¿Qué es la analítica de datos?

La analítica de datos permite a las organizaciones analizar todos sus datos (en tiempo real, históricos, no estructurados, estructurados, cualitativos) para identificar patrones y generar conocimientos para informar y, en algunos casos, automatizar decisiones, conectando la inteligencia y la acción. Las mejores soluciones actuales respaldan el proceso analítico de un extremo a otro, desde el acceso, la preparación y la analítica de datos hasta la operatividad de los análisis y el seguimiento de los resultados.

La analítica de datos permite a las organizaciones transformar digitalmente su empresa y su cultura, volviéndose más innovadoras y con visión de futuro en la toma de decisiones. Más allá del monitoreo y la generación de informes tradicionales de KPI para encontrar patrones ocultos en los datos, las organizaciones potenciadas por algoritmos son los nuevos innovadores y líderes empresariales.

Al cambiar el paradigma más allá de los datos para conectar los conocimientos con la acción, las empresas podrán crear experiencias personalizadas para los clientes, crear productos digitales conectados, optimizar las operaciones y aumentar la productividad de los empleados.

Con la analítica colaborativa de datos, las empresas permiten que todos contribuyan al éxito empresarial, desde ingenieros de datos y científicos de datos, hasta desarrolladores y analistas empresariales, e incluso profesionales y líderes empresariales. La analítica colaborativa de datos también incentiva a quienes están dentro y fuera de una organización a conectarse y colaborar. Por ejemplo, los científicos de datos pueden trabajar en estrecha colaboración con un cliente para ayudarlo a resolver sus problemas en tiempo real utilizando la interfaz de usuario altamente colaborativa de la analítica moderna del mundo de hoy.

La analítica de datos impulsa a las empresas a avanzar mediante la introducción de algoritmos en todas partes para optimizar los momentos comerciales críticos, como un cliente que ingresa a su tienda, un equipo a punto de fallar u otros eventos que podrían significar la diferencia entre ganar o perder negocios. La analítica de datos se aplica a todas las industrias, incluidas las de servicios financieros y seguros, fabricación, energía, transporte, viajes y logística, atención médica y otras. La analítica de datos puede ayudar a predecir y manejar interrupciones, optimizar rutas, brindar un servicio proactivo al cliente, realizar ofertas inteligentes de venta cruzada, predecir fallas inminentes de equipos, administrar el inventario en tiempo real, optimizar los precios y prevenir el fraude.

Capacidades esenciales de la analítica de datos

Inteligencia de negocio y generación de informes

Analizar datos y proporcionar información procesable a los líderes empresariales y otros usuarios finales para que puedan tomar decisiones empresariales informadas es uno de los usos más importantes de la analítica de datos. También conocido como "inteligencia de negocio", la analítica de datos es el portal de información para cualquier empresa. Los consumidores, desarrolladores, modeladores de datos, gestores de calidad de datos, ejecutivos de negocios, gerentes de operaciones y otros confían en informes y paneles que pueden ayudar a monitorear el progreso del negocio, el estado, las interrupciones, los ingresos, los socios y mucho más.

Data Wrangling/preparación de datos

Una buena solución de la analítica de datos incluye capacidades viables de preparación de datos y Data Wrangling de autoservicio para que los datos puedan reunirse fácil y rápidamente a partir de una variedad de fuentes de datos que pueden estar incompletas, complejas o desordenadas, y limpiarse para facilitar la combinación y el análisis.

Visualización de datos

Para obtener conocimientos de los datos, muchos analistas y científicos de datos confían en la visualización de datos, o la representación gráfica de los datos, para ayudar a las personas a explorar e identificar visualmente patrones y valores atípicos en los datos. Una excelente solución de la analítica de datos incluirá capacidades de visualización de datos, lo que hará que la exploración de datos sea más fácil y rápida.

Analítica geoespacial y de ubicación

El análisis de grandes conjuntos de datos, con frecuencia, no significa nada si su solución de análisis no incluye la analítica geoespacial y de ubicación. Agregar esta capa de inteligencia a la analítica de datos le permitirá desarrollar conocimientos y detectar relaciones en los datos que quizás no haya visto antes. Podrá predecir mejor dónde están sus clientes más valiosos y el camino que toman para comprar sus productos.

Analítica Productiva

Uno de los usos más importantes de la analítica de datos empresariales en la actualidad es la predicción de eventos; Por ejemplo, predecir cuándo fallará una máquina o el volumen de existencias que se necesita en una tienda en particular en un momento específico. La analítica predictiva implica tomar datos históricos y crear un modelo para ayudar a predecir eventos futuros. Tradicionalmente, la analítica avanzada fue el campo de dominio de los científicos de datos, estadísticos e ingenieros de datos altamente capacitados. Pero con los avances en el software, los Citizen Data Scientists desempeñan cada vez más aspectos de estos roles. Muchas firmas de analistas predicen que los Citizen Data Scientists superarán a los científicos de datos en la cantidad de analítica avanzada producida.

Machine Learning

Machine Learning implica la automatización de modelos analíticos mediante algoritmos que aprenden de forma iterativa a partir de los datos y optimizan el rendimiento. Con los algoritmos de Machine Learning disponibles para Big Data, puede poner sus ordenadores a trabajar para encontrar nuevos patrones y conocimientos sin programarlos específicamente dónde buscarlos. Busque soluciones de la analítica de datos que ofrezcan búsqueda en lenguaje natural, análisis de imágenes y Augmented Analytics.

