Analítica de DatosConceptos

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La analítica de negocios incluye el proceso de examinar conjuntos de datos para extraer conclusiones sobre la información que contienen, lo que se hace cada vez más con la ayuda de sistemas y software especializados.

Las tecnologías y técnicas de analítica de negocios se usan ampliamente en las industrias comerciales para permitir que las organizaciones tomen decisiones comerciales más informadas y por parte de científicos e investigadores para verificar o refutar modelos, teorías e hipótesis científicas.

definición

Como término, la analítica de datos se refiere predominantemente a una variedad de aplicaciones, desde inteligencia de negocios básica, elaboración de informes y procesamiento analítico en línea (OLAP) hasta diversas formas de análisis avanzados.

En ese sentido, es similar en naturaleza a la analítica de negocios, otro término general para los enfoques de análisis de datos, con la diferencia de que este último está orientado a los usos comerciales, mientras que el análisis de datos tiene un enfoque más amplio.

Las iniciativas de análisis de datos pueden ayudar a las empresas a aumentar los ingresos, mejorar la eficiencia operativa, optimizar las campañas de marketing y los esfuerzos de servicio al cliente, responder más rápidamente a las tendencias del mercado emergente y obtener una ventaja competitiva sobre los rivales, todo con el objetivo final de aumentar el rendimiento empresarial.

Dependiendo de la aplicación en particular, los datos que se analizan pueden consistir en registros históricos o información nueva que se ha procesado para usos de análisis en tiempo real. Además, puede provenir de una combinación de sistemas internos y fuentes de datos externas.

Tipos

En un nivel alto, las metodologías de analítica de negocios incluyen análisis de datos exploratorios (ADE), que busca patrones y relaciones en los datos, y análisis de datos confirmatorios (ADC), que aplica técnicas estadísticas para determinar si las hipótesis sobre un conjunto de datos son verdaderas o falsas.

La ADE a menudo se compara con el trabajo de un detective, mientras que la ADC es similar al trabajo de un juez o jurado durante un juicio, una distinción que el estadístico John W. Tukey hizo por primera vez en su libro de 1977 “Exploratory Data Analysis”.

La analítica de datos también puede separarse en análisis de datos cuantitativos y análisis de datos cualitativos.

El primero implica el análisis de datos numéricos con variables cuantificables que se pueden comparar o medir estadísticamente.

El enfoque cualitativo es más interpretativo, se enfoca en la comprensión del contenido de datos no numéricos como texto, imágenes, audio y video, incluidas frases, temas y puntos de vista comunes.

En el nivel de aplicación, la analítica e informes brindan a los ejecutivos de empresas y otros empleados corporativos información procesable sobre indicadores clave de rendimiento, operaciones comerciales, clientes y más.

En el pasado, las consultas e informes de datos generalmente se creaban para los usuarios finales por parte de los desarrolladores, ahora, las organizaciones utilizan cada vez más las herramientas de autoservicio de BI que permiten a los ejecutivos, analistas de negocios y trabajadores operativos ejecutar sus propias consultas ad hoc y crear informes ellos mismos.

Los tipos más avanzados de analítica de datos incluyen la:

  • Extracción de datos, lo que implica ordenar a través de grandes conjuntos de datos para identificar tendencias, patrones y relaciones.
  • Análisis predictivo, que busca predecir el comportamiento del cliente, fallas en los equipos y otros eventos futuros.
  • Aprendizaje automático, una técnica de inteligencia artificial que usa algoritmos automatizados para analizar los conjuntos de datos más rápidamente de lo que los científicos de datos pueden hacer a través del análisis convencional.

Big Data

El análisis de Big Data aplica herramientas de minería de datos, análisis predictivo y aprendizaje automático a conjuntos de grandes datos que a menudo contienen datos no estructurados y semiestructurados.

Por ejemplo, la extracción de texto proporciona un medio para analizar documentos, correos electrónicos y otro contenido basado en texto.

Las iniciativas de analítica de datos admiten una amplia variedad de usos comerciales. Por ejemplo, los bancos y las compañías de tarjetas de crédito analizan los patrones de retiro y gasto para evitar el fraude y el robo de identidad.

