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Tanto los análisis predictivos como los prescriptivos son parte importante de la analítica, ya que se utilizan para recopilar información, prever acontecimientos basados en datos y optimizar los proyectos. El Modelo de Ascendencia Analítica de Gartner define la jerarquía de las técnicas analíticas de esta manera:
Fuente: Gartner's Analytic Ascendency Model
El análisis predictivo ayuda a determinar los resultados potenciales basados en datos históricos y el análisis prescriptivo ayuda a determinar el curso de acción basado en el resultado del análisis predictivo. Ambas estrategias son relevantes para que cualquier empresa se mantenga por delante de la competencia. En este artículo pretendemos ayudar a las empresas a entender estos diferentes conceptos.
Análisis predictivo vs. prescriptivo: Diferencias clave que hay que entender
Aunque ambas son herramientas importantes para las empresas, ambos tienen funciones diferentes. A continuación se exponen algunas de las principales diferencias:
| Análisis predictivo | Análisis prescriptivo |
| Prevé lo que es probable que ocurra utilizando modelos de datos | Ayuda a crear un modelo de negocio con datos |
| Predice cuándo es probable que se produzca algún acontecimiento | Recomienda decisiones basadas en datos para una empresa utilizando variables dependientes |
|
Produce resultados que son identificadores para la toma de decisiones (no accionables) |
Crea modelos tangibles y medibles que pueden ayudar a los responsables de la toma de decisiones con ideas libres de prejuicios |
| Hipótesis de toma de decisiones basadas en un número finito de situaciones predeterminadas | Tiene en cuenta las entradas, variables y salidas en modelos de negocio validados y calibrados |
Gartner prevé que el mercado de software de análisis prescriptivo experimentará una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 20,6% entre 2017 y 2022. Esta cifra indica que la diferencia entre el análisis predictivo y el prescriptivo es importante. La analítica predictiva identifica los problemas y los retos, y es importante entender la diferencia entre identificar el problema y los problemas que pueden abordarse mediante la analítica.
Analítica predictiva:
- Identifica tendencias y patrones, analiza datos, crea modelos para la gestión de inventarios, la previsión de la demanda y la rotación de clientes
- Se centra en un conjunto definido de parámetros y generalmente es a corto plazo
- Mide las métricas de forma aislada sin tener en cuenta el impacto global
Analítica prescriptiva:
- Optimiza los modelos de datos heurísticos para la rentabilidad, como la estrategia de inventario para los bienes de consumo basada en los requisitos del cliente
- Explora condiciones hipotéticas y compensaciones sin las limitaciones de los escenarios predeterminados
- Refleja los procesos empresariales con modelos calibrados para obtener información procesable
Puntos clave:
Es fundamental que las empresas conozcan las diferencias y hablen de los problemas que se pueden resolver con estos tipos de análisis. El análisis predictivo proporciona métricas a corto plazo para la comprensión del negocio y el análisis prescriptivo proporcionará respuestas para la toma de decisiones a largo plazo. A medida que el negocio crece, los algoritmos deben ser ajustados con los datos más recientes para capturar ideas recientes y relevantes.
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