Lo Esencial de la Analítica Prescriptiva

#Analítica Prescriptiva: Una Guía Sencilla

#¿Qué es la Analítica Prescriptiva?

La analítica prescriptiva es un tipo de análisis empresarial que va más allá de ver qué pasó en el pasado o de adivinar qué podría pasar en el futuro. En cambio, se centra en dar recomendaciones específicas sobre qué hacer ahora mismo. Piensa en ello como tu amigo demasiado entusiasta que no solo te dice que va a llover, sino que también sugiere llevar un paraguas, usar botas y tal vez hasta ponerte un suéter cómodo.

#El Creciente Interés en la Analítica Prescriptiva

En la última década, muchas mentes brillantes se han metido de lleno en este campo de la analítica. Es como un nuevo restaurante de moda que todos quieren probar. Investigadores y empresas están emocionados por cómo la analítica prescriptiva puede ayudarles a tomar mejores decisiones, ya sea en salud, Manufactura o incluso cocinando el soufflé perfecto.

#Analítica Prescriptiva Basada en Datos

Un tipo de analítica prescriptiva es la analítica prescriptiva basada en datos, o DPSA por su sigla en inglés. Este enfoque usa un montón de datos (imagina montones de ellos) para crear flujos de trabajo automáticos que sugieren las mejores acciones a seguir. Así que, en vez de solo decirte que lleves un paraguas cuando llueve, podría analizar patrones climáticos, tu horario diario y si tienes una reunión al aire libre antes de hacer su recomendación.

#La Encuesta de Aplicaciones

Recientemente, se realizó una encuesta exhaustiva que analizó 104 diferentes trabajos sobre las diversas aplicaciones de la DPSA. Es como hurgar en un cofre del tesoro de conocimiento para descubrir qué funciona mejor y qué no. Esta encuesta encontró que la DPSA se está utilizando en muchos campos diferentes, como la salud, donde puede ayudar a los doctores a decidir sobre planes de tratamiento, y en manufactura, donde puede optimizar las líneas de producción.

#Ámbitos de Aplicación

La encuesta identificó diez áreas principales donde la DPSA está causando impacto:

1. Salud: Ayudando a doctores y hospitales a mejorar la atención al paciente.
2. Manufactura: Agilizando los procesos de producción.
3. Finanzas: Asistiendo a los bancos en decisiones de préstamos.
4. Marketing: Dirigiendo anuncios a los clientes adecuados.
5. Logística: Optimizando rutas de entrega.
6. Energía: Gestionando recursos de manera efectiva.
7. Venta al por menor: Mejora de la experiencia del cliente.
8. Educación: Apoyando los caminos de aprendizaje de los estudiantes.
9. Telecomunicaciones: Mejorando los servicios de red.
10. Servicios públicos: Haciendo que los servicios de la ciudad sean más eficientes.

Cada una de estas áreas tiene sus propios desafíos únicos que la DPSA puede ayudar a enfrentar, lo que la convierte en una herramienta versátil para quienes toman decisiones.

#Metodologías Usadas en la DPSA

La encuesta también identificó cinco métodos principales utilizados en las aplicaciones de DPSA:

1. Minería de Datos y Aprendizaje Automático: Analizando grandes conjuntos de datos para encontrar patrones y hacer predicciones.
2. Optimización Matemática: Buscando las mejores soluciones posibles de un conjunto de opciones.
3. Modelado Probabilístico: Entendiendo la incertidumbre en varios escenarios.
4. Expertise en el Dominio: Usando el conocimiento humano y la experiencia para guiar decisiones.
5. Simulaciones: Creando modelos que imitan procesos del mundo real.

Estos métodos pueden funcionar solos o en combinación, permitiendo a los expertos en DPSA mezclar y combinar según el problema que tengan entre manos. Es como ser un chef que puede ajustar una receta según los ingredientes disponibles; a veces necesitas un toque de esto y una pizca de aquello.

#Patrones de Flujo de Trabajo en la DPSA

Los flujos de trabajo de DPSA se pueden dividir generalmente en dos patrones principales:

1. Predecir-Entonces-Prescribir (PTP): Es como un baile de dos pasos donde primero reúnes información (predecir) antes de decidir qué hacer (prescribir). Por ejemplo, un negocio podría analizar el comportamiento de compra de los clientes antes de decidir hacer una oferta.
2. Prediciendo-Mientras-Prescribes (PWP): Este patrón más avanzado permite ajustes continuos. Es como cocinar, donde pruebas y sazonas tu plato al mismo tiempo en lugar de esperar hasta que todo esté terminado.

Ambos métodos tienen sus beneficios, y la elección entre ellos a menudo depende de la situación específica.

#Desafíos en la Analítica Prescriptiva

A pesar de que la DPSA ofrece un gran potencial, no está exenta de obstáculos. Uno de los mayores retos es la calidad de los datos. Si tus datos están tan desordenados como una habitación de adolescente, entonces los resultados serán cuestionables, como mínimo. Además, está el desafío de mantenerse al día con la rápida evolución de la tecnología y los métodos.

Otro problema es que la mayoría de las aplicaciones todavía dependen en gran medida de métodos matemáticos tradicionales, que pueden ser limitantes. Algunos investigadores están pidiendo nuevos métodos mejorados que puedan manejar las complejidades de los problemas modernos sin tener que desenredar un lío de fórmulas.

#Direcciones Futuras de Investigación

Basado en los hallazgos de la encuesta, han surgido varias direcciones de investigación. Aquí hay algunas vías prometedoras:

1. Big Data en DPSA: Aunque muchos estudios mencionan el potencial de usar big data, pocos realmente se lanzan. Hay una necesidad de métodos que aprovechen conjuntos de datos realmente grandes, al igual que un gran buffet puede ofrecer un festín a los comensales hambrientos.

2. Explorando Nuevos Dominios: Hay numerosos dominios empresariales que están poco explorados cuando se trata de DPSA. Los investigadores sugieren expandir aplicaciones a áreas como agricultura, construcción y entretenimiento, donde podrían tener un impacto significativo.

3. Mejorando Metodologías: La encuesta señaló desafíos relacionados con los métodos de optimización existentes, particularmente aquellos que involucran programación entera compleja. Desarrollar métodos innovadores y más amigables para el usuario para la DPSA podría allanar el camino para una adopción más amplia.

4. Herramientas Flexibles para la DPSA: A medida que diferentes flujos de trabajo se vuelven más comunes, hay una creciente demanda de herramientas que acomoden diversas metodologías de DPSA. Crear herramientas versátiles ayudaría a las organizaciones a aplicar DPSA sin necesidad de un doctorado en analítica.

#Conclusión

La analítica prescriptiva, particularmente la analítica prescriptiva basada en datos, ha hecho avances significativos en los últimos años. Al ofrecer recomendaciones concretas basadas en datos, empodera a las organizaciones para tomar decisiones informadas en muchos dominios. Aunque aún hay desafíos por superar, el futuro se ve brillante. A medida que los investigadores profundicen más, podemos esperar ver aún más usos innovadores de la DPSA, ayudando a las organizaciones a navegar por las complejidades del mundo acelerado de hoy. ¿Quién diría que la analítica podría ser tan emocionante? ¡Agárrate tu paraguas metafórico porque el futuro de la toma de decisiones se ve nublado con una probabilidad de datos!