De hoy negocio El paisaje es tumultuoso, con el 29% de las empresas del Reino Unido que citan la incertidumbre económica como un factor clave para afectar la facturación. El éxito en este clima significa tomar las decisiones correctas de manera rápida y confidentemente, mantenerse por delante de la competencia a menudo se debe a una serie de pequeñas decisiones tácticas en lugar de un gran eje.
Para lograr la precisión y la velocidad al calcular esta invaluable información comercial, los datos juegan un papel clave en la demostración de que las recomendaciones se basan en aprendizajes comerciales sólidos. Datos-La toma de decisiones impulsadas se está convirtiendo realmente en hacer o ruptura, y tanto análisis predictivo como prescriptivo son parte de esto.
Vicepresidente senior de asociaciones globales en Oxylabs.
La diferencia entre análisis predictivo y prescriptivo
Estas dos formas de análisis de datos comparten muchas similitudes, por ejemplo, ambos métodos usan aprendizaje automático (ML) y AI Soluciones para analizar grandes cantidades de datos para que los líderes puedan tomar decisiones informadas respaldadas por datos a velocidad.
A pesar de estas superposiciones, se deben considerar algunas diferencias clave. El análisis predictivo ha existido más tiempo, y es el análisis impulsado por los conjuntos de big data para predecir lo que podría suceder. En esta forma de análisis, algoritmos y Herramientas AI están capacitados para hacer predicciones basadas en patrones de datos existentes.
Prescriptive Analytics lleva esto un paso más allá al decir a los tomadores de decisiones no solo lo que podría suceder, sino también asesorarlos en los próximos pasos. Esto hace una gran diferencia y proporciona un nuevo nivel de valor, que actúa como socio para el negocio, más allá de simplemente generar datos puros.
Acelera la toma de decisiones oportuna, lo que puede marcar la diferencia en la economía de ritmo rápido y acelerado que enfrentan las empresas de la economía hoy en día. Con esto en mente, no es de extrañar que el análisis prescriptivo haya ganado una tracción particular en los últimos años y se espera que vean una adopción aún más amplia en el futuro.
Análisis de datos avanzados en la vida cotidiana
Advanced Analytics ya ha impactado la vida cotidiana en más maneras de lo que las personas se dan cuenta. Según Harvard Business Review, el aplicaciones Varía desde la detección de mal funcionamiento en la fabricación hasta la orientación conductual en el marketing. A continuación se muestran casos de uso que han ganado la mayor tracción en los últimos 12 meses.
El análisis predictivo ha sido utilizado durante años por los profesionales de la salud para pronosticar brotes de enfermedades, monitorear el número de casos y los patrones de gráficos a nivel mundial. Para las compañías farmacéuticas, pueden usar esta herramienta para analizar datos históricos para predecir los resultados de los procesos de desarrollo de fármacos y los ensayos clínicos, incluida la ayuda para mejorar la eficiencia operativa y llevar los medicamentos al mercado más rápido.
Fuera de la medicina, estamos viendo que los análisis predictivos se utilizarán para resolver el creciente problema del delito cibernético. El año pasado, una encuesta de PwC encontró que el 75% de los ejecutivos encuestados dijeron ciberseguridad planteó un riesgo para su negocio. Esto se debe en parte al hecho de que los piratas informáticos están desarrollando continuamente nuevas técnicas; Algo que la industria minorista ha estado plagada de este año.
En respuesta, los científicos de datos están utilizando análisis prescriptivos para evitar los ataques activamente. Para identificar patrones de comportamiento, aprovechan los registros de seguridad, el tráfico de la red, los alimentos de inteligencia de amenazas y otras fuentes de datos. Una vez que se han recopilado estos datos, los equipos buscan anomalías que puedan indicar una amenaza.
Prescriptive Analytics permite a los científicos de datos ejecutar medidas de seguridad de manera proactiva, poniéndolas por delante de los piratas informáticos.
Prescriptive Analytics también juega un papel clave en los mercados minoristas y de comercio electrónico para personalizar las experiencias de los clientes estadounidenses. Por ejemplo, AmazonasEl motor de recomendación de SM ML predice lo que los usuarios podrían comprar a continuación y sugiere descuentos, optimizaciones de entrega y ajustes de inventario para maximizar las conversiones.
