Analítica de Datos 

Tipos de análisis de datos

¿Qué tan profundo se debe llegar a los datos en busca de ideas o hipótesis basadas en hechos?

Hay 4 tipos diferentes de análisis. Aquí, comenzaremos con el más simple y pasamos a los tipos más sofisticados. Un punto importante, cuanto más complejo es un análisis, más valor aporta.

Analítica descriptiva

Técnica que responde a la pregunta de qué sucedió. Después de analizar los ingresos mensuales por grupo de productos y la cantidad total de piezas producidas por mes, un fabricante puede responder una serie de preguntas sobre "qué sucedió". Estos hallazgos simplemente indican que algo está mal o bien, sin explicar por qué.

Analítica diagnóstica

En esta etapa, los datos históricos se pueden contrastar con otros datos para responder a la pregunta de por qué sucedió algo. Un caso sería desglosar las ventas y el beneficio bruto en categorías para averiguar por qué no se alcanzó un objetivo de ventas. La analítica de diagnóstico ofrece información detallada sobre un problema particular. Al mismo tiempo, una empresa debe tener información detallada a su disposición, de lo contrario, la recolección de datos puede resultar individual para cada problema y llevar mucho tiempo.

Analítica predictiva

Técnica que se anticipa y sugiere lo que es probable que suceda. Utiliza los hallazgos de análisis descriptivos y de diagnóstico para detectar grupos y excepciones, y para predecir tendencias futuras, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para la predicción. La analítica predictiva pertenece a los tipos de analítica avanzada y ofrece muchas ventajas, como el análisis basado en aprendizaje automático. No debemos olvidar que el pronóstico es sólo una estimación, cuya precisión depende en gran medida de la calidad de los datos y la estabilidad de la situación.

Analítica prescriptiva

Es prescribir qué medidas tomar para eliminar un problema futuro o aprovechar al máximo una tendencia. Este tipo de análisis requiere no sólo datos internos históricos sino también información externa debido a la naturaleza de los algoritmos en los que se basa.

Beneficios para las empresas

Las organizaciones reconocen los beneficios de introducir análisis en todos los departamentos y sus estadísticas, y aspiran a estar más orientadas a tomar decisiones basadas en esta información. En lugar de limitar su uso al departamento de TI, hay muchas ventajas en poner las ideas en manos del usuario final.

1. El uso de analítica de datos reduce lo costos

En las industrias los procesos como el aseguramiento de la calidad y las pruebas pueden implicar muchas complicaciones en el negocio. El análisis de datos puede proporcionar información sobre el impacto de diferentes variables en el proceso de producción, lo que ayuda a las industrias a tomar mejores decisiones.

2. El uso de analítica de datos aumenta la eficiencia

En el negocio hotelero, se pueden recopilar datos y estadísticas sobre tiempos de vuelo y demandas, patrones climáticos, vacaciones y otros datos relevantes para determinar el precio más óptimo para el hotel por día en función de la demanda esperada, mejorando los resultados de ventas.

3. El uso de analítica de datos mejora los precios

Los negocios de logística automatizan la mayoría de sus procesos mediante el uso de software que predice las rutas más eficientes según estadísticas para sus vehículos y personal de reparto, lo que permite hacer menos paradas, ahorrar costos y realizar más entregas por día.

4. Puedes competir con grandes empresas

Usar las mismas herramientas que las grandes empresas te permite estar en el mismo campo de juego. El negocio se vuelve más sofisticado al aprovechar las herramientas que están disponibles.

Así que ya lo sabes, los datos están cambiando el mundo y cualquier propietario de negocio que no se adapte tendrá dificultades para competir en este nuevo campo de juego reinventado.

Material de Apoyo

Fuentes:

Marr, Bernard. Forbes. (2015). Big Data: 20 hechos alucinantes que todo el mundo debe leer https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2015/09/30/big-data-20-mind-boggling-facts-everyone-must-read/#7302789a6c1d consultado febrero, 2020.

Riahi, Youssra. ResearchGate. (2018). Big Data and Big Data Analytics: Concepts, Types and Technologies https://www.researchgate.net/publication/328783489_Big_Data_and_Big_Data_Analytics_Concepts_Types_and_Technologies consultado febrero, 2020.