Las empresas y organizaciones más exitosas son aquellas que constantemente aprenden y se adaptan. No importa en qué industria esté operando, es esencial entender lo que ha sucedido en el pasado, lo que está sucediendo ahora y anticipar lo que podría suceder en el futuro. Entonces, ¿cómo hacen eso las empresas?
La respuesta radica en el análisis de datos. La mayoría de las empresas están recopilando datos todo el tiempo, pero en su forma sin procesar, estos datos realmente no significan nada. Es lo que haces con los datos lo que cuenta. Data Analytics es el proceso de análisis de datos sin procesar para extraer patrones, tendencias y ideas que pueden decirle algo significativo sobre un área particular del negocio. Estas ideas se utilizan para tomar decisiones inteligentes basadas en datos.
Los tipos de ideas que obtiene de sus datos depende del tipo de análisis que realice. En análisis de datos y ciencia de datos, existen cuatro tipos principales de análisis: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. En esta publicación, explicaremos cada uno de los cuatro tipos diferentes de análisis y consideraremos por qué son útiles. Si está interesado en un tipo particular de análisis, salte directamente a la sección relevante utilizando el menú que se puede hacer clic a continuación.
El análisis descriptivo analiza lo que ha sucedido en el pasado. Como su nombre indica, el propósito del análisis descriptivo es simplemente describir lo que ha sucedido; No trata de explicar por qué esto podría haber sucedido o establecer relaciones de causa y efecto. El objetivo es solo proporcionar una instantánea fácilmente digerible.
Google Analytics es un buen ejemplo de análisis descriptivo en acción; Proporciona una visión general simple de lo que ha estado sucediendo con su sitio web, mostrándole cuántas personas visitaron en un período de tiempo determinado, por ejemplo, o de dónde provienen sus visitantes. Del mismo modo, herramientas como HubSpot le mostrarán cuántas personas abrieron un correo electrónico en particular o se comprometieron con una cierta campaña.
Hay dos técnicas principales utilizadas en análisis descriptivos: agregación de datos y minería de datos. La agregación de datos es el proceso de recopilar datos y presentarlos en un formato resumido. Imaginemos que una compañía de comercio electrónico recopila todo tipo de datos relacionados con sus clientes y personas que visitan su sitio web. Los datos agregados, o datos resumidos, proporcionarían una visión general de este conjunto de datos más amplio, como la edad promedio del cliente, por ejemplo, o el número promedio de compras realizadas.
¿Cuáles son los 4 tipos de análisis de datos?
Los análisis de datos se pueden dividir en cuatro tipos básicos: análisis descriptivos, análisis de diagnóstico, análisis de aspecto hacia adelante y análisis de prescripción. Estos son pasos hacia el analizador, por lo que cada paso acorta la distancia entre las fases «análisis» y «acción» de la tubería de datos.
- Análisis descriptivo Los análisis descriptivos sirven para resumir y visualizar datos históricos. En otras palabras, informan a las compañías que ya han sucedido. Un análisis descriptivo, el análisis más simple, puede consistir en un diagrama simple en el que se analizan las cifras de ventas del año pasado. Cada medida de análisis requiere una base confiable de análisis descriptivo. Muchas compañías continúan dependiendo principalmente de esta forma de análisis, que incluye paneles, visualizaciones de datos y herramientas de informes.
- Análisis de diagnóstico con análisis creciente SOAP comienza a hacer requisitos cada vez más exigentes para sus datos históricos. El análisis de diagnóstico no solo examina lo que sucedió, sino también por qué sucedió. Para los análisis de diagnóstico, los analistas deben poder realizar consultas detalladas para determinar las tendencias y las causas. Los análisis de diagnóstico muestran nuevas relaciones entre las variables: en una compañía de ropa deportiva, por ejemplo, aumentar las cifras de ventas en una determinada región puede estar relacionada con el buen clima. El análisis de diagnóstico compensa los datos con patrones y garantiza que se expliquen los datos anormales y los valores atípicos de los datos.
