Big Data

Diferencias entre analítica predictiva y prescriptiva

Aún existen muchos perfiles profesionales que confunden la analítica predictiva con la analítica prescriptiva. Te comentamos cuáles son las principales diferencias entre ambos conceptos.

Por Redacción España, el 12/03/2020

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Por sí mismos, los datos en bruto no tienen ningún valor. Para conseguir extraer información útil es importante realizar una tarea de procesamiento y almacenamiento de los datos mediante métodos analíticos precisos.

Desde que el Big Data es una realidad, los métodos analíticos más usados son el descriptivo, predictivo y prescriptivo. Cada tiene un objetivo, por ello conviene conocer cuáles son sus diferencias principales y  sus aplicaciones en las empresas. Te comentamos cuáles son las principales diferencias de los modelos predictivos frente a los modelos prescriptivos.


El poder de análisis de datos

A día de hoy, el análisis de los datos del negocio es un apoyo fundamental para las empresas de la era digital. El objetivo principal del Data Analytics es ahondar en grandes bases de datos para extraer información de calidad que ayude en la toma de decisiones empresariales.

A priori, existen tres tipos de análisis de datos que se agrupan en función de la información analizada o de la información que se quiere extraer de los datos:

  • Análisis descriptivo.
  • Análisis predictivo.
  • Análisis prescriptivo.

A la hora de clasificar la analítica avanzada, aún existen perfiles que confunden la analítica predictiva con la analítica prescriptiva. Sin embargo, ambos conceptos son muy diferentes entre sí en lo que se refiere a resolver cuestiones cruciales para los negocios.


Análisis predictivo

predictiva

El paso previo a la predicción es la descripción. Por su parte, la analítica descriptiva es la búsqueda de correlaciones de datos pasados para elaborar hipótesis que ayuden a abordar el futuro.

El futuro es incierto, por eso el análisis predictivo va un paso más allá. Se trata de un área de la minería de datos (Data Mining) que utiliza los datos para inferir el resultado de una acción o determinar la probabilidad de que se produzca una determinada situación.

La analítica predictiva tiene un crecimiento exponencial desde la aparición del Big Data. Cuando las empresas han ido generando y acumulando grandes volúmenes de datos, han crecido las oportunidades para explotar los datos y obtener información de valor.

Este tipo de análisis utiliza una serie de técnicas estadísticas basadas en datos históricos y técnicas analíticas como el modelado estadístico y el aprendizaje automático (Machine Learning). Estas técnicas son capaces de generar perspectivas futuras con un grado significativo de precisión.

Como decíamos, la clave de todo este proceso es el Machine Learning. Para construir un sistema de análisis predictivo se recurre a procesos de aprendizaje automático. Con ellos, es posible entrenar una serie de algoritmos capaces de aprender comportamientos y predecir determinados sucesos sobre los datos generados.

Además de los algoritmos avanzados, también se utilizan metodologías específicas tales como regresiones logísticas, análisis de series de tiempo y árboles de decisión, que aportan nuevos focos en los que centrar la atención.

El análisis predictivo posee una serie de ventajas diferenciales, como la capacidad de anticiparse a la demanda de los clientes en los distintos puntos de venta, clasificar y automatizar información y, además, predecir valores futuros de captación y fidelización y, por tanto, anticiparse a las fugas.


Análisis prescriptivos

La otra cara de la moneda es la analítica prescriptiva. Consiste en un tipo de análisis que va más allá de predecir los resultados futuros. Su tarea es optimizar los recursos y aumentar la eficiencia operativa, mediante técnicas de simulación y optimización que ayudan a dilucidar el mejor camino a seguir.

Este tipo de analítica sintetiza automáticamente grandes volúmenes de datos y, a continuación, sugiere opciones que ayudan a tomar la mejor decisión para el negocio. Mediante la prescripción, se ofrecen recomendaciones sobre qué estrategias se deben seguir para reducir los costes o incrementar los beneficios.

La analítica prescriptiva puede aplicarse en casi cualquier área del negocio. Sin embargo, se ha demostrado mediante el uso continuado del análisis que los resultados son más positivos en el área de la planificación comercial.


Diferencias principales entre análisis predictivo y análisis prescriptivo

Ambos modelos forman parte de un proceso tripartito (descripción, predicción y prescripción) que busca orientar los resultados a obtener la mejor decisión para el negocio. Por tanto, se trata de modelos con un denominador común.

No obstante, una de las principales diferencias entre ambos modelos es su aplicación en la industria:

Por su parte, el análisis predictivo ha demostrado con el paso del tiempo un impacto beneficioso en diversas áreas. Una de ellas es el CRM (Customer Relationship Management) para perseguir objetivos de marketing y ventas en base a los datos de los clientes.

La detección del fraude sigue siendo una de los empeños primordiales de las empresas. Una predicción temprana puede ayudar a reducir costes relacionados con transacciones financieras fraudulentas, falsas reclamaciones, robos de identidad, etcétera.

La fidelización en base a la personalización de la oferta es otra de las aplicaciones del análisis predictivo. Una oferta apropiada puede ayudar a retener a un cliente y reducir considerablemente la baja generalizada.

Asimismo, puede ayudar a optimizar el crosselling. Una empresa contiene grandes volúmenes de datos de sus clientes que, aprovechados adecuadamente, pueden servir para guiar a una venta cruzada o para vender productos adicionales a los clientes de su cartera.

Son muchos los sectores que pueden beneficiarse de la aplicación y uso de los modelos predictivos en sus operaciones. Por ejemplo, las ya comentadas compañías de seguros. Estas, analizando el perfil sanitario del cliente, pueden decidir sobre la viabilidad de aceptar o no una póliza.

Centrándonos en la analítica prescriptiva, que tiene su base en el conocimiento y técnicas de las analíticas descriptivas y predictivas, sus aplicaciones se centran más en la planificación, como puede ser, por ejemplo, establecer estrategias de pricing.

Cabe recordar que cada negocio utiliza una estrategia distinta y, por ende, no hay una regla general de analítica prescriptiva aplicable a todas las empresas. Por tanto, es necesario conocer en profundidad las necesidades del negocio para elaborar un sistema de optimización a medida capaz de encontrar la mejor política para cada momento.

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