Streaming Analytics

Actuar sobre eventos en tiempo real en el momento relevante se está convirtiendo en una capacidad crítica de la analítica de datos en la actualidad. Extraer datos de dispositivos de transmisión de IoT, fuentes de video, fuentes de audio y plataformas de redes sociales, todo en tiempo real, es una capacidad esencial de las principales soluciones de la analítica de la actualidad.

Cómo utilizar la analítica de datos: el proceso analítico

1. Comprenda el problema empresarial.
2. Recopile/identifique datos relevantes para el problema.
3. Prepare los datos para el análisis.
4. Analice los datos para generar conocimientos.
5. Implemente/ponga en funcionamiento los análisis y los modelos.
6. Supervise y optimice el rendimiento.

El primer paso para generar conocimientos a partir de sus datos es asegurarse de que estén organizados, sean precisos y procesables. Muchas empresas comienzan creando una forma estándar de acceder e integrar los datos a través de fuentes dispares utilizando una capa de datos virtuales. A continuación, después de automatizar Data Wrangling, las empresas pueden dedicar tiempo y energía a actuar sobre los valores atípicos o las inconsistencias de los datos. Luego, Visual Analytics proporcionará tableros interactivos y enriquecidos para la exploración de datos, lo que brindará a las empresas potentes capacidades de análisis en un formato intuitivo. Muchas organizaciones utilizan la ciencia de datos para crear modelos que brinden información predictiva. Además, las soluciones de la analítica de datos ahora extraen continuamente datos de transmisión en tiempo real para el análisis más preciso. Con nuevos conocimientos, las organizaciones podrán actuar con rapidez, simplificando las decisiones urgentes con una comprensión clara de los datos históricos y en tiempo real.

Hoy en día, las organizaciones pueden utilizar la analítica de datos para inspeccionar, limpiar, transformar y modelar sus datos. Las mejores soluciones de la analítica de datos lo hacen todo por usted, lo que le permitirá aprovechar al máximo sus datos y mejorar las estrategias empresariales.

Los beneficios de la analítica de datos

Simplifique, colabore y llegue más lejos

Las mejores soluciones actuales de la analítica de datos simplifican lo que solía ser un proceso muy complejo. La simplificación del ciclo de vida del análisis de un extremo a otro dentro de los ecosistemas de Big Data como Spark y Hadoop le permiten utilizar técnicas de la ciencia de datos a escala. La colaboración entre los equipos de la ciencia de datos, la línea empresarial y TI en proyectos de analítica Big Data aumentan la eficiencia y la productividad de toda la organización.

Detecte valores atípicos y tome medidas al respecto

La analítica de datos de transmisión de alto volumen tanto dentro de sus sistemas empresariales centrales como en el perímetro le permite encontrar anomalías, tomar decisiones y actuar en el punto de impacto. Con volúmenes de datos cada vez mayores, analizar, filtrar, resumir y obtener información en tiempo real le permitirá encontrar anomalías antes de que se conviertan en un problema mayúsculo.

Operacionalizar, monitorizar, gestionar y confiar

Muchas organizaciones luchan por hacer operativa la analítica. A medida que los datos se desvían y los modelos decaen, la capacidad de retener, actualizar e implementar automáticamente nuevos modelos analíticos en ubicaciones periféricas o directamente dentro de los sistemas empresariales centrales le permite comprender y actuar sobre resultados confiables.

Conecte la inteligencia a la acción

Con total visibilidad de todos los datos desde cualquier lugar, su organización puede tomar las mejores decisiones en base a información valiosa e inteligencia en tiempo real accionables. Mejore los resultados de negocio incorporando análisis al negocio y automatizando las decisiones. Obtenga más información, refínela y cree inteligencia con una solución con capacidades closed loop que incluya feedback continuo integrado.

Responda de forma rápida y correcta

Responda a los eventos en una fracción de segundos y asegúrese de que las personas adecuadas tomen las acciones adecuadas en el momento adecuado para corregir los problemas rápidamente. Emplee microservicios para la calificación perimetral, y aplicaciones modernas sin servidor con una pequeña huella basada en la tecnología de código abierto.

El impacto de la analítica de datos

La analítica de datos, cuando se aprovecha correctamente, puede ser una fuente de ventaja competitiva. Las organizaciones que se acercan a la analítica de datos con una visión enfocada, impulsan la transformación digital, mejoran la experiencia del cliente y crean una cultura empresarial basada en datos. Mediante la analítica de datos, las organizaciones podrán identificar nuevas oportunidades comerciales y utilizar conocimientos para priorizar acciones y crear nuevas fuentes de ingresos.

Para capitalizar el valor que la analítica de datos puede proporcionar a una organización, las empresas deberán considerar los datos para cada decisión comercial como una forma de optimizar los resultados e impulsar una toma de decisiones más informada.

A medida que las iniciativas de la analítica de datos se vuelvan más aceptadas, las organizaciones pasarán de los informes tradicionales a soluciones de análisis en tiempo real más avanzadas. Los programas de la analítica de datos dentro de las empresas están evolucionando rápidamente a medida que la transformación digital y las organizaciones basadas en datos se están volviendo cada vez más una prioridad.

Principales casos de uso de la analítica de datos

• Detección de anomalías
• Gestión de datos de clientes
• Gestión del riesgo
• Detección de fraudes
• Personalización
• Realización de estudios de mercado
• Análisis de operaciones