En la actualidad existen diversos tipos de análisis de datos en la empresa, cada uno de los cuales se implementa para responder a diferentes tipos de preguntas decisivas en la toma de decisiones.
El objetivo es proporcionar una mayor eficacia y eficiencia en la gestión del negocio y ayudar en la comprensión del pasado, presente y futuro de un esfuerzo comercial.
Los diversos tipos de análisis de datos ayudan a las personas a tomar mejores decisiones con la asistencia de la información.
Se trata de un esfuerzo multidisciplinario relevante en todas las áreas de una empresa, y especialmente en la de marketing, con especial incidencia en los siguientes puntos:
a nivel general
- Conocimiento de mercado
- Toma de decisiones
- Planificación
- Forecasting (pronóstico y estimaciones)
a nivel particular
- Anticipación de las necesidades
- Entrega de productos relevantes
- Optimización y mejora de la experiencia del cliente
- Personalización y servicio
- Ahorro de costes
- Precios
- Control de la reputación
- Lealtad del cliente
- Mayor conversión de ventas
- Rentabilidad publicitaria
- Medición del ROI
Sin embargo, el punto de vista de la empresa respecto a la adopción de los diferentes tipos de análisis de datos se basa en el negocio y de acuerdo a ello adoptan las plataformas y tecnologías correspondientes que mejor se adapten a sus necesidades comerciales.
En este artículo encontrarás los diferentes tipos de análisis de datos y las técnicas y tecnologías disponibles para ayudar a responder a las siguientes preguntas sobre el negocio:
- Qué pasó
- Porqué pasó
- Cómo predecir lo que pasará
- Qué es lo que debería hacer
- Cuál es el camino óptimo
Tabla de contenidos
Tipos de Análisis de Datos en la Empresa
El análisis de datos no es nuevo, ha existido durante siglos.
En el pasado el análisis de datos se realizaba manualmente mediante la aplicación de las matemáticas y las estadísticas.
En el presente se realiza con una variedad de tecnologías asistidas por ordenador y las plataformas, herramientas y técnicas con las que las organizaciones capturan, procesan y analizan sus datos se han multiplicado.
La categorización de los diferentes tipos de análisis de datos resulta muy conveniente para entender su propósito e incidencia en la empresa:
- Análisis descriptivo
- Análisis diagnóstico
- Análisis predictivo
- Análisis prescriptivo
- Análisis cognitivo
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo es introductorio, retrospectivo y responde a la pregunta ¿qué sucedió?
Representa aproximadamente el 80 por ciento de los análisis de datos en la empresa actual, lo que lo convierte en el tipo más común de análisis de datos.
El análisis descriptivo introduce un problema en una empresa mediante el análisis de datos históricos que residen en bases de datos y sistemas internos.
Este análisis es bajo en complejidad y con una baja barrera de entrada para los analistas de datos.
El análisis descriptivo se visualiza normalmente en informes simples, paneles y cuadros de mandos que utilizan software de visualización de datos.
Es común presentar esta información a los responsables de la toma de decisiones mediante el uso de herramientas de inteligencia empresarial.
Para que el análisis de datos proporcione un valor real, primero se debe identificar un problema. Este es quizás el mayor beneficio del análisis descriptivo: abrir la puerta a soluciones más avanzadas, algunas de las cuales analizaremos más adelante en este artículo.
El mayor uso del análisis descriptivo en los negocios es realizar un seguimiento de los Indicadores clave de rendimiento (KPI). Los KPI describen el rendimiento de una empresa según los puntos de referencia elegidos.
Las aplicaciones comerciales de análisis descriptivo incluyen:
- Cuadro de mandos con KPIs y dependencias
- Informes mensuales de ingresos
- Resumen de clientes potenciales de ventas
Análisis diagnóstico
La analítica diagnóstica también es retrospectiva, pero en cambio, busca el por qué ocurrió del problema que se presentó en el análisis descriptivo.
El análisis diagnóstico es el siguiente paso esencial después de que una empresa realice un análisis descriptivo.
El análisis de diagnóstico también aprovecha los datos históricos de una empresa proveniente de diversas fuentes internas.
Este análisis es más complejo y requiere que los analistas de datos profundicen en el análisis para encontrar patrones, tendencias y correlaciones.
Esto se puede hacer usando técnicas de extracción de datos como el análisis de regresión, detección de anomalías, clustering, etc.
La mayor ventaja de las analíticas de diagnóstico es poder proporcionar contexto a un problema empresarial a través de una serie de modelos de datos.
El análisis diagnóstico puede ayudar a resolver algunas cuestiones que no pueden responderse simplemente mirando los datos existentes.
Por ejemplo, ¿qué causó una caída repentina en el tráfico de búsqueda de un sitio web sin ninguna razón obvia? Una herramienta de diagnóstico puede decirte que tienes una distribución de enlaces desequilibrada entre las páginas internas y eso provocó la caída.
Análisis predictivo
El análisis predictivo, a diferencia de los dos análisis anteriores, apunta al futuro y es un poco más proactivo con sus hallazgos. Intenta pronosticar qué es probable que ocurra a continuación y se sitúa en la mitad de lo que se considera análisis avanzado.
El análisis predictivo considera el qué y el por qué que rodean a los problemas clave del negocio, y proporciona predicciones calculadas de lo que un negocio podría esperar a continuación.
Por supuesto, para aprovechar el análisis predictivo, un científico de datos tendrá que analizar y limpiar primero los datos históricos.
Este análisis es muy complejo y es posible gracias a tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático, la minería de datos y el modelado predictivo.