- El análisis predictivo, mientras que los datos históricos se examinan en los dos primeros tipos de análisis, tanto el análisis de atención hacia adelante como el análisis de prescripción analizan el futuro. El análisis de atención hacia adelante crea un pronóstico para resultados probables, basado en tendencias identificadas y modelos estadísticos que se han derivado de datos históricos. El desarrollo de una estrategia para el análisis de atención hacia adelante requiere una posición y validación del modelador, de modo que se creen simulaciones optimizadas con las que los fabricantes de decisiones comerciales pueden lograr los mejores resultados. El aprendizaje automático a menudo se usa para el análisis de atención hacia adelante, con modelos con conjuntos de datos altamente escalados para ser capacitados para permitir predicciones más inteligentes.
- Análisis de prescripción Otro análisis avanzado es el análisis de prescripción. Utilizando un análisis de prescripción que recomienda la mejor solución basada en un análisis de atención hacia adelante, se ha completado el desarrollo hacia la toma de decisiones controladas por datos reales. El análisis de prescripción se basa fuertemente en el análisis con aprendizaje automático y redes neuronales. Estas cargas de trabajo se llevan a cabo utilizando potentes recursos de informática y almacenamiento de trabajo. Este tipo de análisis requiere una base confiable que se basa en los otros tres tipos de análisis, y solo es accesible para empresas con una estrategia de análisis altamente desarrollada que esté dispuesta a invertir recursos considerables en el proyecto.
La tecnología Intel® permite a las empresas modernas llevar a cabo nuevos análisis. Con el fin de los casos de aplicación que incluyen numerosas industrias, y países de todo el mundo, Intel trabaja continuamente para desarrollar análisis y para apoyar a las empresas en la optimización del rendimiento y la rentabilidad.
- Análisis descriptivo Los análisis descriptivos sirven para resumir y visualizar datos históricos. En otras palabras, informan a las compañías que ya han sucedido. Un análisis descriptivo, el análisis más simple, puede consistir en un diagrama simple en el que se analizan las cifras de ventas del año pasado. Cada medida de análisis requiere una base confiable de análisis descriptivo. Muchas compañías continúan dependiendo principalmente de esta forma de análisis, que incluye paneles, visualizaciones de datos y herramientas de informes.
- Análisis de diagnóstico con análisis creciente SOAP comienza a hacer requisitos cada vez más exigentes para sus datos históricos. El análisis de diagnóstico no solo examina lo que sucedió, sino también por qué sucedió. Para los análisis de diagnóstico, los analistas deben poder realizar consultas detalladas para determinar las tendencias y las causas. Los análisis de diagnóstico muestran nuevas relaciones entre las variables: en una compañía de ropa deportiva, por ejemplo, aumentar las cifras de ventas en una determinada región puede estar relacionada con el buen clima. El análisis de diagnóstico compensa los datos con patrones y garantiza que se expliquen los datos anormales y los valores atípicos de los datos.
- El análisis predictivo, mientras que los datos históricos se examinan en los dos primeros tipos de análisis, tanto el análisis de atención hacia adelante como el análisis de prescripción analizan el futuro. El análisis de atención hacia adelante crea un pronóstico para resultados probables, basado en tendencias identificadas y modelos estadísticos que se han derivado de datos históricos. El desarrollo de una estrategia para el análisis de atención hacia adelante requiere una posición y validación del modelador, de modo que se creen simulaciones optimizadas con las que los fabricantes de decisiones comerciales pueden lograr los mejores resultados. El aprendizaje automático a menudo se usa para el análisis de atención hacia adelante, con modelos con conjuntos de datos altamente escalados para ser capacitados para permitir predicciones más inteligentes.
- Análisis de prescripción Otro análisis avanzado es el análisis de prescripción. Utilizando un análisis de prescripción que recomienda la mejor solución basada en un análisis de atención hacia adelante, se ha completado el desarrollo hacia la toma de decisiones controladas por datos reales. El análisis de prescripción se basa fuertemente en el análisis con aprendizaje automático y redes neuronales. Estas cargas de trabajo se llevan a cabo utilizando potentes recursos de informática y almacenamiento de trabajo. Este tipo de análisis requiere una base confiable que se basa en los otros tres tipos de análisis, y solo es accesible para empresas con una estrategia de análisis altamente desarrollada que esté dispuesta a invertir recursos considerables en el proyecto.
