Tecnologías de análisis de datos que van a pegar fuerte

Conoce cuáles son las tecnologías de análisis de datos que van a ser tendencia en los próximos meses.

• La COVID-19 ha puesto de manifiesto que las técnicas de analítica de datos tradicionales no son suficientes para trabajar en escenarios de incertidumbre.
• El Big Data ayuda a crear valor en las empresas, pero es muy importante saber cómo analizar la información.

Cada segundo se generan millones de datos. La analítica de datos se ha convertido en una parte importante en el día a día de miles de empresas. Antes de la pandemia, las compañías solían recopilar información y analizarla para conocer mucho mejor a sus clientes. Sin embargo, con la COVID-19, muchos se dieron cuenta de que las técnicas de análisis de datos tradicionales sirven para reportar el pasado, pero muy poco para orientarse en el futuro.

Todo el mundo conoce que la finalidad principal del Big Data es crear valor. Gran parte de este tiene que ver con la capacidad para analizar la información que se genera. Sin embargo, a menudo existe el problema de cómo obtener valor a partir de los datos. Qué preguntas se deben hacer, cómo se deben formular y qué tecnologías de análisis de datos son las más adecuadas para ello.

Diferentes tipos de análisis de datos

El análisis de los datos es un paso fundamental para descubrir hechos que ayuden a mejorar en el presente y en el futuro. En este punto tiene un gran valor lo que se conoce como análisis predictivo, descriptivo y prescriptivo.

Análisis predictivo

El análisis predictivo hace posible la creación de modelos que permiten vaticinar lo que va a ocurrir con antelación. Se trata de una perspectiva para analizar la información que mira al futuro y ayuda a entender cómo puede evolucionar el entorno.

Los datos que se analizan con este método permiten determinar cuántas ventas se realizarán en el negocio en el próximo mes. El objetivo principal de esta metodología es hacer pronósticos. Para ello se basa en métodos matemáticos avanzados como la estadística o el aprendizaje automático con el fin de predecir los datos que faltan y describir lo que va a suceder.

El análisis predictivo permite conocer cuántas ventas se realizarán en la empresa.

Análisis descriptivo

Dentro de la analítica de datos tradicional, existe lo que se conoce como el análisis descriptivo que utiliza los datos históricos para identificar comportamientos. Se trata, además, de la analítica de datos más utilizada. Su objetivo es realizar una instantánea de la situación para poder tomar decisiones. Detalla cómo está el negocio hasta la fecha y permite visualizar, calcular e identificar datos.

Analítica prescriptiva

Se encarga de analizar los datos para conocer cuál es la solución más adecuada entre todas las posibles. Su tarea consiste en optimizar recursos para aumentar la eficiencia operativa. Emplea técnicas de simulación y optimización identificando el camino que conviene seguir. Es uno de los imprescindibles en las empresas, junto con la analítica predictiva, ya que según diversos estudios, atrae el 40% de la nueva inversión en inteligencia de negocios y analítica de datos.

La analítica prescriptiva determina qué solución es la más adecuada.

El Business Intelligence, la base del análisis de datos tradicional

Las organizaciones han aprendido a conjugar distintas tecnologías de análisis de datos para obtener los mejores resultados. Una de ellas es el Business Intelligence (BI).

A través del BI, las empresas consiguen mejorar su capacidad de toma de decisiones, realizar tareas de minería de datos, analizar información empresarial, crear informes y mejorar las capacidades operativas.

La elaboración de informes es una faceta central de la inteligencia empresarial y el cuadro de mando es quizás la herramienta arquetípica de BI. Los cuadros de mando son aplicaciones de software alojadas que reúnen automáticamente los datos disponibles en cuadros y gráficos que dan una idea del estado inmediato de la empresa.

Aunque la inteligencia empresarial no dice a los usuarios de la empresa lo que tienen que hacer o lo que ocurrirá si toman un determinado camino, el BI tampoco consiste únicamente en generar informes. Más bien, el BI ofrece una forma de examinar los datos para comprender las tendencias y obtener información, racionalizando el esfuerzo necesario para buscar, combinar y consultar los datos necesarios para tomar decisiones empresariales acertadas.

El uso de las redes neuronales para ‘dar coherencia’ a los datos

Asimismo, en el mundo de las tecnologías de análisis de datos han adquirido una gran importancia las redes neuronales. Se trata de una serie de algoritmos que buscan relaciones en un conjunto de datos. Disponen de nodos interconectados que le dan la apariencia de una red neuronal biológica.

Su utilidad se fundamenta básicamente en su capacidad para dar sentido a datos incompletos, ambiguos o contradictorios. Esto es, precisamente, lo que hace que las redes neuronales sean extremadamente valiosas. Disponen, además, de una capacidad para usar procesos controlados cuando no existe un modelo exacto que seguir.

La analítica es importante para una empresa. Sin embargo, la fuente primaria que utiliza son los datos. Si esta información se obtiene de manera errónea o está mal, cualquier análisis dará resultados engañosos.