¿Cuáles son los modelos de Data analytic y cómo utilizarlos?
En esta ocasión te damos a conocer de qué trata el Data analytic, que tipos o modelos existen, y cómo lo utilizan en los negocios y en el sector empresarial.
Data Analytic se refiere al conjunto de enfoques cuantitativos y cualitativos para la obtención de información valiosa de datos. Implica muchos procesos que incluyen la extracción de datos, para después categorizarlos con el fin de derivar en varios patrones, relaciones, conexiones y otra información importante de este tipo. En la actualidad, casi todas las empresas necesitan de una organización de datos, y esto significa que están implementando un enfoque para recopilar más datos que están relacionados con sus clientes, mercados y procesos comerciales. Estos datos son categorizados después, se almacenan y analizan para finalmente obtener información valiosa.
Para resumir, se entiende como Data analytic a la ciencia que analiza datos sin procesar para obtener conclusiones de aquella información. Muchas de las técnicas y procesos de Data analytic han sido automatizadas en procesos mecánicos y algoritmos que trabajan sobre datos sin procesar para su uso por las empresas.
Las técnicas de Data analytics puede revelar tendencias y métricas que si fuera al contrario se perdería en la masa de información. Esta información puede ser usada para optimizar procesos y para incrementar la eficiencia general de una empresa o sistema.
Cómo se utiliza el Data analytic
Data analytic es un amplio tema que engloba varios tipos de análisis de datos. Cualquier tipo de información puede estar sujeta a las técnicas de análisis de datos para la obtención de resultados que pueden ser usados para mejorar procesos de una empresa, por ejemplo.
Un ejemplo son las compañías de manufactura que usualmente registran el tiempo de ejecución, pérdida de tiempo, tareas para cada máquina y luego analizan los datos para crear un mejor plan de carga de trabajo. Se pretende obtener como resultado que las máquinas operen en su capacidad máxima.
Por otro lado, las compañías de juego utilizan el análisis de datos para establecer programas de recompensa para los jugadores que mantienen activos al equipo en el juego. Las compañías de contenido utilizan algunas de los mismos análisis de datos para mantener al usuario haciendo clic, viendo o reorganizando el contenido para obtener otra vista u otro clic.
Modelos de Data Analytic
Existen cuatro modelos para hacer uso del Data analytic y dar sentido una vez que se haya formateado y generado un reporte, éstos son análisis descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
Descriptivo: Describe que ha pasado en un período de tiempo.
Está diseñado para brindar información básica: quién, qué, cuándo, dónde, cuánto. Es un informe que ha sido diseñado y entrega la información necesaria sobre un tema.
Proporciona una visión y contexto para poder entender los datos.
Emplea herramientas como inteligencia de negocios, análisis estadístico y minería de datos.
Bancos como BBVA Bancomer, utilizan este tipo de analítica de datos. Usándolo en varios proyectos de extracción y análisis de información financiera de las que ha podido obtener tanto en las diferentes actividades comerciales de las grandes urbes, en el impacto económico de la celebración de grandes eventos que permiten conocer datos que hasta ahora solo eran accesibles a la gran distribución, y que le proporciona una ventaja competitiva a la hora de diseñar sus estrategias comerciales y de marketing.
Diagnóstico: Se centra en conocer porqué sucedió cierta situación e implica entradas de datos más diversas y de hipótesis. ¿El clima afectó las ventas de cerveza? ¿La última campaña de marketing tuvo un impacto en las ventas?
Gracias al análisis de diagnóstico, existe la posibilidad de profundizar, averiguar las dependencias e identificar patrones.
Las empresas apuestan por el análisis de diagnóstico, ya que proporciona información detallada sobre un problema en particular. Al mismo tiempo, una empresa debe tener información detallada a su disposición, de lo contrario, la recopilación de datos puede resultar individual para cada problema por lo que va a requerir más tiempo.
Como ejemplo está una empresa minorista la cual puede desglosar las ventas y la ganancia bruta en categorías para descubrir por qué no cumplió su objetivo de ganancia.
Predictivo: Trabaja de manera que se predice lo que va a ocurrir a un corto plazo.
El análisis predictivo ayuda a identificar tendencias relacionadas entre variables, determinar la fuerza de su correlación y formular hipótesis de causalidad.
Desarrolla modelos predictivos a través de modelos estadísticos, machine learning, minería de datos predictiva y pronósticos.
Fedex emplea este tipo de analítica antes de emprender un proyecto de remodelación en sus sucursales o cambio de tarifas.
Prescriptivo: El análisis prescriptivo es en donde entra en juego la inteligencia artificial y el big data. El big data, conjuntos de información asombrosamente grandes que a menudo reflejan el comportamiento de la multitud y tienen un origen externo de la compañía en cuestión, son esenciales para el aprendizaje automático porque son lo suficientemente complejos como para refinar las decisiones de la inteligencia artificial a lo largo del tiempo.
La analítica prescriptiva analiza los datos para encontrar soluciones entre una cantidad de variantes, y optimiza recursos para aumentar la eficiencia operativa. Utilizando técnicas de simulación y optimización logra señalar la elección más conveniente.
El propósito del análisis prescriptivos es, prescribir qué acciones tomar para eliminar un problema futuro o aprovechar al máximo una tendencia. Un ejemplo de análisis prescriptivo de nuestra cartera de proyectos: una empresa multinacional pudo identificar oportunidades para compras repetidas basadas en el análisis de clientes y el historial de ventas.
El análisis de datos es importante porque ayuda a las empresas a optimizar sus resultados. Implementarlo en el modelo de negocios significa que las compañías pueden ayudar a reducir costos al identificar formas más eficientes de hacer negocios y al almacenar grandes cantidades de datos.
Una empresa también puede usar el análisis de datos para tomar mejores decisiones comerciales y ayudar a analizar las tendencias y la satisfacción de los clientes, lo que puede llevar a nuevos y mejores productos y servicios.
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