Data Analytics

Todos Hablan de Él, pero… ¿Sabes Qué es el Análisis de Datos?

Los términos “análisis de datos” y “Big Data” no son solo las palabras de moda de las que hablan las empresas punteras. El análisis de datos es el futuro: al tiempo que estas leyendo esta frase se habrán generado más datos de los que se produjeron desde el año 0 hasta el año 2000. Cada vez crece más rápidamente la velocidad a la que se originan los datos en todo tipo de formatos. Para las empresas esto significa que deben adaptarse al acelerado ritmo de crecimiento para satisfacer las necesidades de sus clientes.

Lo cierto es que siempre hemos generado información, ya sea en una conversación, un texto o un simple dibujo. La única diferencia es que en la actualidad casi toda esta información queda registrada. Por tanto, ela novedad no es el volumen de información que se produce sino la capacidad creciente que tenemos de registrarla, almacenarla y analizarla.

La analítica de datos es una disciplina centrada en la extracción de información a partir de los datos, lo que incluye el análisis, la recopilación, la organización y el almacenamiento de los datos, así como las herramientas y técnicas utilizadas para ello.

Definición de Analítica de Datos

La analítica de datos o data analytics es una disciplina centrada en la extracción de información de los datos. Comprende los procesos, las herramientas y las técnicas de análisis y gestión de datos, incluida la recopilación, la organización y el almacenamiento de datos. El objetivo principal de la analítica de datos es aplicar el análisis estadístico y las tecnologías a los datos para encontrar tendencias y resolver problemas. Ha adquirido una importancia creciente en las empresas como medio para analizar y dar forma a los procesos de negocio y mejorar la toma de decisiones y los resultados empresariales.

La analítica de datos se basa en una serie de disciplinas – como la programación informática, las matemáticas y la estadística – para realizar análisis de datos en un esfuerzo por describir, predecir y mejorar el rendimiento. Para garantizar un análisis sólido, los equipos de análisis de datos utilizan una serie de técnicas de gestión de datos, como la minería, la limpieza, la transformación y el modelado de datos, entre otras.

Analítica de Datos VS Análisis de Datos

Aunque los términos «analítica de datos» y «análisis de datos» suelen utilizarse indistintamente, el análisis de datos es un subconjunto de la analítica de datos que se ocupa de examinar, limpiar, transformar y modelar los datos para obtener conclusiones. La analítica de datos incluye las herramientas y técnicas utilizadas para realizar el análisis de datos.

Analítica de Datos VS Data Science

La analítica de datos y la ciencia de datos o data science están estrechamente relacionadas. La analítica de datos es un componente del Data Science que se utiliza para entender cómo son los datos de una organización. Por lo general, el resultado de la analítica de datos son informes y visualizaciones. La ciencia de los datos utiliza los resultados de la analítica para estudiar y resolver problemas.

La diferencia entre la analítica de datos y la ciencia de datos suele ser verse en la diferencia de tiempos. La analítica de datos describe el estado actual o histórico de la realidad, mientras que el data science utiliza esos datos para predecir y/o comprender el futuro.

Analítica de Datos VS Business Analytics

La analítica de negocios o business analytics es otro subconjunto de la analítica de datos que utiliza técnicas de análisis de datos, como la minería de datos, el análisis estadístico y el modelado predictivo, para impulsar mejores decisiones empresariales.

Gartner define la analítica de negocios como «soluciones utilizadas para construir modelos de análisis y simulaciones para crear escenarios, comprender realidades y predecir estados futuros».

Tipos de Análisis de Datos

  • Análisis Descriptivo: ¿Qué ha sucedido y qué está sucediendo en este momento? El análisis descriptivo utiliza datos históricos y actuales procedentes de múltiples fuentes para describir el estado actual mediante la identificación de tendencias y patrones. En business analytics, este es el ámbito de BI (Business Intelligence)
  • Análisis de Diagnóstico: ¿Por qué ocurre? El análisis de diagnóstico utiliza datos (a menudo generados a través del análisis descriptivo) para descubrir los factores o las razones del rendimiento pasado.
  • Análisis Predictivo: ¿Qué es probable que ocurra en el futuro? El análisis predictivo aplica técnicas como el modelado estadístico, la previsión y el aprendizaje automático o machine learning a los resultados del análisis descriptivo y de diagnóstico para hacer predicciones sobre los resultados futuros. La analítica predictiva se considera a menudo un tipo de «analítica avanzada», y con frecuencia depende del aprendizaje automático y/o del aprendizaje profundo.
  • Análisis Prescriptivo: ¿Qué debemos hacer? La analítica prescriptiva es un tipo de analítica avanzada que implica la aplicación de pruebas y otras técnicas para recomendar soluciones específicas que ofrezcan los resultados deseados. En las empresas, para realizar análisis prescriptivo se utilizan el machine learning, las reglas de negocio y los algoritmos.

