El análisis prescriptivo sugiere opciones que se pueden aprovechar para la toma de decisiones futuras y disminuir el riesgo. Esta herramienta permite procesar continuamente los datos y mejorar las predicciones para ofrecer nuevas alternativas durante la toma de decisiones. La analítica prescriptiva puede recortar la incertidumbre de inmediato y reducir las condiciones cambiantes.

Al predecir el comportamiento de los consumidores, tener en cuenta los precios históricos y hacer un seguimiento de los precios de la competencia, las empresas hoteleras pueden fijar el precio de sus habitaciones para producir la máxima cantidad de ingresos y beneficios. Por ejemplo, si los precios de los competidores para una fecha específica son más bajos debido a la disminución de la demanda, un sistema de análisis prescriptivo puede bajar los precios de su propia empresa para igualar los precios de los competidores. Para funcionar correctamente, las organizaciones pueden necesitar programar sistemas de análisis prescriptivos para recopilar datos de los lugares correctos, analizarlos según los algoritmos adecuados e identificar los resultados correctos. Por este motivo, las organizaciones pueden necesitar personas con conocimientos especializados en este tipo de sistemas para operarlos y programarlos. Con una programación correcta, estos sistemas pueden hacer predicciones precisas de forma más fiable.

Mayor gestión de esfuerzos y rentabilidad

Un Un curso de analista de datos para integrarse al sector TI eficaz puede suponer una ventaja competitiva para las empresas de muchos sectores. Por ejemplo, una empresa de alquiler de coches puede utilizar la analítica prescriptiva para determinar los mejores precios de alquiler de coches para fechas futuras, maximizando sus ingresos y su margen de beneficios. La empresa puede hacerlo mediante un algoritmo, un sistema que analiza los datos de precios históricos, las tendencias actuales y los precios de la competencia para calcular el mejor precio en cada momento. La predicción y la toma de decisiones futuras pueden ser importantes por muchas razones, como garantizar la salud y la seguridad de las personas o mantener y aumentar los flujos de ingresos.

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 análisis prescriptivo. Ahora debes revisar la recomendación, decidir si tiene sentido para ti y luego tomar las medidas adecuadas. Algunas situaciones requieren la intuición y el juicio humano y, en estos casos, el análisis prescriptivo debe verse como un soporte de decisiones en lugar de una automatización de decisiones. Por el contrario, si tu modelo prescriptivo está integrado a un proceso más grande, las acciones posteriores pueden ocurrir automáticamente.

Garantías de efectividad de las soluciones de analítica prescriptiva del IIC

Con el https://elmanana.com.mx/tecnologia/2023/11/24/un-curso-de-analista-de-datos-para-integrarse-al-sector-ti-112671.html, puede tomar decisiones oportunas si las ventas están disminuyendo, como reducir los precios, comercializar más o descontinuar el producto. Puede estar seguro de almacenar el inventario con precisión en todos los canales si un artículo sale volando de los estantes. Un enfoque de análisis de diagnóstico puede identificar qué hay detrás de los retrasos y las paradas no planificadas de un fabricante, por ejemplo.

En la industria de del comercio, el análisis prescriptivo ayuda a destacar las preferencias del cliente para maximizar la probabilidad de una venta. El análisis prescriptivo aprende del historial de transacciones anteriores, de las interacciones con los clientes y de las preferencias seleccionadas para prescribir interacciones óptimas. Así que los productores de gas y las empresas de servicios públicos tienen un gran interés en predecir con mayor precisión los precios del gas para que puedan bloquear en términos favorables mientras se cubren los riesgos a la baja.

¿Dónde se utiliza el análisis de datos?‎

A día de hoy, la tecnología permite aplicar la analítica descriptiva incluso en tiempo real. Las redes distribuidas, el avance del 5G, el edge computing y el Internet de las Cosas abren la puerta a una considerable reducción de la latencia en el procesamiento de los datos. Esto puede parecer obvio, pero en la práctica, no todas las organizaciones están tan orientadas a los datos como podrían estarlo. Según la empresa de consultoría de gestión global McKinsey Global Institute, las empresas que se basan en los datos son mejores a la hora de captar nuevos clientes, mantener su fidelidad y lograr una rentabilidad superior a la media [2]. Con este tipo de análisis los bancos pueden determinar si una operación que se está realizando es confiable o se trata de alguna transacción que no está siendo realizada por el cliente.

• La mayoría de gramáticas tradicionales y el enfoque gramatical mayoritario en la enseñanza de la lengua sigue un enfoque prescriptivo.
• Puede ser útil agrupar estos tipos de análisis en cuatro categorías de uso común en este campo.
• Puede tener en cuenta estos cálculos durante los procesos de toma de decisiones para limitar el riesgo asociado a sus acciones.
• El gran volumen de datos disponible en las empresas actualmente, ha generado la necesidad de obtener herramientas ideales para sacar mayor provecho a la información y optimizar las operaciones.
• El enfoque prescriptivo analiza las decisiones potenciales, las interacciones entre ellas, las diversas influencias sobre ellas y el impacto general de todos estos factores sobre un resultado.

El análisis prescriptivo podría usarse para evaluar si un departamento de bomberos local debe exigir a los residentes que evacuen un área en particular cuando un incendio forestal está ardiendo cerca. También podría usarse para predecir si los lectores de un tema en particular serán populares entre los lectores en función de los datos de búsqueda y las redes sociales compartidas de temas relacionados. Otro uso posible es ajustar un programa de capacitación de trabajadores en tiempo real en función de cómo el trabajador está respondiendo a cada lección.