¿Conoces qué es la analítica avanzada de datos?
Es una metodología de análisis de datos que utiliza modelos predictivos, algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, automatización de procesos comerciales y otros métodos estadísticos para analizar información comercial de una variedad de fuentes de datos.Utiliza la ciencia de datos más allá de los métodos tradicionales de inteligencia comercial (Business Intelligence – BI) para predecir patrones y estimar la probabilidad de eventos futuros. Esto, a su vez, puede ayudar a una organización a ser más receptiva y aumentar significativamente su precisión en la toma de decisiones.
¿Cuáles son los beneficios de la analítica avanzada?
Además de permitir un mayor uso de los activos de datos y proporcionar a los responsables de la toma de decisiones una mayor confianza en la precisión de los datos, el análisis avanzado ofrece los siguientes beneficios:
Pronóstico preciso. El uso de análisis avanzados puede confirmar o refutar predicciones y modelos de pronóstico con un mayor nivel de precisión que las herramientas de Business Intelligence -BI tradicionales que aún conllevan un elemento de incertidumbre.
Acelera la toma de decisiones. Con predicciones que cuentan con un alto nivel de precisión, los ejecutivos pueden actuar con mayor rapidez, seguros de que sus decisiones comerciales lograrán los resultados deseados y que los resultados favorables se pueden repetir.
Mejora de la gestión de riesgos. El mayor nivel de precisión proporcionado por las predicciones analíticas avanzadas puede ayudar a las empresas a reducir el riesgo de cometer errores costosos.
Anticipa problemas y oportunidades. El análisis avanzado utiliza modelos estadísticos para revelar problemas potenciales en la trayectoria actual del negocio o identificar nuevas oportunidades, de modo que las partes interesadas puedan cambiar de rumbo rápidamente y lograr mejores resultados.
Fases de la analítica avanzada
Normalmente las organizaciones se quedan en la primera fase que contempla el Business Intelligence (BI) y la gestión de dashboards y reportes, sin embargo, esta es solo una de las fases para poder aprovechar el poder real de la analítica avanzada.
Análisis descriptivo: Surgió para ayudar a responder la pregunta ¿qué ha pasado en el negocio? Esta es una etapa preliminar del procesamiento de datos, en esta etapa se crea un resumen de los datos históricos para proporcionar información útil y preparar los datos para su posterior análisis. Para finalizar, se crea una capa de visualización gráfica que genera unos informes visibles y fácilmente entendibles.
Análisis de diagnóstico: Surgió para ayudar a responder la pregunta ¿Por qué ha pasado esto en el negocio? Esta es la segunda etapa de la analítica avanzada de datos. En esta fase, tras encontrar alguna anomalía, fallo o dato que se sale de lo esperado, se procesan los datos para localizar la raíz del problema. Una vez que se ha localizado el problema se puede generar un informe que sólo detalle la problemática localizada y cómo solucionarlo o aplicar cualquiera de las dos siguientes fases de la analítica. Si aplicamos la analítica predictiva se podrá ver cómo afecta este punto al negocio en el futuro y si aplicamos la analítica prescriptiva podremos ver cómo actuar.
Análisis predictivo: Surgió para ayudar a responder la pregunta ¿Qué pasará en el negocio? Esta tercera fase de la analítica avanzada de datos proporciona herramientas para estimar aquellos datos de negocio que son desconocidos o inciertos, o que requieren de un proceso manual o costoso para su detección. Este tipo de analítica permite fortalecer las decisiones de negocio y, por ejemplo, permite adelantarse a las demandas de los clientes o detectar fraudes en pagos electrónicos. Es en esta fase en donde normalmente se aplica el machine learning o la inteligencia artificial.
Análisis prescriptivo: Surgió para ayudar a responder la pregunta ¿Cómo podemos hacer que ocurra el escenario planteado? Una vez estudiadas las predicciones es interesante trabajar para seguir alineados lo máximo posible a las predicciones o estrategias trazadas para llegar a los objetivos. Para ello se utiliza la analítica prescriptiva. Este tipo de analítica ayuda a cumplir la estrategia a seguir para conseguir un objetivo. Se consigue mediante optimización de procesos y mediante reglas de negocio.
