Comprender las analíticas de datos

Definición de analíticas de datos

Las analíticas de datos refieren al proceso de analizar, interpretar y visualizar grandes data sets complejos para obtener información estratégica significativa y tomar decisiones fundamentadas. Abarcan una variedad de técnicas, desde el análisis estadístico hasta el machine learning, con el objetivo de analizar datos pasados y actuales para prever tendencias futuras.

¿Por qué son importantes las analíticas de datos?

En su estado bruto, los datos son poco más que una lista de hechos y cifras. Por eso, a menudo se los compara con el petróleo, un recurso cuyo valor está latente hasta que se procesa para convertirlo en algo útil. Las analíticas de datos son importantes porque ayudan a extraer valor de la materia prima que llamamos datos.

Imagine cómo es operar una cadena de suministro global sin información estratégica sobre sus datos —o crear un presupuesto para su próximo lanzamiento de producto basado en intuición y presentimientos—. Sin analíticas de datos, el objetivo de convertirse en una empresa impulsada por datos —con operaciones optimizadas y mejorando continuamente las experiencias de cliente— difícilmente pueda lograrse. Para las organizaciones que buscan establecer y mantener una ventaja competitiva, las analíticas de datos son clave para el éxito continuo.

¿Cómo funcionan las analíticas de datos?

Las analíticas de datos son un proceso multifacético que implica distintas etapas para extraer información estratégica significativa de los datos brutos. Los equipos y las herramientas de analíticas de datos especializados desempeñan un rol esencial en esta secuencia, recopilando, procesando y analizando meticulosamente los datos para obtener inteligencia accionable.

Los cinco pasos que se describen a continuación ayudan a garantizar que los datos se analicen con precisión, lo cual conduce a información estratégica accionable que impulsa la toma de decisiones estratégicas:

Paso 1: Recopilación de datos

Este paso inicial implica recopilar datos de distintas fuentes, tales como bases de datos, sensores y transacciones on-line. Recopilar diversos data sets es crucial para obtener información estratégica integral.

Paso 2: Depuración de datos

Una vez recopilados, los datos suelen contener errores, duplicados o valores faltantes. La depuración de datos implica identificar y corregir estos problemas para garantizar su precisión y confiabilidad para análisis posteriores.

Paso 3: Transformación de datos

La transformación de datos incluye normalizarlos, agregarlos y formatearlos en una estructura consistente y utilizable. Este paso prepara los datos para un análisis eficiente convirtiéndolos a formatos y estructuras adecuados.

Paso 4: Modelado de datos

En esta fase, se aplican modelos estadísticos y algoritmos a los datos para identificar patrones, correlaciones y tendencias. El modelado ayuda a prever resultados futuros y proporciona una base para tomar decisiones fundamentadas.

Paso 5: Visualización de datos

Por último, los datos analizados se presentan a través de diagramas, gráficos y dashboards. La visualización hace que los datos complejos sean comprensibles y destaca la información clave, lo cual permite a las partes interesadas tomar decisiones estratégicas rápidamente.

Visualización de datos de los 100 principales clientes con pagos atrasados

Tipos y técnicas de analíticas de datos

Tipos de analíticas de datos

A medida que crecen los volúmenes de datos, navegar con éxito por vastos océanos de información requiere diferentes herramientas de navegación en función de su destino. Cada vez más, las organizaciones abordan las analíticas de datos adaptando sus estrategias para responder a preguntas específicas y lograr objetivos concretos. Ya sea descifrando lo ocurrido en el pasado, descubriendo las razones detrás de esos eventos, pronosticando posibilidades futuras o recomendando el mejor curso de acción, cada tipo de analíticas de datos brinda información estratégica y soluciones específicas. Aquí hay una visión más detallada de los cuatro tipos principales de analíticas de datos: descriptivas, de diagnóstico, predictivas y prescriptivas.

