El Big Data está cada vez más presente en el mundo empresarial. Cada día son más las empresas que demandan a profesionales formados en este ámbito con el objetivo de lograr una ventaja competitiva gracias a la información. Pero esta tecnología aún se encuentra en pleno desarrollo, a su uso descriptivo y predictivo se añade ahora el prescriptivo. A lo largo de las próximas líneas te contamos en que consiste el análisis de datos prescriptivo en Big Data.

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Qué es el análisis de datos prescriptivo y cuáles son sus aplicaciones

Partiendo de un conocimiento básico sobre Big Data y sus tipos, en este artículo nos centraremos de manera concreta en el análisis prescriptivo. Este concepto hace referencia al uso de los datos recopilados para ofrecer acciones específicas para realizar en el futuro. Para ello se centra en la información recopilada y procesada en las dos fases anteriores:

• Descriptiva: análisis centrado en el pasado y presente gracias a los datos recopilados.
• Predictiva: previsión de la evolución futura con datos y estadísticas.

Agrupada esta información, se puede emplear el Big Data de formar prescriptiva sugiriendo acciones que ayuden a obtener los mejores resultados. Para afianzar esta recomendación se emplean simulaciones de escenarios. Cuanto mayor sea el conjunto de datos más preciso será el resultado.

El objetivo final del análisis prescriptivo es ayudar en la toma de decisiones.

Ahora ya sabes qué es el análisis de datos prescriptivo es el momento de conocer sus aplicaciones en el mundo empresarial:

• Generar planificaciones que optimicen costes.
• Prever la afluencia de público a un establecimiento para fijar fechas de ofertas u horarios de personal.
• Generar planes de mantenimiento predictivo.
• Estrategias de precio automatizadas.

En general podemos definir esta analítica como la generación automática de acciones realistas y convenientes para la empresa. Los principales objetivos que persigue son reducir las cuentas de coste, optimizar los beneficios y definir las inversiones más rentables. Es decir, mejorar el ROI (retorno de la inversión) de la compañía.

Diferencias entre análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo

Para generar estas acciones idóneas para el futuro de la compañía, el programa prescriptivo se apoya en los análisis previos convirtiéndose en la tercera fase de la analítica empresarial. Gracias a los informes generados por el análisis descriptivo y predictivo se construyen estrategias.

Con todas sobre la mesa se hacen simulaciones y se presentan, en las conclusiones, las más eficientes para la empresa. Los análisis de datos son la fuente y las estrategias el resultado. Cuanto más completos sean los primeros más realista y acertada será la predicción.

En la siguiente tabla puedes observar las principales diferencias que afectan a estos análisis en lo relativo al tiempo, la fuente y la salida.

	Descriptivo	Predictivo	Prescriptivo
Espacio temporal	Pasado y presente	Futuro	Futuro
Fuente	Datos recopilados	Datos recopilados y analizados	Análisis de datos pasado y tendencias
Salida	Informes de datos	Previsiones de datos	Acciones que realizar

Tecnologías clave para el análisis prescriptivo

El uso del análisis prescriptivo requiere de una serie de tecnologías imprescindibles para sacarle el máximo partido. Por supuesto, la base es contar con un gran número de datos procedentes de fuentes útiles para la compañía.

Herramientas de procesamiento

Lo primero es disponer de las herramientas necesarias para el procesamiento y almacenamiento de grandes volúmenes de datos. Es decir, la capacidad de contar con Big Data. Para ello existen un gran número de posibilidades:

• Hadoop: código abierto para el procesamiento y alamcenamiento.
• Tableau: plataforma de generación y visualización de informes.
• KNIME: destinada a la integración de diversas fuentes de datos.

Machine learning

Para presentar las distintas posibilidades de acciones es importante que el programa sepa como generarlas. Necesita aprender y simular un gran número de escenarios y esto implica contar con los medios para aprender. Requiere de aprendizaje automatizado con unas bases y reglas acordes al modelo de negocio de la compañía. Un ejemplo de esta codificación es TensorFlow, una biblioteca de código abierto para el desarrollo de APIs de aprendizaje.

Inteligencia artificial

La integración de la IA en el proceso maximiza los resultados y reduce las necesidades de programación. Es una aceleradora del proceso de integración y ofrece un mayor número de soluciones basadas en las simulaciones.

Implementación del análisis prescriptivo en negocios

Para poner en marcha el análisis prescriptivo en una empresa es necesario realizar un flujo de trabajo específico acorde al modelo de negocio:

1. Objetivo: lo primero es fijar la pregunta a la que se desea responder, definir la meta.
2. Datos: integrar tanto las fuentes como las bases de datos para garantizar un flujo óptimo. Es necesario que estén etiquetados y ordenados para facilitar los siguientes pasos.
3. Modelo: hay que codificar una herramienta de aprendizaje automático para que responda a las necesidades de la compañía. Tendrá que contar con los datos, reglas y técnicas analíticas que le permitan ofrecer estrategias y acciones.
4. Generación de acciones: es el punto en el que el programa vuelca las recomendaciones de estrategias a realizar para un futuro positivo en el desarrollo del negocio.
5. Toma de decisión: llega el factor humano a la cadena. De todas las acciones que ofrece es necesario plantear cuál es la óptima y si tiene sentido su puesta en marcha.

Este proceso resulta complejo y requiere de una gran inversión, pero a la larga resulta rentable. Es importante decidir si se busca dar soporte a un momento determinado o se pretende una implementación continua. A la hora de construir el ecosistema es clave su escalabilidad para adaptarse al crecimiento del negocio.

Beneficios del análisis prescriptivo para la toma de decisiones

La finalidad de esta analítica se centra en mejorar y facilitar la toma de decisiones sobre las acciones a seguir. Esto cubre todas las ramas del negocio, desde el trato con los clientes hasta la eficiencia de los procesos. Estos son los principales beneficios de una correcta implementación del análisis prescriptivo:

• Menor error humano: se elimina el sesgo personal de las posibles acciones a realizar. Las soluciones ofrecidas se basan en datos pasados y predicciones.
• Simplificación: las decisiones complejas se simplifican gracias a la simulación de escenarios. Comprender los resultados y los porcentajes de éxito se vuelve más sencillo.
• Optimización de esfuerzos: se reduce la necesidad de invertir recursos en el análisis de escenarios posibles y la toma de decisiones. La compañía se esfuerza en el desarrollo de las acciones.

Todos estos beneficios serán más visibles cuando se superen los retos de la analítica prescriptiva:

• Datos fiables: es imprescindible filtrar y validar los datos para ofrecer una mayor fiabilidad.
• Seguridad: el uso de datos requiere de grandes niveles de seguridad y garantizar el cumplimiento de la Ley.
• Modelaje y recursos: crear un modelo preciso requiere de un trabajo desde cero. Además, es necesario ofrecer los recursos computacionales necesario para un trabajo en tiempo real.
• Visualización: conseguir una buena conceptualización de los resultados es fundamental para su comprensión. No es una tabla de datos, es una acción concreta. En este punto la IA puede ser una gran ayuda.

Este procedimiento es importante para las empresas, por ello, la inversión es cada vez mayor para solucionar estos retos. ¿Quieres ser parte de ellas? ¡Es el momento de formarte en Big Data!

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