5 de diciembre de 2016

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El coste de no hacer nada en el análisis predictivo de la información

El coste de no hacer nada en el análisis predictivo de la información

El coste de no hacer nada en el análisis predictivo de la información
junio 19
16:26 2014

Isidro Vellis

Isidro Velis, presales Consultant en UNIT4 Ibérica.

¿Cuánto cuesta no hacer nada? En principio, si no haces algo no cuesta, ¿no? Veámoslo desde otro punto de vista. Si vamos a cualquier comercio, y no hallamos los productos que esperábamos encontrar, o la oferta existente no coincide con nuestras expectativas, ¿qué coste tiene esta situación para el establecimiento?, ¿volveríamos al comercio en un futuro?

De forma análoga, si estamos al frente de la gestión de una compañía y no invertimos recursos en predecir escenarios futuros, que nos permitan establecer una estrategia adecuada, ¿supone esto un ahorro? ¿es gratuito el dirigir la compañía a ciegas?

Resulta cuanto menos llamativo que únicamente una de cada ocho empresas disponga de sistemas con capacidad suficiente como para realizar análisis predictivos, quedándose las otras siete ancladas en el estudio de datos históricos que ya han acontecido, y sobre los que no pueden reaccionar. Evidentemente su implantación implica una inversión, tanto en recursos económicos como humanos, pero sin lugar a dudas tiene un retorno claro. Pensemos en una entidad financiera que no realizara un estudio antes de proporcionar un crédito significativo a uno de sus clientes, a partir de datos históricos y tendencias del momento. El riesgo en el que incurriría superaría con creces el coste de dicho estudio.

Dentro del análisis de información, podemos decir que existen tres niveles:

  • Descriptivo
  • Predictivo
  • Prescriptivo

El análisis descriptivo pretende, mediante técnicas de reporting tradicional, Ad Hoc, y multidimensional, proporcionar una visión sobre lo que ha ocurrido, en qué medida, y al nivel de detalle deseado. Es el más sencillo, pero el que otorga una menor ventaja competitiva dado que prácticamente todas las empresas lo han alcanzado.

El predictivo va un paso más allá, incorporando alertas, presupuestación y herramientas de simulación, de forma que permite identificar qué acciones son necesarias en un determinado momento, que ocurrirá si las tendencias se mantienen en el tiempo, y qué podría ocurrir ante determinados cambios en el modelo. Es, de los tres niveles, el más equilibrado en términos de complejidad y competitividad.

El prescriptivo es el más sofisticado y complejo, y se basa en la optimización tradicional y estocástica. Estudia las condiciones que se han de dar para conseguir el mejor resultado, llegando a considerar el efecto de la variabilidad dentro del modelo. Es el que va a proporcionar las mayores ventajas competitivas de los tres, pero no todas las compañías están preparadas para implementarlo debido al estado actual de sus sistemas de información.

Las aplicaciones informáticas de business analytics tienen, en general, más que superado el primer nivel. La tendencia del momento consiste en permitir que las compañías evolucionen al menos al segundo nivel, sin necesidad de realizar fuertes inversiones para conseguirlo, y con autonomía suficiente como para poder abordar su implantación internamente, con las debidas herramientas informáticas y el soporte de su proveedor tecnológico.

El reto del futuro no muy lejano de aquellas empresas que quieran seguir siendo competitivas en el mercado será abordar el tercer nivel, pero a éste sólo llegarán aquellas que hayan dado los pasos previos, con lo que es momento de considerar si realmente es gratuito no hacer nada.

 

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Elisabeth Rojas

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