Analíticas descriptivas

Las analíticas descriptivas interrogan datos históricos para identificar tendencias y patrones. Responden a la pregunta "¿Qué pasó?" utilizando técnicas como la agregación y la minería de datos para obtener información estratégica sobre el rendimiento pasado. Los ejemplos incluyen informes mensuales de rendimiento de ventas, resultados de encuestas de satisfacción del cliente y análisis de tráfico web que miden las tasas de interacción.

Analíticas de diagnóstico

Las analíticas de diagnóstico ahondan en los datos para comprender las causas de eventos pasados. Abordan la pregunta "¿Por qué ocurrió?" utilizando técnicas como desglose, descubrimiento de y minería de datos, y correlaciones. Por ejemplo, un minorista podría utilizar analíticas de diagnóstico para comprender por qué las ventas cayeron en un mes determinado examinando los factores de influencia.

Analíticas predictivas

Las analíticas predictivas utilizan modelos estadísticos y técnicas de machine learning para pronosticar resultados futuros basados en datos históricos. Responden a la pregunta "¿Qué podría pasar?" identificando tendencias y proyectando eventos futuros. Un ejemplo sería un banco que utiliza analíticas predictivas para pronosticar la probabilidad de que un cliente incumpla los pagos de un préstamo.

Analíticas prescriptivas

Las analíticas prescriptivas recomiendan acciones basadas en el análisis de datos. Abordan la pregunta "¿Qué deberíamos hacer?" utilizando técnicas como algoritmos de optimización y simulación. Por ejemplo, una empresa de logística podría utilizar analíticas prescriptivas para encontrar la ruta más eficiente para los camiones de entrega.

Los cuatro tipos de analíticas de datos

Técnicas de analíticas de datos

La analítica de datos es una disciplina empresarial en constante evolución. Las técnicas empleadas pueden ser tan diversas como los data sets que se examinan y los objetivos que las organizaciones pretenden lograr. Para tener éxito con la analítica de datos, es imprescindible familiarizarse con la gama completa de técnicas disponibles. Estas incluyen:

Minería de datos

La minería de datos utiliza algoritmos y métodos estadísticos para extraer patrones y conocimientos de grandes data sets. Esta técnica ayuda a las organizaciones a descubrir patrones ocultos y relaciones en los datos para su uso con distintos modelos predictivos.

Analíticas de texto

Las analíticas de texto analizan los datos de texto no estructurados de correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, reseñas de clientes y otros tipos de contenido para derivar significado, contexto e información estratégica. Son especialmente útiles para el análisis de opinión, reconocimiento de entidades, modelado de temas y procesamiento de lenguaje natural.

Análisis estadístico

El análisis estadístico utiliza pruebas y modelos estadísticos para comprender las relaciones y tendencias contenidas en los datos. Esta técnica incluye pruebas de hipótesis, y análisis de regresión y de variación para realizar inferencias sobre los datos.

Machine learning

Machine learning utiliza algoritmos que aprenden y hacen previsiones sobre los datos, mejorando el rendimiento a lo largo del tiempo con más datos. Los métodos comunes incluyen el aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo, aplicados en áreas tales como los sistemas de recomendación y reconocimiento de imágenes.

Visualización de datos

La visualización de datos es la representación visual de los datos a través de cuadros, gráficos y dashboards para que los datos complejos sean más comprensibles. Una visualización eficaz ayuda a las organizaciones a identificar tendencias, patrones y valores atípicos rápidamente, lo cual contribuye a una mejor toma de decisiones.

Analíticas de Big Data

Las analíticas de Big Data se enfocan en grandes volúmenes de datos que los métodos tradicionales no pueden gestionar de manera eficaz. Esto suele implicar soluciones de computación y de almacenamiento distribuidas para procesar grandes cantidades de información, lo cual permite a las organizaciones aprovechar Big Data para obtener información estratégica.

