La diferencia entre la analítica predictiva y la prescriptiva
Estas dos formas de análisis de datos comparten muchas semejanzas. Por ejemplo, ambos métodos usan Machine Learning (ML) y soluciones de IA para analizar grandes cantidades de información. Así, los líderes pueden tomar decisiones rápidas y fundamentadas con datos.
A pesar de estas similitudes, hay diferencias clave a considerar. La analítica predictiva existe desde hace más tiempo y es el análisis impulsado por grandes conjuntos de datos para predecir lo que podría pasar. En esta forma de análisis, se entrenan algoritmos y herramientas de IA para hacer predicciones basadas en patrones de datos existentes.
La analítica prescriptiva va un paso más allá, indicando a los decisores no solo lo que podría ocurrir, sino también aconsejándoles sobre los próximos pasos. Esto marca una gran diferencia y proporciona un nuevo nivel de valor, actuando como un socio para el negocio, más allá de solo entregar datos puros.
Acelera la toma de decisiones oportuna, lo que puede ser crucial en la economía rápida y dinámica que las empresas enfrentan hoy. Por eso, no es extraño que la analítica prescriptiva haya ganado tanta tracción recientemente y se espera que su adopción sea aún mayor en el futuro.
La analítica de datos avanzada en la vida cotidiana
La analítica avanzada ya ha impactado la vida diaria en más formas de las que la gente cree. Según Harvard Business Review, las aplicaciones varían desde detectar fallos en la manufactura hasta el targeting conductual en marketing. Abajo hay casos de uso que han ganado más fuerza en los últimos 12 meses.
Los profesionales de la salud han usado la analítica predictiva por años para predecir brotes de enfermedades, monitoreando números de casos y trazando patrones globalmente. Las empresas farmacéuticas pueden usar esta herramienta para analizar datos históricos y predecir los resultados de los procesos de desarrollo de medicamentos y los ensayos clínicos, ayudando a mejorar la eficiencia operativa y a llevar fármacos al mercado más rápido.
Fuera de la medicina, vemos la analítica predictiva usada para resolver el problema creciente del cibercrimen. El año pasado, una encuesta de PwC encontró que el 75% de los ejecutivos encuestados dijo que la ciberseguridad representaba un riesgo para su empresa. Esto se debe en parte a que los hackers desarrollan técnicas nuevas continuamente; algo con lo que la industria minorista ha lidiado mucho este año.
En respuesta, los científicos de datos usan analítica prescriptiva para anticiparse proactivamente a los ataques. Para identificar patrones de comportamiento, aprovechan registros de seguridad, tráfico de red, fuentes de inteligencia de amenazas y otras fuentes de datos. Una vez recolectados estos datos, los equipos buscan anomalías que puedan indicar una amenaza.
La analítica prescriptiva permite a los científicos de datos ejecutar medidas de seguridad de manera proactiva, poniéndolos por delante de los hackers.
La analítica prescriptiva también juega un papel clave en los mercados minoristas y de comercio electrónico para personalizar las experiencias de los clientes. Por ejemplo, el motor de recomendaciones de Amazon, impulsado por ML, predice lo que los usuarios podrían comprar next y sugiere descuentos, optimizaciones de entrega y ajustes de inventario para maximizar las conversiones.
Este nivel de análisis se ha vuelto una parte esencial de la retención de clientes y el crecimiento de ingresos dentro de la industria minorista.
¿Qué frena el crecimiento de la economía de datos?
Estos ejemplos no son para nada una lista exhaustiva de los casos de uso actuales de análisis de datos. La analítica predictiva y prescriptiva están transformando la gestión de la cadena de suministro, la logística, los viajes y transporte, la industria pesada, el marketing de e-commerce: sería imposible incluir la lista completa aquí. Además, se espera que el uso de la analítica prescriptiva aumente.