Métodos y Técnicas de Análisis de Datos

Los analistas de datos utilizan una serie de métodos y técnicas para analizar los datos. Según Emily Stevens, editora jefe de CareerFoundry, siete de los más famosos son:

1. Análisis de Regresión

El análisis de regresión es un conjunto de procesos estadísticos que se utilizan para estimar las relaciones entre variables y determinar cómo los cambios en una o más variables pueden afectar a otra. Por ejemplo, ¿cómo podría afectar el gasto en redes sociales a las ventas?

2. Simulación de Montecarlo

Según Investopedia, «las simulaciones de Montecarlo se utilizan para modelar la probabilidad de diferentes resultados en un proceso que no puede predecirse fácilmente debido a la intervención de variables aleatorias.» Se utiliza con frecuencia para el análisis de riesgos.

3. Análisis de Factores

El análisis factorial es un método estadístico que permite tomar un conjunto de datos masivo y reducirlo a uno más pequeño y manejable. Este tipo de análisis tiene la ventaja añadida de que a menudo se descubren patrones ocultos. En el ámbito de negocios, el análisis factorial se utiliza a menudo para explorar aspectos como la fidelidad de los clientes.

4. Análisis de Cohortes

El análisis de cohortes se utiliza para dividir un conjunto de datos en grupos que comparten características comunes, o cohortes, para su análisis. Suele utilizarse para comprender los segmentos de clientes.

5. Análisis de Conglomerados

StatisticsSolutions define el análisis de conglomerados como «una clase de técnicas que se utilizan para clasificar objetos o casos en grupos llamados conglomerados». Puede utilizarse para revelar estructuras en los datos: las empresas de seguros podrían utilizar el análisis de conglomerados para investigar por qué ciertas ubicaciones están asociadas a determinadas reclamaciones de seguros, por ejemplo.

6. Análisis de Series Temporales

StatisticsSolutions define el análisis de series temporales como «una técnica estadística que se ocupa de los datos de series temporales, o del análisis de tendencias». Los datos de series temporales significan que los datos se encuentran en una serie de períodos o intervalos de tiempo determinados. Puede utilizarse para identificar tendencias y ciclos a lo largo del tiempo, por ejemplo, las cifras de ventas semanales. Se utiliza con frecuencia para hacer previsiones económicas y de ventas.

7. Análisis de Sentimientos

El análisis de sentimientos o sentiment análisis utiliza herramientas como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el análisis de textos, la lingüística computacional, etc., para comprender los sentimientos expresados en los datos. Mientras que los seis métodos anteriores buscan analizar datos cuantitativos (datos que pueden medirse), el análisis de sentimientos busca interpretar y clasificar los datos cualitativos organizándolos en temas. Suele utilizarse para entender lo que sienten los clientes sobre una marca, un producto o un servicio.

Ejemplos de Analítica de Datos en Empresas

Empresas de todos los sectores están aprovechando la analítica de datos para mejorar las operaciones, aumentar los ingresos y facilitar las transformaciones digitales. He aquí tres ejemplos:

  • La-Z-Boy utiliza la analítica de datos para mejorar sus operaciones: El minorista internacional de muebles La-Z-Boy ha utilizado la analítica para mejorar sus operaciones en 20 departamentos, incluidos recursos humanos, finanzas, cadena de suministro y ventas. La analítica ayuda a la empresa a gestionar los precios, el rendimiento de las SKU, la garantía, los envíos y otra información, así como a prever los niveles de inventario.
  • La analítica predictiva ayuda a Owens Corning a desarrollar palas de turbina: El fabricante Owens Corning, con la ayuda de su centro de excelencia de análisis, ha utilizado la analítica predictiva para agilizar el proceso de pruebas de los aglutinantes utilizados en la creación de tejidos de vidrio para las palas de las turbinas eólicas. La analítica ha ayudado a la empresa a reducir el tiempo de prueba de cualquier material nuevo de 10 días a unas dos horas.
  • Kaiser Permanente reduce los tiempos de espera con la analítica: Kaiser Permanente lleva desde 2015 utilizando una combinación de analítica, aprendizaje automático e IA para revisar las operaciones de datos de sus 39 hospitales y más de 700 consultas médicas en Estados Unidos. Utiliza la analítica para anticipar y resolver mejor los posibles cuellos de botella, lo que le permite ofrecer una mejor atención al paciente y mejorar la eficiencia de las operaciones diarias.

En Keyrus somos expertos en el mundo de Data Analytics y sabemos que, de cara al futuro, las empresas necesitarán especializarse en estas disciplinas. Por eso guiamos a nuestros clientes a través de su Data Journey independientemente del grado de madurez analítica que tengan. Es decir, estés en el punto que estés, te guiaremos a lo largo de todo ese ciclo de vida del dato.

Referencias: Todos los derechos reservados a CIO

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