Ejemplos y aplicaciones para las analíticas de datos

Ejemplos de analíticas de datos

Las organizaciones utilizan las analíticas de datos para una serie de propósitos. Algunas las emplean para prever fallas en el equipamiento antes de que sucedan o adaptar las estrategias de marketing a preferencias individuales. Otras las utilizan para optimizar las rutas de entrega y lograr la máxima eficiencia o para aprovechar el estado de ánimo colectivo de los usuarios de redes sociales. Estos son algunos de los ejemplos más comunes de cómo las analíticas de datos ayudan a hacer realidad estas posibilidades:

Mantenimiento predictivo

Las analíticas de datos se utilizan regularmente para el mantenimiento predictivo, donde los datos de rendimiento del equipamiento o del vehículo se analizan para prever fallas de sus componentes. Esto ayuda a las organizaciones a programar un mantenimiento oportuno y reducir averías inesperadas.

Segmentación de clientes

Las plataformas de e-commerce utilizan analíticas de datos para la segmentación de clientes, analizando el comportamiento de navegación y de compra para agruparlos en función de sus preferencias. Esto permite realizar campañas de marketing específicas.

Optimización de la cadena de suministro

Las organizaciones que realizan operaciones logísticas analizan los datos de envío para optimizar las rutas y tiempos de entrega, así como para reducir los costos de transporte. Esto ayuda a garantizar operaciones eficientes y a mejorar la satisfacción del cliente.

Análisis de opinión

Las plataformas de redes sociales utilizan análisis de opinión para medir la percepción general sobre distintos temas. El análisis de publicaciones y comentarios permite a las empresas comprender la opinión de los clientes y realizar ajustes a las estrategias en consecuencia.

Aplicaciones de las analíticas de datos

En distintos sectores, las analíticas de datos no son solo una herramienta sino una fuerza transformadora que impulsa el progreso y aborda desafíos específicos. Dependiendo de la industria, las analíticas de datos pueden revelar información estratégica crítica que conduzca a una mayor eficiencia, avances estratégicos e incluso mejoras que cambian la vida. Estas son algunas aplicaciones contundentes de analíticas de datos en diferentes campos:

Cuidado de la salud

En la industria del cuidado de la salud, las analíticas de datos se utilizan para prever brotes de enfermedades, mejorar la atención al paciente y optimizar las operaciones hospitalarias. El análisis de los datos de los pacientes ayuda en el diagnóstico temprano y en los planes de tratamiento personalizados, mejorando así los resultados generales de la salud.

Finanzas

Las instituciones financieras utilizan analíticas de datos para la detección de fraudes, gestión de riesgos y servicios bancarios personalizados. Al analizar los patrones de transacción, los bancos pueden identificar actividades fraudulentas y evaluar el riesgo crediticio con mayor precisión.

Comercio minorista

Los minoristas utilizan analíticas de datos para optimizar la gestión de inventario, mejorar la experiencia del cliente y personalizar los mensajes de marketing. El análisis de los datos de compra del cliente ayuda a los minoristas a prever tendencias y adaptar sus ofertas para satisfacer la demanda del consumidor.

Fabricación

Los fabricantes utilizan analíticas de datos para mejorar la eficiencia de la producción, proyectar las necesidades de mantenimiento y mejorar la gestión de la cadena de suministro. El análisis de los datos de rendimiento de las máquinas ayuda a los fabricantes a reducir el tiempo de inactividad y mantener una calidad de producto consistente.

Telecomunicaciones

Las empresas de telecomunicaciones utilizan analíticas de datos para mejorar el rendimiento de la red, reducir la rotación y brindar servicios personalizados. Al analizar los patrones de uso, pueden optimizar los recursos de la red y mejorar la satisfacción del cliente.

Casos de uso modernos de analíticas de datos

El entorno de las analíticas de datos está en constante cambio y evolución, con organizaciones que las usan para mantenerse a la delantera e impulsar la innovación. Hoy en día, las analíticas de datos se han convertido en una práctica indispensable, que brinda soluciones que antes eran inimaginables. A medida que las empresas se esfuerzan por obtener una ventaja competitiva, exploran una infinidad de casos de uso modernos que demuestran el potencial transformador de analizar grandes cantidades de datos. Estas aplicaciones contemporáneas de las analíticas de datos incluyen las siguientes:

Análisis de datos de IoT

Internet de las cosas (IoT) genera cantidades masivas de datos de dispositivos conectados. El análisis de estos datos ayuda a monitorear el rendimiento de los dispositivos, prever fallas y mejorar las experiencias de usuario en hogares y ciudades inteligentes.