Al usar el análisis predictivo con los datos y algoritmos correctos, las empresas no cometerán el mismo error dos veces.
Su utilidad también trasciende a muchas industrias. Por ejemplo, los fabricantes pueden pronosticar averías futuras en equipos mediante un mantenimiento predictivo.
Las aplicaciones comerciales de análisis predictivo incluyen:
- Evaluación de riesgos
- Pronóstico de ventas
- Calificar y priorizar clientes potenciales
- Upselling y Cross-Selling
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo es el tipo final de análisis de datos avanzado. Toma la información que se ha pronosticado y prescribe los siguientes pasos calculados que se deben tomar.
El análisis prescriptivo utiliza tanto datos históricos como información externa para conseguir el pronóstico más preciso posible. Depende de las reglas codificadas.
Este análisis es extremadamente complejo y requiere un científico de datos o científicos con conocimientos previos en modelos prescriptivos.
La analítica prescriptiva generalmente requiere un uso intensivo del aprendizaje automático para monitorear e identificar nuevas reglas.
Las aplicaciones comerciales de análisis prescriptivo incluyen:
Optimizar las campañas promocionales: las organizaciones pueden decidir qué campañas ejecutar y para qué productos, teniendo en cuenta las limitaciones comerciales como el presupuesto, los canales, el inventario, los recursos, etc.
Optimizar el surtido de productos: las organizaciones pueden decidir la proporción ideal de productos de gama alta, media y baja para generar el máximo valor. El modelo considera factores como el costo del producto, la demanda y los efectos de sustitución.
Análisis cognitivo
La analítica cognitiva aplica la inteligencia humana a ciertas tareas, como comprender no solo las palabras en un texto, sino el contexto completo de lo que se está escribiendo o hablando, o reconocer objetos en una imagen dentro de grandes cantidades de información.
El análisis cognitivo reúne una serie de tecnologías inteligentes para lograr esto, incluida la semántica, los algoritmos de inteligencia artificial y una serie de técnicas de aprendizaje como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático.
Aplicando tales técnicas, una aplicación cognitiva puede volverse más inteligente y efectiva con el tiempo al aprender de sus interacciones con los datos y con los humanos.
Esta forma única de abordar la totalidad de la información (todos los tipos y en cualquier escala) revela conexiones, patrones y correlaciones que permiten una visión sin precedentes, incluso inesperada.
Aplicado en la empresa, el análisis cognitivo se puede utilizar para cerrar la importante brecha entre los grandes volúmenes de información y la necesidad de tomar decisiones en tiempo real.
El conocimiento profundo de la información ayuda a las empresas a aprovechar la amplia variedad de fuentes de información en su base de conocimientos para mejorar la calidad del conocimiento empresarial, el posicionamiento competitivo y proporcionar un enfoque profundo y personalizado al servicio al cliente.
Las aplicaciones comerciales de análisis cognitivo incluyen:
Segmentar audiencias de nuevas maneras. La segmentación de audiencias es una parte clave para proporcionar mensajes relevantes a los consumidores. La mayoría de los especialistas en marketing utilizan los datos demográficos para segmentar su audiencia en grupos con deseos y necesidades similares.
Por el contrario, los sistemas de marketing cognitivo buscan conjuntos de datos masivos de una amplia variedad de fuentes, como la analítica web, redes sociales y el comportamiento de compra, para encontrar segmentos de clientes que exhiben un comportamiento similar.
Personalizar el contenido. Después de recibir el contenido fundamental, un motor de marketing cognitivo podría rediseñar el mensaje para que prácticamente cada persona viera algo diferente.
El sistema usaría datos de las redes sociales, el comportamiento de navegación e incluso el sentimiento de las comunicaciones con el servicio al cliente para reformatear el contenido para un individuo en particular.
Atención al cliente. Los asistentes digitales en nuestros teléfonos, como Siri, tienen respuestas preprogramadas a una cantidad limitada de solicitudes y preguntas, pero la tecnología de atención al cliente con capacidades de computación cognitiva en realidad puede comprender el lenguaje natural, responder con precisión a las preguntas de las personas y ejecutar la atención al cliente de manera más eficiente.
Llévate esto
Los datos pueden curar una enfermedad, resolver un problema nacional, prevenir un desastre, mejorar el rendimiento de una empresa, hacer que un equipo sea más eficiente o mejorar nuestra experiencia.
Sin embargo, los datos por sí solos no pueden lograrlo sin la comprensión, el análisis, la visualización, la transformación y el enriquecimiento adecuados para descubrir el poder oculto y el potencial de los mismos y así llegar a la cima de la pirámide de la Información (DIKW).
En las últimas tres décadas, las herramientas y técnicas analíticas han evolucionado de manera incremental desde análisis descriptivos y de diagnóstico con el propósito de administrar datos retrospectivos para la toma de decisiones, predominantemente en el área operativa y táctica, al análisis predictivo y prescriptivo con un enfoque prospectivo en el desarrollo de decisiones estratégicas sobre cómo responder a futuros eventos inciertos.
El principal desafío para obtener un buen análisis, hoy en día, es que lo realizan principalmente los expertos en tecnología de la información.
Y es que un científico de datos debe tener habilidades multidisciplinares (tecnología, matemáticas, estadística, comprensión profunda del negocio y de los datos a su alrededor).
Este científico de datos debe saber cómo hablar de negocios con la gente de negocios, de tecnología con gente de tecnología y de datos con los ingenieros de datos.
Excelente post. Completo y muy didáctico.