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Analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva


01/06/2016

La analítica de los datos propios de una empresa para orientar sus decisiones estratégicas es una realidad que ya se realiza en la actualidad. Es cierto que es más predominante en grandes empresas, pero como expone Thiermann (2015), este hábito ha comenzado a extenderse entre pequeñas (18%) y medianas empresas (57%), gracias, principalmente a tres motivos:

Hasta hace relativamente poco tiempo, la analítica realizada era puramente descriptiva. Se analizaba de manera objetiva la base de datos históricos de la empresa, y se intentaban extraer conclusiones estadísticas de acciones pasadas que pudieran defender una decisión estratégica determinada con un grado de confianza alto. Sin embargo, en los últimos años, gracias a la labor de técnicos, estadísticos y matemáticos, se han conseguido desarrollar diferentes sistemas de analítica predictiva y prescriptiva, siempre basados en algoritmos estadísticos y reglas matemáticas, que no solo analizan los históricos de la empresa, sino que buscan predecir escenarios hipotéticos futuros, y tener la capacidad de, en dichos escenarios, modificar diferentes indicadores para analizar su incidencia directa en las decisiones principales y poder tomar la decisión más óptima.
Siempre ha habido dudas en cuanto a las diferencias entre la analítica predictiva y la prescriptiva, y Lafuente (2013) postula esta clara diferenciación entre ambas:

La analítica predictiva y prescriptiva, y las herramientas BI en su gran mayoría, buscan facilitar su propio uso a pequeñas empresas no tan especializadas, independientemente del nivel de conocimiento técnico de sus trabajadores, de su presupuesto o del departamento para el que se quiera utilizar este tipo de herramientas.

El objetivo de tu empresa, en definitiva, debe ser lograr no necesitar perfiles especializados para poder incorporar Business Intelligence, sino desarrollarlo de un modo accesible para todos tus trabajadores.

Referencias bibliográficas

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