Integración de IA y machine learning

Las analíticas de datos modernas se integran cada vez más con IA y machine learning para automatizar los procesos de toma de decisiones. Estas tecnologías analizan vastos data sets para brindar información estratégica y recomendaciones en tiempo real.

Analíticas en tiempo real

Sectores como los de finanzas y comercio minorista están adoptando analíticas en tiempo real para tomar decisiones instantáneas. Esto implica analizar datos de streaming para detectar fraudes, gestionar niveles de stock y personalizar las interacciones con los clientes sobre la marcha.

Analíticas de datos de blockchain

En sectores como finanzas y cadena de suministro, las analíticas de blockchain se utilizan para verificar transacciones, realizar un seguimiento de los activos y garantizar la transparencia. El análisis de datos de blockchain ayuda a detectar anomalías y garantizar la integridad de las transacciones.

Información estratégica comparativa

Analíticas de datos vs. ciencia de datos

Si bien los campos de las analíticas de datos y la ciencia de datos sin duda se superponen, son dos disciplinas separadas. Imagine a dos hábiles artesanos, en campos diferentes, utilizando herramientas y técnicas específicas para crear algo de valor a partir de las materias primas con las cuales trabajan. De manera similar, los profesionales de la analítica de datos y la ciencia de datos divergen en sus métodos y objetivos, más allá de que puedan compartir ciertos elementos fundamentales. Aquí destacamos las diferencias entre ambas.

Analíticas de datos:

• Enfoque: se trata principalmente de examinar data sets para extraer conclusiones e identificar patrones. Se enfoca en analizar los datos para comprender el comportamiento pasado, prever resultados futuros y fundamentar la toma de decisiones.
• Herramientas y técnicas: utiliza análisis estadísticos, visualización de datos y herramientas de business intelligence. Las técnicas comunes incluyen minería de datos, y analíticas de texto y de opinión.
• Objetivo: brindar información estratégica accionable que ayude a mejorar el rendimiento del negocio, optimizar los procesos y dar soporte a la toma de decisiones. Se basa más en la aplicación y se enfoca en cuestiones y problemas empresariales específicos.

Ciencia de datos:

• Enfoque: abarca un alcance más amplio, que incluye la analítica de datos, pero también implica el desarrollo de algoritmos y la creación de modelos predictivos y nuevos productos de datos. Integra aspectos de ciencias de la computación, estadísticas y expertise en dominios.
• Herramientas y técnicas: emplea técnicas avanzadas como machine learning, inteligencia artificial y tecnologías de Big Data. Los científicos de datos suelen utilizar lenguajes de programación como Python y R, junto con marcos como TensorFlow y PyTorch.
• Objetivo: descubrir nueva información estratégica a través de análisis exploratorio, crear modelos predictivos y prescriptivos, e innovar a través de soluciones impulsadas por datos. Busca resolver problemas complejos y generar nuevas preguntas a partir de la exploración de datos.

Beneficios y desafíos de las analíticas de datos

Beneficios de las analíticas de datos

Ante la creciente complejidad del mercado, las empresas recurren a las analíticas de datos como una luz que puede ayudar a iluminar el camino hacia la mejora del rendimiento y el éxito. Y a medida que las organizaciones aprovechan cada vez más el poder y valor de las analíticas de datos, pueden obtener una variedad de beneficios, que incluyen:

Toma de decisiones mejorada

Las analíticas de datos brindan a las organizaciones información estratégica accionable, lo cual les permite tomar decisiones fundamentadas. Al analizar tendencias y patrones de datos, las empresas pueden optimizar las estrategias y anticipar mejor los cambios del mercado.

