“El análisis prescriptivo es una herramienta de analítica empresarial que va más allá de la predicción y se enfoca en recomendar acciones específicas para optimizar resultados, sugiriendo el mejor curso de acción para alcanzar objetivos específicos. Utiliza datos históricos, modelos predictivos y algoritmos matemáticos para evaluar diferentes escenarios y recomendar la estrategia más efectiva
¿Qué es el análisis prescriptivo?
El análisis prescriptivo (Prescriptive Analytics) se ocupa de encontrar el mejor camino de acción en un escenario potencial, dados los datos disponibles. Está relacionado tanto con el análisis descriptivo como con el análisis predictivo, pero hace hincapié en la información procesable en lugar de en la supervisión de los datos.
Como ya hemos compartido en otros posts, el análisis descriptivo ofrece información sobre lo que ha sucedido, mientras que el análisis predictivo se centra en predecir posibles resultados; el análisis prescriptivo pretende encontrar la mejor solución a partir de una serie de opciones.
Además, este campo también capacita a las empresas para tomar decisiones basadas en la optimización del resultado de futuros eventos o riesgos, y proporciona un modelo accionable para estudiarlos.
- Analítica descriptiva para mostrar lo que ha ocurrido.
- Analítica de diagnóstico para explicar por qué ha ocurrido algo.
- Analítica predictiva para sugerir lo que probablemente ocurrirá a continuación.
- Analítica prescriptiva para indicar a los usuarios lo que deben hacer para obtener un resultado determinado.
Por ejemplo, si una empresa quiere desplegar una estrategia de Big Data, debe tener en cuenta que la estrategia solo prosperará si la cultura organizacional se deja guiar por los datos. Hay que fomentar una cultura abierta a la curiosidad, a la experimentación y a las decisiones basada en las evidencias. ¡Y este reto no es baladí!
En cualquier caso, el análisis prescriptivo es una herramienta poderosa para las empresas que buscan tomar decisiones informadas y estratégicas, aprovechando al máximo los datos disponibles para mejorar la eficiencia y la rentabilidad en múltiples ámbitos.
Generar recomendaciones
No solo predice lo que podría suceder, sino que sugiere, en base a recomendaciones, lo que podríamos hacer para influir en el resultado que esperamos.
Optimizar las alternativas
Identifica la mejor solución entre múltiples opciones, evaluando y optimizando las posibilidades de cada alternativa y considerando sus implicaciones.
Mejorar la toma de decisones
Facilita la selección de la estrategia más beneficiosa para la empresa, basándose en datos y análisis, con el fin de tomar decisiones más informadas y estratégicas.
¿Qué significa para una organización desplegar una estrategia de análisis prescriptivo?
Como hemos indicado previamente, el análisis prescriptivo recopila datos de diversas fuentes, tanto descriptivas como predictivas, para sus modelos, y los aplica al proceso de toma de decisiones. Esto incluye combinar las condiciones existentes y considerar las consecuencias de cada decisión para determinar cómo afectaría al futuro. Además, puede medir las repercusiones de una decisión basándose en diferentes escenarios futuros posibles.
Este campo se nutre en gran medida de las matemáticas y de las capacidades de computación, utilizando diversos métodos estadísticos. El proceso crea y recrea posibles patrones de decisión que podrían afectar a una organización de diferentes maneras. El análisis prescriptivo es el último paso del análisis empresarial.
Pero, es importante destacar que desplegar una estrategia de análisis prescriptivo en una empresa no es solo una mejora técnica, sino un salto estratégico. Implica repensar cómo se toman decisiones, cómo se opera y cómo se genera valor.
Veamos algunas de sus principales implicaciones:
Cambio cultural profundo
En primer lugar, se pasa de un modelo de decisiones por intuición a decisiones basadas en evidencias. Y, por tanto, es vital que los líderes y los equipos confíen en lo que dicen los datos, incluso si contradicen la experiencia.
Por tanto, implica fomentar una cultura de aprendizaje continuo, agilidad y datos accesibles de forma democrática.
El reto asociado: superar la resistencia al cambio o el miedo a “perder el control”.
La estrategia a seguir: involucrar desde el inicio a los líderes del negocio y comunicar los beneficios con claridad.
Inversión en infraestructura y Talento
En segundo lugar, hay que ser conscientes de la necesidad de contar con tecnologías que sean capaces de integrar datos de múltiples fuentes, procesarlos en tiempo real y aplicar modelos avanzados (IA, machine learning, optimización).
Siempre que sea posible, que no sean soluciones aisladas, sino plataformas integradas que faciliten la colaboración y el trabajo multidisciplinar integrado en el ciclo del dato.