En vista de un amplio ecosistema de tecnologías y socios que ayudan a las empresas a desarrollar las soluciones del mañana, los análisis avanzados en las empresas de todo el mundo se basan en productos Intel. Desde el centro de datos hasta la red: Intel se basa en cada punto del ecosistema de análisis para garantizar los máximos beneficios y un rendimiento óptimo.
¿Qué son los sistemas de análisis de datos?
Como puede ver en nuestra compilación, existen diferentes tipos de software de análisis de datos para diferentes requisitos operativos. Si tiende a analizar datos sobre la marcha, Domo podría ser la mejor opción para usted. Mientras tanto, si está buscando procesar grandes conjuntos de datos, algo como Tableau sería útil. Por otro lado, si usted es una pequeña empresa que busca obtener información sobre sus datos por primera vez, Qlikview podría adaptarse a la factura por usted.
Dicho esto, podemos decir de manera segura que no existe una solución única para sus necesidades de análisis de datos. Sin embargo, esperamos que con esta comparación en profundidad del software líder en la industria, haya podido identificar cuál satisface sus necesidades y se encuentra dentro de su presupuesto, especialmente en este momento en que cada nueva inversión empresarial debería resultar rentable y vale cada centavo.
En caso de que aún no esté seguro de qué plataforma elegir, le recomendamos que primero pruebe Zoho Analytics, nuestra mejor elección. Esta plataforma ofrece una de las herramientas de análisis de datos y BI más completas pero fáciles de usar en el mercado. Con él, seguramente podrá perforar los datos de su empresa sin problemas. Por lo tanto, asegúrese de registrarse para una demostración gratuita de Sisense para tener una mejor idea de lo que esta plataforma tiene para ofrecer.
Por supuesto, además de invertir en un buen software, también vale la pena saber hacia dónde se dirige la industria. Por lo tanto, para ayudarlo a mantenerse actualizado sobre cómo otras empresas están aprovechando esta tecnología, eche un vistazo a nuestra lista de tendencias de inteligencia empresarial. Esto debería darle una mejor idea de cómo puede aprovechar al máximo estas herramientas en los próximos años.
Chris Miller es analista senior de servicio al cliente en FinancesOnline. Desde hace más de 5 años, ha sido testigo y escrito sobre el tremendo impacto de las tecnologías digitales que han interrumpido profundamente la industria del servicio al cliente. El inicio de los chatbots y otras tecnologías AI/ML, plataformas omnicanal, servicio altamente personalizado, las metodologías de blockchain emergentes crearon un impacto profundo, todos los cuales se reflejan en sus escritos. Sus revisiones de las aplicaciones de servicio al cliente sirven como recursos invaluables para empresas de cualquier tamaño y escala.
¿Cuáles son los métodos de análisis de datos?
El método exacto de análisis de datos difiere de una aplicación a otra, pero cada uno de ellos se encuentra dentro de una o más categorías: prescriptiva, diagnóstica, descriptiva, predictiva y cibernética.
Análisis prescriptivo: el análisis prescriptivo ayuda a identificar la mejor recomendación posible para un escenario en tiempo real, muy similar a una versión a corto plazo del análisis predictivo.
Análisis de diagnóstico: esta categoría determina la razón por la cual algo sucedió, utilizando técnicas como minería de datos, desglose y correlaciones para identificar tendencias y tomar acciones decisivas.
Análisis descriptivo: muy similar al análisis de diagnóstico, este método examina los datos históricos para encontrar nuevas perspectivas. Pero en lugar de responder la pregunta relacionada con por qué sucedió algo, el análisis descriptivo profundiza lo que sucedió de manera más detallada, utilizando estrategias como estadísticas, agrupación y segmentación.
Análisis predictivo: Como su nombre indica, esta técnica involucra resultados futuros basados en estadísticas, modelado, minería de datos, aprendizaje de máquinas y otras formas de datos.
Análisis cibernético: como una de las formas más recientes de análisis, esta metodología combina aspectos de seguridad cibernética y ciencias de los datos para identificar la vulnerabilidad potencial y las amenazas informáticas existentes.
En cualquier caso, los científicos de datos usan el método que los ayudará a descifrar la pregunta que intentan responder, utilizando las herramientas y las plataformas de análisis disponibles actualmente.
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