Experiencia del cliente optimizada

Comprender el comportamiento del cliente a través de analíticas de datos ayuda a las empresas a personalizar sus servicios y productos. Esto conduce a una mayor satisfacción y fidelidad del cliente, a medida que las empresas adaptan sus ofertas para satisfacer necesidades y preferencias específicas.

Eficiencia operativa

Las analíticas de datos identifican cuellos de botella e ineficiencias dentro de los procesos de negocio. Al abordar estos problemas, las organizaciones pueden optimizar las operaciones, reducir costos y aumentar la productividad. El resultado es un uso más eficiente de los recursos y la mejora de los márgenes de beneficio.

Ventaja competitiva

Las analíticas de datos permiten a las empresas mantenerse a la delantera de la competencia identificando nuevas oportunidades y tendencias de mercado. De ese modo, pueden innovar y adaptarse más rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado, garantizando que la competitividad en su industria.

Desafíos en las analíticas de datos

Si bien las organizaciones siguen invirtiendo en analíticas de datos debido a sus claros beneficios, persisten ciertos desafíos, particularmente en el área de gestión de datos. Antes de embarcarse en su recorrido de analíticas de datos, es útil tener en cuenta algunos de estos desafíos para estar preparado para superarlos en el camino hacia una mayor información estratégica y el éxito. Estos desafíos incluyen:

Calidad de datos

Garantizar la precisión, integridad y consistencia de los datos es un desafío importante. Una mala calidad de datos puede conducir a información estratégica y decisiones incorrectas, lo cual impacta negativamente en los resultados de negocio.

Integración de datos

La combinación de datos de distintas fuentes puede ser compleja y requerir mucho tiempo. Formatos, estructuras y estándares inconsistentes en los distintos data sets dificultan la creación de una vista unificada, lo cual obstaculiza el análisis efectivo.

Seguridad de los datos y privacidad

Proteger los datos sensibles de incumplimientos y garantizar el compliance de regulaciones tales como el GDPR es crítico. Las organizaciones deben implementar sólidas medidas de seguridad y mantener un control estricto de los datos para proteger sus activos de datos.

Escalabilidad

A medida que crecen los volúmenes de datos, gestionar y analizar grandes data sets se vuelve cada vez más desafiante. Las organizaciones necesitan soluciones escalables que puedan manejar Big Data de manera eficiente sin comprometer el rendimiento ni la precisión.

Brecha de habilidades

La escasez de profesionales de datos calificados representa un obstáculo importante. Las empresas suelen tener dificultades para encontrar y retener talento con el expertise necesario en analíticas de datos, lo cual puede ralentizar sus iniciativas analíticas e impactar en la eficacia general.

Tendencias futuras en analíticas de datos

El entorno de las analíticas de datos está evolucionando continuamente, impulsado por los avances tecnológicos y la creciente demanda de información estratégica basada en datos. En el futuro, se espera que el campo esté conformado por avances en inteligencia artificial, machine learning y tecnologías de Big Data.

Mientras tanto, las organizaciones seguirán invirtiendo en herramientas y plataformas analíticas avanzadas para obtener información estratégica más profunda de sus datos y tomar decisiones de negocio más fundamentadas. Cada vez más, las empresas se enfocarán en las analíticas en tiempo real, lo cual permitirá tiempos de respuesta más rápidos a las cambiantes condiciones de mercado y las demandas de los clientes. Y a medida que los datos sigan creciendo exponencialmente, habrá un mayor énfasis en la gobernanza de datos y las regulaciones de privacidad para garantizar que los datos se gestionen de forma segura y se utilicen de manera ética.

Por último, la proliferación de la IA generativa y los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) dará lugar a un aumento del volumen y la variedad de fuentes de datos, lo cual impulsará la necesidad de técnicas analíticas más sofisticadas para extraer información estratégica significativa. El futuro de las analíticas de datos se presenta como dinámico e innovador, evolucionando continuamente para satisfacer las demandas de un mundo impulsado por datos.

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