Es necesario incorporar Talento, de forma progresiva, con perfiles profesionales como: Científicos de datos, Ingenieros de datos y Traductores de negocio que conecten la tecnología con valor real.
El reto asociado: escasez de talento y posibles altos costos iniciales.
La estrategia a seguir: es recomendable empezar con pilotos concretos y aplicados a casos reales y apoyarse en un programa de alianzas con expertos.
Automatización del modelo de decisiones
Algunas decisiones rutinarias o altamente complejas pueden delegarse a los algoritmos, otras pueden supervisarse bajo demanda o de forma directa por los usuarios clave.
Esto aumenta la velocidad y la consistencia, pero requiere definir claramente los límites y los niveles de supervisión por las personas.
El reto asociado: temor a “robotizar” las decisiones sensibles pueden ser barreras o potenciales resistencias al cambio.
La estrategia a seguir: mantener el control humano en decisiones estratégicas o de alto impacto ético, pero avanzando en las decisiones menos trascendentales que puedan delegarse.
Gobernanza y ética de los datos
Usar datos para tomar decisiones implica gestionar la Privacidad, la Transparencia de los modelos, y la Prevención de sesgos (algorítmicos y humanos).
La empresa debe definir quién puede ver, modificar o actuar con datos, y con qué fines, y debe hacerlo de forma clara y gobernada con criterios de negocio, regulatorios y éticos.
El reto asociado: riesgos de incumplimiento normativo o daño reputacional.
La estrategia a seguir: establecer políticas claras de gobernanza y trabajar con marcos éticos.
Ventaja competitiva sostenible (si se hace bien)
Las empresas que dominan el análisis prescriptivo son más ágiles, personalizan mejor y toman mejores decisiones a escala, sin comprometer la calidad, la eficiencia y la experiencia del cliente.
Es el camino correcto hacia el “negocio inteligente by design”, no solo por intuición.
¿Cómo utilizar el análisis prescriptivo? Aplicaciones prácticas.
La mayoría de las herramientas de BI modernas como Sisense incorporan análisis prescriptivos para ofrecer a los usuarios resultados procesables que les permitan tomar mejores decisiones. Una de las aplicaciones más interesantes de la analítica prescriptiva es la gestión del petróleo y el gas, donde los precios fluctúan constantemente en función de las cambiantes condiciones políticas, medioambientales y de la demanda.
Para los proveedores de la industria manufacturera, la capacidad de modelizar los precios en función de diversos factores les permite tomar mejores decisiones sobre producción, almacenamiento y nuevos descubrimientos. Además, tanto el análisis prescriptivo como el predictivo son útiles para gestionar los equipos y el mantenimiento en la fabricación, así como para tomar mejores decisiones sobre las ubicaciones de perforación y exploración.
En otros ámbitos como la Sanidad, el análisis prescriptivo se aplica en todo el sector, tanto en la atención al paciente como en la administración sanitaria. En el caso de los médicos y los profesionales sanitarios, el análisis prescriptivo ayuda a mejorar la atención clínica y a ofrecer un servicio más satisfactorio a los pacientes.
Las empresas aseguradoras utilizan la analítica prescriptiva en sus modelos de evaluación de riesgos para proporcionar información sobre precios y primas a sus clientes. Para las empresas farmacéuticas, el análisis prescriptivo ayuda a identificar las mejores pruebas y cohortes de pacientes para los ensayos clínicos. Así se reducen los costes de las pruebas, lo que a la larga ayuda a acelerar el desarrollo de fármacos y su posible aprobación.
Veamos algunos casos e historias de clientes que han obtenido resultados en sus industrias.
“Con Sisense podemos ofrecer a nuestros clientes tendencias, diferentes marcadores y puntos de referencia e información valiosa que antes no era posible. Hemos sido capaces de crear valor para nuestros clientes, que ayuda a mejorar sus prácticas de negocio basadas en conocimientos en tiempo real”.
“Todo depende de lo que se haga con los datos recopilados. A menos que se disponga de un método claro para dividir los datos y presentarlos a los usuarios, no son realmente útiles. Con una herramienta como Sisense, el juego cambia por completo”.
“Las capacidades de IA de Sisense nos permiten traducir rápidamente datos complejos en perspectivas claras, identificar tendencias y tomar decisiones rápidas durante los ensayos clínicos. Está transformando la forma en que garantizamos la seguridad de los pacientes y agilizando nuestro la vigilancia de datos”
¿Quieres saber cómo tu organización puede mejorar su estrategia de análisis prescriptivo para combinar eficazmente la ciencia y el análisis de los datos para ir más allá de las predicciones?
Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.
Parapentex Studios, July 2025