¿Qué son los análisis avanzados?

La analítica avanzada emplea modelos predictivos, métodos estadísticos, Machine Learning y técnicas de automatización de procesos más allá de las capacidades de las herramientas tradicionales de inteligencia de negocio (BI) para analizar datos o información empresarial. Aprovecha la ciencia de datos que involucra métodos avanzados de análisis para proyectar tendencias futuras y anticipar la probabilidad de ciertos eventos. Mientras que BI y los análisis básicos proporcionan una instantánea del negocio, la analítica avanzada brinda la capacidad de pronosticar tendencias o resultados futuros para una comprensión más profunda del negocio. La analítica avanzada ofrece un conjunto más amplio de capacidades para hacer frente a los desafíos que BI en retrospectiva tradicional no podrá hacer, lo que permite una toma de decisiones estratégicas más sólida para el futuro.

Diagrama de analítica avanzada

Como disciplina, la analítica avanzada abarca y amplía tanto el análisis prescriptivo como el análisis predictivo. El software de análisis con funcionalidad de modelado predictivo a menudo incluye capacidades de análisis estadístico integradas en la experiencia del usuario. Estas capacidades podrán incluir columnas calculadas, la capacidad de insertar expresiones en visualizaciones y otras funciones de estadísticas avanzadas, entre otras. Con la analítica avanzada, las empresas podrán crear modelos predictivos y aplicarlos al negocio incorporándolos en una interfaz fácil de utilizar.

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¿Cuál es el valor de la analítica avanzada?

La analítica avanzada proporciona a las empresas una forma de operacionalizar y obtener más valor de los activos de información. Puede incluir el uso de la analítica predictiva o los motores de recomendación. Representa una forma potencial para que muchas empresas extraigan el valor de sus datos, ya sean datos almacenados en un data warehouse o datos en tiempo real generados por las operaciones comerciales. Las empresas que emplean herramientas de analítica avanzada pueden aprovechar el descubrimiento de conocimientos para notificar la probabilidad de eventos futuros, lo que brinda mayor confianza para obtener resultados comerciales más repetibles. La analítica avanzada resuelve los problemas comerciales más complejos que los informes de BI en retrospectiva tradicional no podrán hacerlo.

Algunas técnicas que se utilizan a menudo con la analítica avanzada incluyen la minería de datos, Machine Learning, visualización de datos, Sentiment Analysis, análisis de redes y clústers, predicción, correlación de patrones, procesamiento complejo de eventos y más. Todas o algunas de estas técnicas se podrán utilizar para explorar y modelar los datos de una empresa para mejorar el negocio en función de los conocimientos prácticos.

¿Cuáles son algunas técnicas o capacidades de la analítica avanzada?

Las siguientes capacidades se incluyen bajo el paraguas de la analítica avanzada:

  • Analítica predictiva : analítica de datos que se utiliza para hacer predicciones sobre los resultados comerciales futuros, basados en los datos históricos y utilizando modelos estadísticos (modelos de regresión) y técnicas de Machine Learning (ML).
  • Clustering: el clustering de datos es el proceso de agrupar elementos en función de las similitudes entre los elementos del grupo.
  • Cálculos: diferentes herramientas de cálculo como las adiciones en las visualizaciones, expresiones y otras más que se podrán utilizar en la analítica avanzada.
  • Funciones estadísticas: es importante tener funciones estadísticas para realizar la analítica avanzada, incluyendo el clustering, los diagramas de caja, los círculos de comparación y las relaciones entre variables categóricas (Chi-square).
  • Machine Learning: los algoritmos de Machine Learning obtienen información de los datos para producir modelos detallados que pueden identificar patrones complejos y realizar predicciones muy precisas. Se adaptan bien a casos de uso como la microsegmentación, la personalización, el análisis causa raíz de procesos complejos, la detección de fraudes y la pérdida de clientes.

¿Por qué la analítica avanzada es tan importante hoy en día?

Si bien las herramientas de BI tradicionales solían ser suficientes para la mayoría de las empresas, los empresarios ahora recurren a la analítica avanzada para obtener un mayor Rendimiento del Capital Invertido (ROI) de sus inversiones en BI. ¿Cual es la razón? ¿Por qué la analítica avanzada atrae a tantas empresas hoy en día?

