¿Qué es el análisis prescriptivo en ciencia de datos?

Se puede determinar que el propósito de cualquier tipo de servicio analítico en el campo comercial es acumular una gran cantidad de datos de fuentes internas de recursos públicos y de terceros en fuentes receptivas para mejorar las operaciones de la comunidad. Prescriptive Analytics es el área de Business Analytics dedicada a buscar la mejor solución para los problemas que se presentan en el día a día. Está directamente relacionado con los otros dos procesos comparables, es decir, análisis descriptivo y predictivo . Analítica prescriptivase puede definir como un tipo de análisis de datos que utiliza algoritmos y análisis de datos sin procesar para lograr decisiones mejores y efectivas durante un período de tiempo largo y corto. Sugiere estrategias sobre posibles escenarios, estadísticas acumuladas y bases de datos pasadas/presentes recopiladas a través de la comunidad de consumidores. 

Ejemplo

Coches autónomos de Google, Waymo es un ejemplo preferido que muestra análisis prescriptivos. Muestra millones de cálculos en cada viaje. El automóvil toma su propia decisión de girar en cualquier dirección, disminuir/acelerar e incluso cuándo y dónde cambiar de carril; estos actos son normales como el proceso de toma de decisiones de cualquier ser humano mientras conduce un automóvil.

Laboral

Para procesar una cantidad tan grande de pilas de datos, el análisis utiliza conceptos de tecnología de inteligencia artificial, tácticas informáticas de aprendizaje automático y, en la mayoría de los escenarios, utiliza cualquier tipo de entrada humana. Debido a la escalabilidad y confiabilidad de las máquinas de la era tecnológica que rápidamente aprenden por sí mismas y se adaptan para contener paquetes de datos adicionales y derivar soluciones muy avanzadas según la conveniencia, sigue siendo una ventaja. Va más allá de las simples opciones de predicción y ofrece una variedad de ideas potenciales para cada acción. El proceso puede afirmarse que es mucho más rápido e incluso más preciso que la capacidad humana. 

Analítica descriptiva frente a analítica predictiva frente a analítica prescriptiva

El análisis descriptivo trabaja sobre los datos estadísticos para darnos los detalles relacionados con el pasado. Ayuda a la empresa a obtener todos los detalles relacionados con su desempeño a partir de estadísticas anteriores. Por ejemplo: Análisis de detalles de compras pasadas de consumidores/clientes para decidir el mejor momento para lanzar un nuevo producto o cualquier esquema de ventas en el mercado. 

El análisis predictivo utiliza un modelo de aprendizaje automático que consta de todas las tendencias clave identificables y patrones escalables particulares con la ayuda de datos históricos y fuentes. Luego, este modelo se usa en los negocios para predecir lo que sucederá a continuación aplicando la información más reciente. Por ejemplo: las empresas utilizan modelos estadísticos para analizar datos anteriores sobre cuánto utilizan los consumidores los servicios y qué servicios son los más populares entre ellos, de modo que el modelo se pueda relacionar para verificar los servicios en demanda entre los usuarios.

El análisis prescriptivo se utiliza para hacer un uso avanzado y de siguiente nivel de los datos previstos. Las empresas comerciales utilizan las posibilidades previstas para desarrollar y brindar mejores servicios a sus clientes/consumidores. Por ejemplo: para un sistema de entrega exitoso y rentable, las empresas de transporte utilizaron algoritmos y modelos predictivos para decidir la mejor ruta con un uso mínimo de energía para ahorrar tiempo y aumentar las ganancias.

Ventajas

• Mapee sin esfuerzo el análisis comercial para declarar los pasos necesarios para evitar fallas y lograr el éxito.
• Una forma precisa y completa de agregación y análisis de datos que también reduce el error humano y el sesgo.
• Ayudar en hilos de toma de decisiones relacionados con problemas en lugar de sacar conclusiones poco fiables basadas en instintos.
• Eliminar las incertidumbres inmediatas ayuda en la prevención del fraude, limita el riesgo, aumenta la eficiencia y crea clientes lógicos.

Perspectivas relacionadas con el negocio

Como día a día, la base de datos se expande para un conjunto de empresas en los procesos comerciales, con estos modelos de análisis de datos es más fácil que nunca aprovechar la información recopilada para impulsar el valor comercial real, proporcionando enfoques optimistas y resultados curables. Las organizaciones confiables pueden tomar decisiones basadas en hechos analizados en lugar de saltar a conclusiones absurdas basadas directamente en los instintos. Las organizaciones pueden obtener fácilmente una mejor comprensión de la probabilidad de los peores escenarios y planificar en consecuencia. Esta podría ser la clave para un negocio floreciente en el departamento de economía y tecnología de software, ya que las organizaciones pueden hacer mejores predicciones de los peores escenarios y planificar en consecuencia tanto para el presente como para el futuro.