Tipos de analítica de datos: ¿cuáles son y por qué son relevantes?
En notas anteriores hemos hablado sobre qué es la analítica de datos, cuáles son sus características generales y los beneficios que puede traer su implementación en diferentes industrias o negocios. Sin embargo, a pesar de haber abordado temáticas de interés alrededor de este concepto, aún existen algunos contenidos que vale la pena mencionar.
Teniendo en cuenta lo anterior, hoy buscamos compartir con usted algunos aspectos más específicos relacionados con la analítica de datos y el Big Data, para que el reconocimiento de su relevancia sea mucho más perceptible. Por eso, si le interesa conocer cuáles son los diferentes tipos de Data Analytics que se emplean hoy en día para el estudio de la información y por qué cada uno resulta esencial en la obtención de resultados de valor, ¡lo invitamos a que siga leyendo!
Tipos de analítica de datos
Es fundamental tener en cuenta que si bien la analítica de datos busca recolectar, organizar y disponer de la información para suplir diferentes necesidades, dentro de la pluralidad de opciones de negocio que existen hoy en día, es pertinente hacer uso de herramientas que se adapten a las especificidades concretas en cada uno de estos escenarios. Por lo tanto, con el propósito de brindar un mejor enfoque y obtener resultados exitosos, existen 4 tipos de analítica de datos por considerar.
– Analítica Descriptiva: este tipo de análisis de datos busca responder a una sola pregunta: ¿qué sucedió? En ese sentido, la analítica descriptiva es uno de los niveles más simples dentro del estudio de los datos, ya que se interesa únicamente por delimitar el modo en el que el comportamiento de los datos se llevó a cabo; o, en pocas palabras, si algo salió bien o mal.
– Analítica Diagnóstica: esta etapa de análisis es un poco más avanzada y permite contrastar datos históricos con información reciente para responder a la pregunta de: ¿por qué sucedió? De este modo, es posible diagnosticar cuál es el motivo por el que un proceso salió bien o mal, con el objetivo de poder hacer mejoras o cambios en el camino.
– Analítica Predictiva: en este caso, la analítica de datos retoma la información de la etapa descriptiva y diagnóstica, con el propósito de anticipar y sugerir respuestas de lo que puede suceder por medio del aprendizaje automático. Este caso, por supuesto, es mucho más avanzado que los anteriores y trae consigo muchas oportunidades de crecimiento debido a su alta precisión.
– Analítica Prescriptiva: por último, este ejemplo de analítica de datos va un paso más allá del análisis predictivo, debido a que no es lo mismo predecir un comportamiento que saber cómo reaccionar frente a él. En otras palabras, el análisis prescriptivo proporciona posibles decisiones basadas en escenarios futuros, para poder entender qué reacciones frente a un suceso podrían resultar más efectivas y traer menores riesgos.
¿Por qué es importante la analítica de datos?
Ahora que ya conoce los diferentes tipos de análisis de datos que se emplean en la actualidad, es momento de resolver una pregunta fundamental: ¿por qué es importante su implementación? Para hacerlo, primero es necesario tener en cuenta que antes de la revolución digital, obtener respuestas frente a ciertas decisiones empresariales era un terreno inexplorado.
Para hacerlo, era necesario observar la información junto con los resultados obtenidos de forma mecánica y plantear sin mayor contexto, con altos índices de riesgo y por puro instinto, respuestas que permitieran elaborar una solución a los contratiempos. Sin embargo, con la llegada de las herramientas tecnológicas, el uso de Software y las inteligencias artificiales, estos procesos pudieron evolucionar y llegar hasta el punto en el que la intervención humana solo es requerida en etapas profesionales.
En ese sentido, la analítica de datos se convirtió en una posibilidad de vislumbrar la información con mayor objetividad asertividad, con el fin de:
– Desarrollar nuevos y mejores medios para transformar la información dentro de un negocio.
– Determinar riesgos de crédito o inversión.
– Encontrar vías más eficientes para ofrecer productos y servicios.
– Prevenir acciones de fraude o ciberamenaza.
– Retener clientes valiosos debido al entendimiento de sus necesidades.
– Reconocer el potencial real de su empresa u organización.
Esperamos que esta información le sea de gran utilidad y que ahora vea los servicios de Data Analytics desde una visión mucho más enfocada. En caso de que desee trabajar con un aliado de valor para implementar herramientas de análisis predictivo y disfrutar de los beneficios de la inteligencia de negocios, lo invitamos a que se ponga en contacto con nosotros. En DAECO de SICEX le ofrecemos servicios de analítica de datos para que proyecte el potencial de su empresa y empiece a tomar mejores decisiones, guiadas por datos concretos, información en tiempo real y herramientas de aprendizaje automático. ¡No lo piense más!
