factores pueden afectar la calidad de los datos. Por ejemplo, los datos defectuosos, las suposiciones erróneas y los modelos mal construidos pueden afectar la confiabilidad de los conocimientos de los analíticos prescriptivos.

3. La analítica prescriptiva es fácil

A pesar de ser más rápido y más completo que las capacidades humanas, no puede simplemente presionar un botón y recuperar instantáneamente información. El análisis prescriptivo se basa en herramientas, técnicas y tecnología de análisis sofisticadas, como inteligencia artificial, aprendizaje automático, heurística y algoritmos para manifestar soluciones, lo que dificulta su implementación y administración.

4. El análisis prescriptivo tiene casos de uso limitado

Muchas industrias, incluidas las operaciones, la cadena de suministro, ventas, marketing, telecomunicaciones, finanzas y más, pueden beneficiarse de los análisis prescriptivos. Por ejemplo, los centros de salud pueden usar análisis prescriptivos para mejorar los resultados de los pacientes; las compañías petroleras pueden usar análisis prescriptivos para buscar ubicaciones de perforación óptimas, y así sucesivamente.

5. El análisis prescriptivo ofrece 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 recetar soluciones.

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