Introducción
El análisis de datos ha adquirido un papel fundamental en nuestras organizaciones y sociedad actual. Desde comprender el comportamiento del cliente hasta prever tendencias del mercado, los diferentes tipos de analytics nos brindan la capacidad de extraer significado y utilidad de los datos. La analítica, en todas sus formas, ofrece diversos beneficios para las organizaciones. A continuación, presentamos algunos de los beneficios clave de la analítica en general:
- Identificación de patrones: permite identificar patrones repetitivos o tendencias en los datos que pueden ser valiosos para entender el comportamiento de los clientes, las fluctuaciones en las ventas o cualquier otro aspecto relevante para el negocio.
- Tomar decisiones en base a datos objetivos: la información proporcionada ayuda a basar sus elecciones en datos objetivos en lugar de en suposiciones. Esto reduce la incertidumbre y el riesgo en la toma de decisiones.
- Detección de anomalías: puede identificar anomalías en los datos, como valores atípicos o comportamientos inusuales.
- Evaluación de rendimiento: permite evaluar el rendimiento pasado en términos de ventas, ingresos, costos y otros indicadores clave. Esto ayuda a evaluar la eficacia de las estrategias implementadas.
- Planificación y estrategia: proporciona información valiosa para la planificación estratégica a largo plazo. Al comprender las tendencias pasadas, se pueden formular estrategias que se adapten a las condiciones cambiantes del mercado.
La analítica de datos abarca una serie de enfoques, desde la descripción de patrones hasta la generación de recomendaciones accionables. A continuación, exploramos cuatro niveles clave de analítica de datos: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
Analítica descriptiva (Descriptive Analytics)
La analítica descriptiva es el primer nivel en el proceso de analítica de datos y se centra en resumir y describir datos históricos para comprender patrones, tendencias y características pasadas. En lugar de simplemente presentar los datos en bruto, la analítica descriptiva busca proporcionar una visión clara y significativa de lo que ha sucedido en el pasado.
Es el nivel más básico de análisis y se utiliza para responder preguntas como “¿Qué ha pasado?” o “¿Qué patrones o tendencias se pueden observar?”. Los informes y los cuadros de mando son ejemplos de descriptivos analytics, ya que proporcionan una visión retrospectiva de los datos.
La analítica descriptiva sienta las bases para los niveles posteriores de analítica. Al proporcionar una comprensión sólida del pasado y presente inmediato, esta fase permite a las organizaciones tomar decisiones más informadas y eficaces para el futuro.
Analítica diagnostica (Diagnostic Analytics)
La analítica diagnóstica va un paso más allá al tratar de comprender por qué ocurrieron ciertos eventos o patrones en el pasado. Este nivel ayuda a identificar qué factores contribuyeron a los resultados observados y a obtener una comprensión más profunda de los eventos pasados.
A través del análisis de relaciones y correlaciones en los datos, la analítica diagnóstica ayuda a las organizaciones a descubrir los componentes fundamentales detrás de los patrones observados en los datos. Permite identificar qué factores específicos tienen un impacto significativo en los resultados. Esto ayuda a las empresas a enfocar sus recursos en las áreas que tienen un mayor potencial para generar resultados positivos y/o mitigar efectos negativos.
Este tipo de analytics proporciona una comprensión más profunda y detallada de los datos al desentrañar los elementos detrás de los patrones observados. Esto lleva a una toma de decisiones más informada, una mayor eficiencia operativa y la capacidad de abordar los desafíos de manera más eficaz.
Analítica predictiva (Predictive Analytics).
Los análisis predictivos se centran en predecir futuros eventos o resultados utilizando modelos estadísticos y técnicas de machine learning o deep learning. Este tipo de análisis se basa en datos históricos para hacer predicciones sobre lo que probablemente sucederá en el futuro.
Machine learning para realizar análisis predictivo es una metodología avanzada de análisis de datos que utiliza algoritmos y técnicas de generación y selección de variables (entre otras) para predecir eventos futuros basados en datos históricos. Esta disciplina busca ir más allá de simplemente describir y comprender los datos, permitiendo a las organizaciones anticipar y tomar medidas proactivas en función de esas predicciones.