Este nivel de análisis se ha convertido en una parte esencial de la retención de clientes y el crecimiento de los ingresos dentro de la industria minorista.
¿Qué retiene el crecimiento de la economía de datos?
Estos ejemplos no son una lista exhaustiva de casos de uso de análisis de datos actuales. Los análisis predictivos y prescriptivos están transformando la gestión de la cadena de suministro, logística, viajes y transporte, industria pesada, comercio electrónico Marketing: Sería imposible incluir toda la lista aquí. Además de esto, se espera que aumente el uso de análisis prescriptivos.
Sin embargo, hay algunos factores que detienen esto de la implementación efectiva en los mercados, ya que se deben eliminar algunos de los posibles «famosos» en el uso de análisis de datos. Un desafío que estamos viendo actualmente es el factor humano: debido al analfabetismo de los datos, muchos equipos de funciones cruzadas 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 de mano» que es potencialmente aún más importante: falta de datos de calidad. Según IBM, se estima que $ 3.1 billones del PIB de los Estados Unidos podrían perderse debido a los malos datos anualmente, con un impactante 1 de cada 3 líderes empresariales que informan que no confían en sus propios datos.
No necesita experiencia para darse cuenta de que la toma de decisiones exitosa basada en datos necesita que los datos en sí sean confiables, oportunos y relevantes. Además de estos, las empresas pueden encontrarse con varios problemas de calidad de datos. Un problema común depende exclusivamente de los datos históricos para el análisis predictivo y prescriptivo, lo que deja a las empresas que abordan los desafíos de ayer en lugar de los mañana.
Otro problema de lugar común es que los datos internos se están airen. Esto puede resultar en una imagen incompleta que produce resultados sesgados y ideas en las que no se puede confiar. En términos más generales, aunque los datos internos pueden ser muy valiosos para responder preguntas específicas, las empresas también deben incorporar datos externos si realmente se benefician de un análisis de datos avanzado.
El papel inesperado del raspado web en las ideas basadas en datos
Esto nos lleva al papel del raspado web en el análisis de datos avanzados, un método para acceder y recopilar datos disponibles públicamente de manera automatizada. Al utilizar API u otras soluciones de raspado, las empresas pueden recopilar datos no estructurados de una variedad de fuentes, como sitios de comercio electrónico, medios de comunicación, foros, motores de viajes, juntas de trabajo y analizarlos en conjuntos de datos analizables.
A través del raspado web, las organizaciones pueden recopilar datos granulares que son valiosos para el análisis predictivo y prescriptivo. Los datos externos multifacéticos pueden complementar conjuntos de datos internos recopilados por las empresas y proporcionar información sobre el sentimiento del consumidor, las tendencias del mercado, las fluctuaciones de precios y las estrategias de la competencia.
La colección de inteligencia web ha sido durante mucho tiempo una industria invisible que proporciona una ventaja competitiva para diferentes sectores económicos, utilizados por millones diarios. Para los profesionales de la ciberseguridad, la inteligencia web proporciona información vital sobre las amenazas emergentes, las vulnerabilidades, así como las tácticas, las técnicas y los procedimientos (TTP) utilizados por los cibercriminales.
Mientras tanto, en el comercio electrónico, los jugadores grandes y pequeños usan el raspado web todos los días para ajustar dinámicamente los precios y reunir ideas sobre el interés y el sentimiento del cliente. En otras palabras, el raspado de datos se integra en la vida cotidiana de millones de usuarios para obtener mejores precios, servicios y experiencias.
Al emplear las nuevas soluciones de raspado con AI y ML, ahora es posible recopilar datos en tiempo real. De manera crucial, la sincronización de señales externas oportunas con soluciones de análisis de datos internos es esencial para un análisis prescriptivo efectivo.
Como se mencionó anteriormente, empresas No quiero crear planes de acción para los datos de ayer, necesitan saber que seguir las recomendaciones de análisis avanzados es la respuesta correcta a las condiciones en este momento. No tener en cuenta los desarrollos en tiempo real podría ser fatal en términos de toma de decisiones.
La toma de decisiones basada en datos es la nueva norma
En el mundo actual, los análisis predictivos y prescriptivos se están volviendo rápidamente indispensables. Hace unos años, solo se consideraban «agradables a los haves» que le 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 completamente el análisis de datos avanzados, se está volviendo cada vez más importante hacerlo.
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