Si usted se mantiene al día con las tendencias del mundo de TI, ya sabrá que la demanda y el interés por la ciencia de datos han crecido mucho. Con cada vez más aplicaciones para los datos y el Big Data, el análisis predictivo y el prescriptivo siguen siendo algunos de los procesos más solicitados por el mercado.
Sin embargo, todavía existen muchas dudas sobre las diferencias entre el análisis predictivo y el prescriptivo, y aún más preguntas sobre cómo aplicar estos análisis en TI.
Por eso, en este artículo reunimos las respuestas a estas preguntas para que pueda resolver todas sus dudas sobre el análisis predictivo y prescriptivo. ¡Siga leyendo!
¿Cuál es la diferencia entre el análisis predictivo y el prescriptivo?
Provenientes del mismo gran campo científico, la ciencia de datos y la analítica avanzada, el análisis predictivo y el prescriptivo tienen incluso nombres similares. Sin embargo, sus objetivos son muy diferentes.
El análisis predictivo, como su nombre lo indica, tiene como objetivo prever o crear modelos predictivos sobre eventos futuros. Este tipo de análisis se basa en patrones de datos actuales e históricos para determinar si es probable que esos patrones vuelvan a ocurrir.
Por otro lado, el análisis prescriptivo es un proceso que analiza los datos y ofrece recomendaciones sobre cómo optimizar las prácticas del negocio y alcanzar los resultados previstos.
El análisis prescriptivo puede entenderse, en cierto modo, como una extensión del análisis predictivo. Si el análisis predictivo interpreta los datos para prever lo que podría suceder, el prescriptivo reinterpreta los datos y los posibles escenarios futuros para sugerir las mejores estrategias de acción.
Aplicaciones del análisis predictivo y prescriptivo en TI
Las aplicaciones del análisis predictivo y prescriptivo son prácticamente ilimitadas: puede utilizarse para mejorar la eficiencia operativa en la industria, para mejorar productos en el retail o incluso para ayudar a los inversionistas a orientar mejor sus recursos.
En el área de TI, una aplicación muy común del análisis predictivo y prescriptivo se da en el segmento de ITOps, u operaciones de tecnologías de la información. Algunos ejemplos son:
Identificar la causa raíz de los problemas en las aplicaciones
Con el análisis predictivo y prescriptivo es más fácil identificar los verdaderos problemas de rendimiento en las aplicaciones, y los equipos de TI pueden resolver la causa principal rápidamente, sin perder tiempo buscando el problema.
Monitorear la estabilidad de las aplicaciones
En lugar de utilizar muchas otras aplicaciones para monitorear la estabilidad y la salud de una sola aplicación, la alimentación constante de datos al análisis predictivo y prescriptivo puede funcionar como una forma de monitoreo más práctica y eficaz.
Prever fallas en la aplicación antes de que ocurran
La clave para prever fallas en las aplicaciones es utilizar el análisis predictivo y prescriptivo para crear un modelo predictivo basado en datos históricos de fallas anteriores. El modelo aprenderá los patrones de falla y monitoreará ocurrencias similares, previendo fallas futuras antes de que sucedan.
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