¿Qué es la analítica avanzada?
La analítica avanzada es un método de análisis de datos que utiliza modelos predictivos, algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, automatización de procesos comerciales y otros métodos estadísticos para analizar información comercial de una amplia variedad de fuentes de datos.
La analítica avanzada utiliza la ciencia de datos más allá de los métodos tradicionales de inteligencia empresarial (BI) para predecir patrones y estimar la probabilidad de eventos futuros. Esto, a su vez, puede ayudar a una empresa a reaccionar más rápido y aumentar significativamente su precisión en la toma de decisiones.
Las herramientas de análisis avanzadas comúnmente utilizadas por los científicos de datos combinan y amplían el análisis prescriptivo y el análisis predictivo, y agregan varias opciones para mejorar la visualización y los modelos predictivos.
¿Por qué es importante la analítica avanzada?
La analítica avanzada es un recurso valioso para las empresas porque le permite a una empresa obtener más funcionalidad de sus datos, independientemente de dónde se almacenen los datos o en qué formato. La analítica avanzada también puede ayudar a resolver algunos de los problemas comerciales más complejos que los informes de BI tradicionales no pueden.
Por ejemplo, para crear un motor de marketing contextual, es posible que un fabricante de productos de consumo deba hacer las siguientes preguntas:
- ¿Cuándo es probable que un cliente agote su suministro de un artículo?
- ¿A qué hora del día o de la semana es más receptivo a las promociones de marketing?
- ¿Qué nivel de rentabilidad se puede lograr en marketing en este momento?
- ¿A qué precio es más probable que compren?
Al combinar modelos de consumo con datos históricos e inteligencia artificial (IA), el análisis avanzado puede ayudar a una empresa a encontrar respuestas precisas a estas preguntas.
¿Cuáles son las ventajas de la analítica avanzada?
La analítica avanzada no solo permite un mayor uso de los datos y brinda a los tomadores de decisiones una mayor confianza en la precisión de los datos, sino que también ofrece los siguientes beneficios:
- Predicción precisa. El uso de análisis avanzados puede confirmar o refutar los modelos predictivos y de previsión con mayor precisión que las herramientas de BI tradicionales, que aún tienen un elemento de incertidumbre.
- Toma de decisiones más rápida. Con predicciones altamente precisas, los ejecutivos pueden actuar más rápido, confiando en que sus decisiones comerciales producirán los resultados que desean y que los resultados beneficiosos pueden repetirse.
- Visión más profunda. La analítica avanzada proporciona niveles más profundos de información procesable a partir de los datos, incluidas las preferencias de los clientes, las tendencias del mercado y los procesos comerciales clave, lo que permite a las partes interesadas tomar decisiones basadas en datos que pueden afectar directamente su estrategia.
- Mejorado Gestión de riesgos. La mayor precisión proporcionada por las predicciones analíticas avanzadas puede ayudar a las organizaciones a reducir el riesgo de errores costosos.
- Anticípese a problemas y oportunidades. Advanced Analytics utiliza modelos estadísticos para descubrir problemas potenciales en el negocio actual o identificar nuevas oportunidades para que las partes interesadas puedan cambiar de rumbo rápidamente y obtener mejores resultados.
¿Cuáles son algunas técnicas de análisis avanzadas?
La analítica avanzada puede brindar a las empresas una ventaja competitiva. Algunas técnicas de análisis avanzado de uso común incluyen las siguientes:
- Procesamiento de datos. Este proceso clasifica grandes cantidades de datos para identificar patrones y establecer relaciones para resolver problemas a través del análisis de datos.
- Análisis de los sentimientos. Esta técnica utiliza procesamiento de lenguaje natural, análisis de texto y biometría para identificar el tono emocional detrás de un cuerpo de texto.
- Análisis de conglomerados. Este proceso compara datos no estructurados en función de las similitudes encontradas entre ellos.
- Procesamiento de eventos complejos. Esta técnica utiliza tecnología para predecir eventos de alto nivel que probablemente resulten de ciertos conjuntos de factores de bajo nivel.
- Análisis de big data. Se examinan grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados para descubrir información como patrones ocultos, correlaciones, tendencias del mercado y preferencias de los clientes.
- Aprendizaje automático. El desarrollo del aprendizaje automático ha aumentado drásticamente la velocidad a la que se pueden procesar y analizar los datos y ha facilitado disciplinas como el análisis predictivo.
- Visualización de datos. Este proceso de graficar datos hace que el análisis y el intercambio de datos sean más accesibles para las empresas.
¿Cuáles son algunos casos de uso de análisis avanzados?
A continuación, se muestran solo algunos ejemplos de procesos comerciales que pueden beneficiarse del software de análisis avanzado.
- Métricas de marketing. Con análisis avanzado, las organizaciones de marketing pueden crear campañas de marketing específicas y personalizadas y evitar perder dinero en estrategias ineficaces. El análisis de resultados futuros también puede ayudar a una empresa a identificar oportunidades para aumentar las ventas y optimizar el embudo de marketing.
- Optimización de la cadena de suministro. Mediante el uso de análisis avanzados, una empresa puede tener en cuenta la demanda, la volatilidad de los costos y las preferencias cambiantes de los clientes para crear una cadena de suministro ágil que pueda adaptarse rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado.
- Gestión de riesgos. Al examinar conjuntos de datos específicos y flujos de datos en tiempo real, los análisis avanzados pueden ayudar a los científicos de datos a identificar patrones que podrían indicar un alto riesgo, como la identificación de posibles fraudes de pago o pasivos de seguros.
- Operaciones de negocios. Con la ayuda de análisis avanzados, las empresas pueden optimizar y ajustar sus operaciones para que coincidan mejor con las predicciones de las condiciones o tendencias cambiantes del mercado y, en última instancia, aumentar las ventas.
Evaluación de herramientas de análisis avanzadas
Se encuentran disponibles varias plataformas de análisis avanzado. Cada uno ofrece diferentes ventajas según la aplicación. Estas herramientas se pueden dividir en dos categorías: de código abierto y propietarias.
Herramientas de código abierto
Las herramientas de código abierto se han convertido en un punto focal para muchos científicos de datos que realizan aprendizaje automático y análisis prescriptivo. Esto incluye lenguajes de programación y entornos informáticos como Hadoop y Spark. Los usuarios generalmente dicen que les gustan las herramientas avanzadas de análisis de código abierto porque generalmente son económicas de ejecutar, tienen características sólidas y están respaldadas por una comunidad de usuarios que siguen desarrollando las herramientas.
Herramientas propietarias
En el lado propietario, proveedores como Microsoft, IBM y SAS Institute ofrecen herramientas de análisis avanzadas. La mayoría de ellos tiene una profunda formación técnica y comprensión de las técnicas matemáticas.
Sin embargo, en los últimos años, varias herramientas de análisis de autoservicio han madurado para hacer que la funcionalidad sea más accesible para los usuarios comerciales. Tableau en particular se ha convertido en una herramienta popular. Si bien la funcionalidad es más limitada que las herramientas técnicas más profundas, permite a los usuarios realizar análisis de clústeres y otros análisis avanzados.
Descubra cómo las organizaciones implementan y se benefician de la analítica avanzada en Los cinco casos de uso principales para la analítica empresarial avanzada.