Sin embargo, hay factores que frenan su implementación efectiva en los mercados, ya que algunos de los potenciales “frenos” al uso del análisis de datos necesitan ser eliminados. Un desafío que vemos actualmente es el factor humano – debido a la analfabetismo de datos, muchos equipos multidisciplinares aún carecen del conocimiento y las habilidades para interpretar correctamente los datos predictivos y prescriptivos, y esto les impide alcanzar su verdadero potencial.
Hay otro “freno” que es potencialmente aún más importante – la falta de datos de calidad. Según IBM, se estima que se podrían perder 3,1 billones de dólares del PIB de Estados Unidos anualmente debido a los malos datos, y es impactante que 1 de cada 3 líderes empresariales reporte que no confía en sus propios datos.
No se necesita ser un experto para darse cuenta de que la toma de decisiones exitosa basada en datos necesita que los datos mismos sean confiables, oportunos y relevantes. Además de esto, las empresas pueden encontrarse con varios problemas de calidad de datos. Un problema común es depender exclusivamente de datos históricos para el análisis predictivo y prescriptivo, lo que hace que las empresas aborden los desafíos de ayer en vez de los de mañana.
Otro problema común es que los datos internos estén en silos. Esto puede resultar en una imagen incompleta que produce resultados sesgados e ideas en las que no se puede confiar. Más generalmente, aunque los datos internos pueden ser muy valiosos para responder preguntas específicas, las empresas también necesitan incorporar datos externos si quieren beneficiarse verdaderamente del análisis de datos avanzado.
El papel inesperado de la web scraping en las ideas basadas en datos
Esto nos lleva al papel del web scraping en el análisis de datos avanzado – un método para acceder y recolectar datos disponibles públicamente de manera automatizada. Al utilizar APIs u otras soluciones de scraping, las empresas pueden recolectar datos no estructurados de varias fuentes, como sitios de e-commerce, medios de noticias, foros, motores de viaje, tableros de empleo, y convertirlos en conjuntos de datos analizables.
A través del web scraping, las organizaciones pueden recolectar datos granulares que son valiosos tanto para el análisis predictivo como para el prescriptivo. Los datos externos multifacéticos pueden complementar los conjuntos de datos internos recolectados por las empresas y proporcionar ideas sobre el sentimiento del consumidor, tendencias del mercado, fluctuaciones de precios y estrategias de la competencia.
La recolección de inteligencia web ha sido durante mucho tiempo una industria invisible que proporciona una ventaja competitiva para diferentes sectores económicos, usada por millones diariamente. Para los profesionales de la ciberseguridad, la inteligencia web proporciona ideas vitales sobre amenazas emergentes, vulnerabilidades, así como las tácticas, técnicas y procedimientos (TTPs) usados por los cibercriminales.
Mientras tanto, en el e-commerce, actores grandes y pequeños usan web scraping todos los días para ajustar dinámicamente los precios y reunir información sobre el interés y el sentimiento del cliente. En otras palabras, la scraping de datos está integrada en la vida cotidiana de millones de usuarios para obtener mejores precios, servicios y experiencias.
Al emplear las más nuevas soluciones de scraping impulsadas por IA y ML, ahora es posible recolectar datos en tiempo real. Crucialmente, sincronizar señales externas oportunas con soluciones internas de análisis de datos es esencial para una analítica prescriptiva efectiva.
Como se mencionó anteriormente, las empresas no quieren crear planes de acción para los datos de ayer, necesitan saber que seguir las recomendaciones del análisis avanzado es la respuesta correcta a las condiciones actuales. No considerar los desarrollos en tiempo real podría ser fatal en términos de la toma de decisiones.
La toma de decisiones basada en datos es la nueva norma
En el mundo de hoy, la analítica predictiva y prescriptiva se están volviendo rápidamente indispensables. Hace unos años, solo se consideraban “agradables de tener” y daban a las empresas una ventaja competitiva, pero hoy se han convertido en herramientas esenciales para mantenerse al día con las condiciones del mercado que cambian rápidamente y la competencia global. Si las empresas aún no han adoptado plenamente el análisis de datos avanzado, es cada vez más importante que lo hagan.