Es importante determinar la precisión de un sistema de análisis prescriptivo para predecir los resultados futuros antes de confiar en él para los procesos esenciales de toma de decisiones. Puede ayudar a determinar la precisión de estos sistemas comparando sus predicciones con los resultados reales a medida que estén disponibles. Para los fabricantes, la capacidad de modelar los precios en función de una variedad de factores les permite tomar mejores decisiones sobre la producción, el almacenamiento y los nuevos descubrimientos. En la inteligencia empresarial relacionada con la salud, el análisis prescriptivo es aplicado en toda la industria tanto en la atención al cliente como en la gestión.
Con la llegada de la analítica prescriptiva, ¿los médicos experimentados estarán dispuestos a dejar de lado sus conocimientos intuitivos cuando se enfrenten a decisiones o recomendaciones sólidas y respaldadas por datos? El Domina el análisis de datos con este curso online supera la predicción simple para mejorar la atención médica describe el impacto de gran alcance de la analítica prescriptiva en el negocio de la salud. Por lo tanto, la empresa puede tomar decisiones basadas en un historial de hechos y en vista de diferentes posibilidades y obtener recomendaciones estratégicas para optimizar los resultados en diferentes sectores. Un ejemplo podría ser una compañía telefónica que se da cuenta de que el uso que hace un cliente de sus servicios está disminuyendo. El análisis prescriptivo puede sugerir que existe una optimización de los servicios o un ajuste de los precios para evitar la pérdida de ese cliente.
Con Datos Maestros ML, puede:
La analítica prescriptiva es de gran importancia para las organizaciones debido a que no solo les permite visualizar cómo ha venido siendo su desempeño, sino que también hace las hace cuestionarse sobre lo que deberían hacer para mejorar sus métricas y procedimientos. Con ayuda del análisis prescriptivo, es posible crear estrategias, trazar un plan de acción adecuado e incluso, poder determinar cuánto tiempo tardarán en implementar dichos cambios. Pese a la necesidad que existe de contar con este tipo de soluciones en las organizaciones, en 2020 el Foro Virtual de Datos e Información de Forrester reveló que solo el 49% de todas las decisiones comerciales se toman en base a información cuantitativa. Lo anterior puede significar un problema debido a que el porcentaje restante de organizaciones, no saca provecho a los datos que tienen a su alcance para optimizar sus procesos de toma de decisiones. A pesar de que los algoritmos puedan orientarnos durante el proceso de toma de decisiones, es necesario prestar atención a posibles sesgos no deseados que pueden producirse por un limitado número de variables consideradas en los modelos.
Esto significa que los individuos que pueden no priorizar los intereses de la organización pueden tener menos influencia sobre el proceso de toma de decisiones. Por esta razón, muchas organizaciones establecen protocolos que priorizan la toma de decisiones prescriptivas sobre cualquier otra fuente. Por ejemplo, un asesor financiero puede optar por invertir el dinero sólo en función de su software de https://imagendelgolfo.mx/nacional/domina-el-analisis-de-datos-con-este-curso-online/50458381.
Tipos de análisis de datos (con ejemplos)
Esto reduce los costos de las pruebas para eventualmente ayudar a acelerar el desarrollo de los medicamentos y su posible aprobación. De esta manera, la información captada por las técnicas de process mining, podría ser de gran utilidad a la hora de implementar una solución de analítica prescriptiva. Con estas dos herramientas, las organizaciones pueden tener un mejor panorama de los problemas que tienen en sus procesos internos.
Las empresas utilizan análisis prescriptivos para resolver todo tipo de problemas del mundo real. Los sistemas de análisis prescriptivos no son perfectos y requieren un seguimiento y un mantenimiento estrictos. Los problemas de calidad de los datos, como la información faltante o incorrecta, pueden generar predicciones falsas, y el sobreajuste en los modelos puede generar predicciones inflexibles que no pueden manejar los cambios en los datos a lo largo del tiempo.