Con enormes cantidades de datos que se generan todos los días, las empresas buscan nuevas formas de aprovechar todos esos datos. La analítica avanzada ayuda a las empresas a hacerlo. Permite a las empresas optimizar sus operaciones e innovar para obtener una ventaja competitiva. Con un mejor análisis de los clientes, analítica predictiva y modelado estadístico, la analítica avanzada ayuda a las empresas a mejorar la toma de decisiones y a seguir el ritmo de unos mercados extremadamente competitivos y cambiantes. Cuando las herramientas tradicionales de análisis y BI fallan, la analítica avanzada posiciona a las empresas hacia el éxito futuro.

Beneficios de la analítica avanzada

Contribuyendo al valor de negocio real, los siguientes son los principales beneficios que las organizaciones podrán obtener con un programa exitoso de analítica avanzada:

  • Predecir el futuro: las organizaciones que utilizan la analítica avanzada actuarán con rapidez y con un mayor grado de confianza en los resultados futuros. Permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en los datos y obtener los conocimientos más profundos sobre las tendencias del mercado, las preferencias de los clientes y las principales actividades empresariales. La implementación de la analítica avanzada permite a las empresas evaluar las condiciones del mercado más rápidamente y reaccionar a los cambios antes que sus competidores, obteniendo así una ventaja significativa.
  • Reducir los riesgos: con predicciones más precisas a partir de la analítica avanzada, las empresas podrán evitar tomar decisiones costosas y arriesgadas basadas en predicciones inexactas. La analítica avanzada proporciona a las empresas una comprensión integral del negocio, pasado, presente y futuro, para identificar y gestionar mejor el riesgo.
  • Anticipar y resolver problemas: la analítica avanzada ayuda a las empresas a resolver aquellos desafíos que la BI tradicional no podrá. Según la probabilidad, puede indicar acciones para generar mejores resultados comerciales.

¿Cuáles son algunos casos de uso para la analítica avanzada?

Si su empresa ya utiliza herramientas de BI tradicionales, probablemente también podría beneficiarse de la analítica avanzada. La analítica avanzada se puede utilizar en los siguientes casos:

  • Optimización cadena de suministro: las empresas globales necesitan una cadena de suministro que pueda reaccionar rápidamente a los cambios en las condiciones del mercado, incluida la demanda del mercado, las preferencias de los clientes y las fluctuaciones de los costes. La analítica avanzada ayuda, especialmente en la fabricación, a reducir los costes de distribución, evitar retrasos o fallos en la maquinaria y agilizar los procesos.
  • Análisis de marketing: comprender a los clientes nunca antes había sido tan difícil, y la venta y marketing a esos clientes de la manera correcta en el momento adecuado podría ser un gran desafío. Con la analítica avanzada, las empresas podrán crear campañas de marketing y ventas personalizadas para reducir el gasto en estrategias ineficientes, identificar las oportunidades up-sell y cross-sell, mejorando así la experiencia de los clientes.
  • Análisis de riesgo: todas las empresas buscan formas de mitigar el riesgo futuro, pero solo aquellas que emplean la analítica avanzada podrán administrar grandes conjuntos de datos, o incluso flujos de datos en tiempo real, para identificar patrones de riesgo. Se pueden utilizar técnicas de la analítica avanzada para detectar fraudes en pagos y pedidos o incluso para monitorizar la opinión entre los clientes actuales.
  • Análisis de recursos humanos: la satisfacción de los empleados tiene un gran impacto en el rendimiento empresarial, pero la mayoría de las empresas no aprovechan los datos de recursos humanos. La analítica avanzada se puede utilizar en recursos humanos para reducir la rotación de empleados, los costes asociados a la selección de personal y contratación, y para invertir en programas de incentivos eficaces para mantener o aumentar la satisfacción de los empleados.
  • Operaciones de negocio: las herramientas de BI tradicionales no son lo suficientemente ágiles para permitir la excelencia operativa que reacciona a las condiciones cambiantes del mercado y optimiza las decisiones basadas en predicciones sobre tendencias futuras. La analítica avanzada permite a las organizaciones mejorar el rendimiento y la productividad, aumentar los ingresos y resolver problemas operativos más rápidamente.
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