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Analítica avanzada
En la era de la información nos encontramos sumergidos en datos, pero si no sabemos interpretarlos y aplicarlos, no sirven para nada.
La analítica de datos se ha convertido en una prioridad en cualquier empresa que quiera comprender lo que sucede en su ecosistema de forma clara y fundamentada, para así poder tomar decisiones más acertadas. Para ello se cuenta con la analítica avanzada, la gran aliada de las organizaciones.
Qué es la analítica avanzada de datos
La analítica avanzada de datos es una tecnología, conformada por herramientas y métodos, encargada de transformar la información que nos rodea en conocimiento utilizable.
El eje de su funcionamiento se basa en técnicas y métodos analíticos de la ciencia de datos como el Machine Learning, la Inteligencia Artificial o el Big Data, entre otras técnicas de análisis. Con este conjunto de herramientas, la analítica avanzada se utiliza para una óptima medición, análisis y monitorización de datos y parámetros reales.
La analítica avanzada hace uso de la analítica predictiva, por lo que no solo somos capaces de descubrir, analizar y entender lo que ya ha sucedido, sino que nos proporciona información sobre el cambio a medida que se produce. Así amplía la visión del panorama empresarial, lo que se traduce en una mejora de los procesos y toma de decisiones que aumentan el valor de los datos de la empresa, al basarnos en pronósticos y planes más precisos.
Las fases de la analítica avanzada
La analítica avanzada de datos surge de llevar a cabo cuatro tipos de análisis distintos que al unirse, proporcionan toda la información necesaria para entender lo que ha sucedido, está sucediendo, va a suceder y sobre todo, cómo podemos actuar ante este conjunto de datos.
Para transformar esa información en conocimiento empresarial, podemos desglosar el esqueleto de la analítica avanzada en: analítica descriptiva, analítica de diagnóstico, analítica predictiva y analítica prescriptiva.
Analítica descriptiva
La analítica descriptiva se basa en lo que ya ha sucedido. Usa el histórico de datos y analiza lo que ha pasado y su porqué. Con ella obtenemos una radiografía general de lo que ha ocurrido hasta ahora de una forma sencilla y fácil de comprender.
Analítica de diagnóstico
En esta etapa, la analítica avanzada contrasta datos. Esa recopilación de datos analizados del histórico son contrastados con otros datos para responder a la pregunta de por qué han sucedido ciertos eventos. Con la analítica de diagnóstico, la empresa puede obtener información detallada sobre sucesos anómalos, ya sean positivos o negativos, y razonar el porqué de estos hechos.
Analítica predictiva
Como su nombre indica, la analítica predictiva es una técnica que pronostica lo que es probable que suceda.
La analítica predictiva tiene como pilares fundamentales los hallazgos de la analítica descriptiva y de diagnóstico. Es una herramienta muy valiosa en la analítica avanzada, que además involucra el Machine Learning, ya que permite transformar la información que ya tenemos en predicciones sobre futuras tendencias y pronósticos.
Analítica prescriptiva
Una vez tenemos los conocimientos sobre lo que ha pasado, el presente y el futuro, la analítica prescriptiva se encarga de prescribir las actuaciones que se deben llevar a cabo para paliar o eliminar un problema futuro o aprovechar al máximo una tendencia que se ha previsto.
Aplicaciones de la analítica avanzada
La analítica avanzada de datos es una herramienta polivalente para cualquier compañía. Independientemente del tamaño de la empresa o del sector del mercado, la analítica avanzada tiene múltiples aplicaciones dentro de cada negocio.
- Detección y segmentación de clientes: una de las aplicaciones más valiosas a nivel empresarial es identificar los patrones que caracterizan a los clientes, con ello se podrá conocer de forma más exhaustiva y crear una segmentación fundamentada en datos reales.
- Propensiones: la analítica avanzada esclarece las variables que inciden en ciertos comportamientos y actuaciones del mercado. Por ejemplo, detectar los clientes que tienen una mayor predisposición a darse de baja de algunos de los servicios contratados.
- Identificación de comportamientos: proporciona datos del comportamiento actual y futuro del mercado. Con el uso de mapas de calor se puede predecir los movimientos y comportamientos basados en correlaciones y tendencias.
- Previsiones: se puede determinar previsiones que afecten directamente a la operativa de la empresa, por ejemplo, a nivel logístico. La analítica avanzada te permite determinar las necesidades de stock con base en la predicción de la demanda.
Por qué aplicar la analítica avanzada en tu negocio
El correcto uso de la analítica avanzada proporciona a las empresas una verdadera enciclopedia de conocimientos basada en datos. El conocimiento permite a las empresas poder reconsiderar sus actuaciones actuales, buscar soluciones y poner en marcha nuevas estrategias que permitan el crecimiento o sostenibilidad de la organización.
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Beneficios de la analítica avanzada
Anticipación
Una de las mayores ventajas de aplicar la analítica avanzada es la posibilidad de anticiparse ante futuras tendencias y patrones de comportamiento.
El manejo de información permite a las organizaciones la rapidez de actuación en cuanto a toma de decisiones. Con ello se puede asegurar ser los primeros en conocer las tendencias del mercado, conocer los cambios de comportamiento y preferencias de los clientes y detectar nuevas oportunidades que explotar.
Reducción de riesgo y costes
Las predicciones obtenidas mediante la analítica avanzada son más precisas que cualquier otro pronóstico. Esto conlleva tener una comprensión integral del negocio que se basa en el pasado, presente y futuro, por lo que las organizaciones podrán tomar decisiones menos arriesgadas. Por ejemplo, en base al análisis de la información, las empresas pueden seleccionar proveedores de forma más adecuada y viable o elegir clientes con bajo nivel de impago. La herramienta Insight View basada en analítica avanzada consigue minimizar el riesgo de impago de las empresas.
La mejora de la gestión del riesgo se traduce en una reducción de posibles pérdidas monetarias y en una optimización de los recursos financieros y operativos.
Aumento de la eficiencia
El acceso a la predicción se traduce en la capacidad de cambio basado en el análisis de los datos y con ello, una adaptación de nuestras estrategias actuales a las próximas tendencias y propensiones del mercado.
La detección de fallos y posibles mejoras siempre aumenta la eficiencia empresarial. La analítica avanzada nos permite recapacitar si el rendimiento de nuestro capital invertido (ROI) es el idóneo o debemos optimizar las operaciones que estamos realizando e innovar para mejorar dicho indicador.
Mejora de la competitividad
La anticipación, la reducción de riesgos y costes y el aumento de la eficiencia conseguidos mediante la aplicación de un análisis avanzado de los datos, mejora la competitividad de las empresas. El manejo de información contrastada y de calidad es uno de los activos más importante de las empresas hoy en día. Con estos datos de valor, las empresas se vuelven más sofisticadas y podrán adaptarse a los cambios a mayor velocidad que la competencia. De nada sirve disponer de una gran cantidad de datos si no sabemos analizarlos y aplicarlos en nuestra organización.
La analítica avanzada se ha convertido hoy en día en una de las herramientas más valiosas para cualquier empresa que quiera adaptarse a los continuos cambios del mercado y poder seguir compitiendo en este de forma eficiente y sostenible.