Las empresas de comercio electrónico y los proveedores de servicios de marketing realizan análisis de análisis de recorrido para identificar a los visitantes del sitio web que tienen más probabilidades de comprar un producto o servicio determinado en función de los patrones de navegación y visualización de páginas.

Los operadores de redes móviles examinan los datos de los clientes para pronosticar el abandono, de modo que puedan tomar medidas para evitar deserciones a sus competidores, y aumentar los esfuerzos de gestión de las relaciones con los clientes.

Compañías de marketing también participan con en el análisis de datos de clientes para segmentarlos en sus campañas y equipar a los trabajadores de los centros de llamadas con información actualizada sobre las personas a las que llaman.

Las organizaciones de salud extraen datos de pacientes para evaluar la efectividad de los tratamientos para el cáncer y otras enfermedades.

El proceso

Las aplicaciones de analítica de datos implican algo más que analizar datos.

Particularmente en los proyectos analíticos avanzados, gran parte del trabajo requerido se lleva a cabo por adelantado, en la recopilación, integración y preparación de datos y luego en el desarrollo, prueba y revisión de modelos analíticos para garantizar que produzcan resultados precisos.

Además de los científicos de datos y otros analistas, los equipos de análisis a menudo incluyen ingenieros de datos, cuyo trabajo es ayudar a que los conjuntos de datos estén listos para el análisis.

El proceso de análisis comienza con la recopilación de datos, en la cual los científicos de datos identifican la información que necesitan para una aplicación de análisis en particular y luego trabajan solos o con los ingenieros de datos y el personal de TI para armarla y usarla.

Es posible que sea necesario combinar los datos de diferentes sistemas de origen a través de rutinas de integración de datos, transformarlos en un formato común y cargarlos en un sistema de análisis, como un clúster Hadoop, una base de datos NoSQL u otro depósito de datos.

En otros casos, el proceso de recopilación puede consistir en extraer un subconjunto relevante de una secuencia de datos brutos y moverlo a una partición separada en el sistema para que pueda analizarse sin afectar el conjunto de datos completo.

Una vez que los datos que se necesitan están guardados, el siguiente paso es encontrar y corregir los problemas de calidad de los datos que podrían afectar la precisión de las aplicaciones de análisis.

Eso incluye la ejecución de perfiles de datos y tareas de limpieza de datos para garantizar que la información en un conjunto sea coherente y que se eliminen los errores y las entradas duplicadas.

Luego, se realizan trabajos adicionales de preparación para manipular y organizar los datos para el uso analítico planificado, y se aplican políticas de gobierno de datos para garantizar que los datos se ajusten a los estándares corporativos y se usen correctamente.

En ese punto, el trabajo de análisis de datos comienza en serio.

Un científico de datos construye un modelo analítico, utilizando herramientas de modelado predictivo y usa lenguajes de programación como Python, Scala, R y SQL.

El modelo se ejecuta inicialmente contra un conjunto de datos parciales para probar su precisión y por lo general, luego se revisa y prueba de nuevo.

Este es un proceso conocido como “entrenamiento” del modelo que continúa hasta que funciona según lo previsto.

Finalmente, el modelo se ejecuta en modo de producción frente al conjunto de datos completo, para abordar la necesidad de información específica o de forma continua a medida que se actualizan los datos.

Automatización

En algunos casos, las aplicaciones analíticas pueden configurarse para desencadenar automáticamente acciones, por ejemplo, operaciones bursátiles de una empresa de servicios financieros.

De lo contrario, el último paso en el proceso de análisis de datos es comunicar los resultados generados por los modelos analíticos a los ejecutivos de negocios y otros usuarios finales para ayudarlos en su toma de decisiones.

Eso generalmente se hace con la ayuda de técnicas de visualización de datos, que se utilizan para crear gráficos y otras visualizaciones diseñadas para hacer que sus hallazgos sean más fáciles de comprender.

Las visualizaciones de datos a menudo se incorporan a las aplicaciones del panel que muestran datos en una sola pantalla y se pueden actualizar en tiempo real a medida que se dispone de nueva información.

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