Este tipo de análytics tiene un gran potencial para transformar la forma en que las organizaciones toman decisiones y se enfrentan a desafíos futuros. Al prever eventos y resultados, las organizaciones pueden aumentar la eficiencia, minimizar riesgos y capitalizar oportunidades emergentes.
Analítica prescriptiva (Prescriptive Analytics)
La analítica prescriptiva es el nivel más avanzado del análisis de datos y va más allá de simplemente predecir eventos futuros. En lugar de limitarse a pronosticar lo que podría suceder, la analítica prescriptiva sugiere acciones y recomendaciones específicas para lograr resultados deseados. Esta fase utiliza modelos matemáticos, razonamiento financiero, algoritmos de optimización y técnicas de toma de decisiones para guiar acciones con el objetivo de alcanzar el mejor resultado posible.
La analítica prescriptiva permite anticipar y abordar problemas antes de que ocurran, lo que conduce a un enfoque proactivo en lugar de reaccionar después de que los problemas se hayan manifestado. A su vez, puede identificar oportunidades que pueden no ser evidentes a simple vista, lo que permite a las organizaciones capitalizar nuevas tendencias y mercados emergentes.
A modo de ejemplo, supongamos que estás trabajando en un banco, tenés un conjunto de datos históricos que incluye información sobre clientes, como sus ingresos, historial crediticio, edad, nivel educativo, estado civil, entre otros, y queres saber si otorgarle o no un prestamo a un cliente.
El modelo predictivo te proporciona una estimación de la probabilidad de que un cliente potencial pague o no un préstamo en función de los datos históricos y las características del mismo. El enfoque prescriptivo implica tomar esa probabilidad generada por el modelo predictivo y transformarla en una decisión concreta. Esto puede involucrar la definición de umbrales específicos o reglas de decisión que guíen la aprobación o el rechazo de un préstamo. En otras palabras, el enfoque prescriptivo agrega una capa adicional de toma de decisiones basada en la probabilidad calculada por el modelo predictivo.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que el enfoque prescriptivo no es una decisión automática y debe considerar otros factores, como políticas internas, regulaciones legales, consideraciones éticas y situaciones individuales.
En resumen, el modelo predictivo proporciona información valiosa sobre la probabilidad de pago de un préstamo, y el enfoque prescriptivo transforma esa probabilidad en una decisión concreta sobre si otorgar o no el préstamo, basándose en reglas y políticas definidas.
Resulta ser una poderosa herramienta que permite a las organizaciones optimizar sus decisiones y acciones para lograr resultados óptimos. Al combinar datos, algoritmos y modelos matemáticos, las organizaciones pueden enfrentar los desafíos con confianza y aprovechar las oportunidades de manera más efectiva.
Conclusión
En un mundo cada vez más impulsado por la tecnología y la información, la analítica se ha convertido en el faro que guía a las organizaciones hacia el éxito y la toma de decisiones fundamentadas.
La aplicación de diferentes niveles de análisis, como la analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva, ofrece una gama completa de ventajas para las organizaciones que buscan aprovechar al máximo sus datos y tomar decisiones informadas. Estos enfoques se complementan entre sí para brindar una comprensión profunda, predictiva y optimizada de los datos y los procesos.
En conjunto, estos niveles de análisis forman un proceso escalonado y evolutivo que abarca desde la descripción y comprensión básica de los datos hasta la toma de decisiones estratégicas y la implementación de acciones óptimas. Cada nivel aporta su conjunto único de ventajas, y la combinación de estos enfoques permite a las organizaciones obtener una ventaja competitiva al aprovechar al máximo la información contenida en sus datos.
Es importante recordar que los datos, por sí solos, no son la clave del éxito. El verdadero valor radica en la habilidad de interpretarlos adecuadamente, aplicar un razonamiento sólido y ético en su análisis, y traducirlos en acciones concretas.
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