Hace pocos días nos ocupábamos, en este mismo blog, de un nuevo concepto que ha transformado radicalmente el paradigma en inteligencia de negocios: la inteligencia predictiva, superando a la inteligencia descriptiva representada por el BI tradicional. Un concepto que apunta hacia el futuro, como decíamos en esa ocasión, utilizando la potencia de las herramientas analíticas más avanzadas para proyectar futuros escenarios posibles y realizar predicciones minimizando al máximo los márgenes de error.
No obstante, el lector mínimamente familiarizado con el mundo del BI advertirá que el diseño de escenarios what-if y la conjetura de acontecimientos futuros (el forecasting) ya eran potencialidades propias de las herramientas business intelligence más habituales y centrales en los ecosistemas BI tradicionales, como el Cuadro de Mando Integral. Por ello cabe profundizar algo más en el concepto, matizando y precisando que las nuevas herramientas surgidas a su amparo, más que facilitar análisis predictivos son, eminentemente, instrumentos de análisis prescriptivo.
Antes de atender las diferencias existentes entre la inteligencia predictiva y la inteligencia prescriptiva (que a su vez dan lugar a las respectivas herramientas analíticas), es preciso insistir en el inconmensurable salto que representa el paso de un paradigma descriptivo a otro caracterizado por poseer una naturaleza predictiva.
Para el BI descriptivo, o tradicional, el centro de interés radica en los acontecimientos presentes y/o pasados, en el conocimiento de los cuales (obtenido mediante el pertinente análisis de datos e informaciones relevantes) se sustentará la posibilidad de confeccionar posibles escenarios de futuro. Sin embargo las predicciones, en un contexto descriptivo, no aportan ninguna guía o referencia sólida para la toma de decisiones quedando estas, en último término, desamparadas y ajenas a cualquier apoyo tecnológico.
Es decir, la inteligencia descriptiva se apoya en el análisis de daos presentes e históricos para ofrecer un abanico de posibilidades futuras, las cuales no es posible analizar como si de escenarios reales se tratase. En cambio, si abordamos las ventajas que nos ofrecen las herramientas de analítica avanzada o predictiva (muchas de las cuales se exponen profusamente en la guía Predictive Analytics: el impacto de la predicción para una organización, un recurso completamente gratuito), veremos que entre ellas destaca, por prioritaria, el apoyo efectivo a la toma de decisiones mediante el análisis de los distintos escenarios posibles.
Resumiendo: a su acción analítica, además de los datos históricos, también se someten las distintas opciones de futuro, aportando a su vez un conocimiento sólido de los diferentes escenarios what-if, y convirtiendo una mera y vacua predicción en consejos prescriptivos para la toma de decisiones.
La cuestión queda muy claramente establecida por las distintas preguntas a las que tratan de responder, respectivamente, las herramientas de análisis descriptivo y las de analítica predictiva; estas últimas caracterizadas, como hemos visto, por el análisis no solo predictivo sino, además (y principalmente) prescriptivo, responden a la pregunta sobre qué deberíamos hacer, mientras que las primeras solo dan respuesta a cuestiones sobre lo que ha acontecido o que acontece, en el presente o el pasado, en el sí o el entorno de una organización y que, con importantes limitaciones, únicamente son capaces de realizar forecastings y aportar alguna pista sobre lo que podría acontecer en distintas situaciones futuras.
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