Un conjunto de herramientas que transforman los datos en información de valor para la toma de decisiones empresariales, así podemos resumir al concepto de la analítica de datos.
- Develar patrones
- Generar indicadores
- Encontrar tendencias
- Levantar pronósticos
- Emitir conclusiones mejor informadas
Son motivos que impulsan a una adopción cada vez mayor de las metodologías de la analítica de datos en cualquier tipo de empresa.
Y es que se habla de un mercado que hoy mueve unos 271.830 millones de dólares a nivel mundial, con perspectivas de crecimiento anual compuesto no menores al 13% para los próximos 5 años según Fortune Business Insight.
Con este preámbulo se profundiza el concepto, alcance o niveles, beneficios y aplicaciones de la analítica de datos para que tenga una visión clara de esta tecnología disruptiva que no es exclusiva de las grandes corporaciones.
Explore distintas herramientas de la analítica de datos.
¿Qué es Analítica de Datos?
Tal como se anticipó en la introducción, analítica de datos es un campo tecnológico que concentra diversas herramientas y metodologías para obtener información válida para la toma de decisiones a partir de los datos en bruto.
Analítica de datos o data analytics en inglés, es un campo amplio que abarca a los niveles y términos:
- Business Intelligence (BI) o inteligencia de negocios
- Business Analytics (BA) o análisis de negocios
- Data Science o ciencia de los datos.
- Avanza en cada uno de estos niveles en aporte y complejidad, desde un nivel descriptivo, pasando por la explicación, el diagnóstico y la prescripción.
Microsoft reconoce a la analítica de datos como “el arte de convertir datos en dólares”.
Incluye herramientas y software capaces no sólo de generar tableros o dashboards, describiendo escenarios, sino que van más allá en el análisis de las variables que afectan los procesos de un negocio, la proyección de eventuales escenarios y las acciones recomendadas.
Para una organización, data analytics y sus distintos niveles:
- Reduce la incertidumbre
- Minimiza o excluye el componente subjetivo
- Y mejora la posibilidad de éxito a la hora de tomar decisiones.
Niveles o tipos de la analítica de datos
Ya se comentó que la analítica de datos es el paraguas o campo amplio que cuenta con cuatro tipos o niveles principales de análisis.
De acuerdo con CIO Magazine, cada una tiene un objetivo y profundidad diferente en el proceso de análisis de datos.
Entre más complejo sea el análisis realizado, mayor valor aportan los resultados obtenidos a la toma de decisiones objetivas.
Estos tipos de analíticas son aplicadas progresiva o recursivamente en las organizaciones, ya que cada una depende de la anterior.
1. Analítica descriptiva
Se trata de un primer nivel que busca recopilar, depurar y presentar datos para obtener información inmediata o en tiempo real.
Generalmente, es el contacto inicial con los datos, buscando dar respuesta a preguntas sencillas.
Buena parte de las herramientas a este nivel se asocian con aplicaciones de Business Intelligence, que a partir de software permiten generar tableros y cuadros de indicadores en tiempo real.
La analítica descriptiva busca analizar el pasado y responder a la pregunta ¿Qué pasó?
2. Analítica diagnóstica
Otro nivel más de profundidad, más allá de qué pasó, la analítica diagnóstica busca responder al cómo.
Muy relacionada con la analítica descriptiva, incluye:
- Recopilación de datos relevantes
- Generación de indicadores
- Y la creación de nueva información a partir de los datos iniciales.
La analítica diagnóstica busca analizar el cuadro que otorga BI y responder a las preguntas: ¿Qué está pasando en este momento? y ¿Por qué pasó?
Un ejemplo de esta analítica es ver el por qué decrecen las ventas de un producto, línea o división específica comparado con el año anterior.
O por qué se ve un aumento de tráfico a un portal en un periodo determinado.
3. Analítica predictiva
Al profundizar en la madurez de los datos hacia un tercer nivel, se encuentran herramientas más avanzadas.
Algoritmos sofisticados, modelos estadísticos, minería en inteligencia artificial, para hablar del Data Science y el Big Data.
De acuerdo con Oracle las empresas utilizan la analítica predictiva para ‘identificar tendencias, correlaciones y causalidad’.
Se comienza a hablar de Big Data porque se pueden aplicar estas técnicas a una mayor cantidad de datos.
La analítica predictiva busca predecir el futuro y responder a la pregunta ¿Qué puede pasar?
Un ejemplo de este tipo de analítica es predecir el momento en cuál un componente de una maquinaria se puede averiar o los potentes algoritmos que usan algunos fondos de inversión para predecir movimientos bruscos en la bolsa de valores.
4. Analítica prescriptiva
Se trata del nivel más completo, una combinación de todos los anteriores para mostrar la forma en que debería ejecutarse una estrategia de negocio.
Al hacer uso de nuevas herramientas como:
- Simulación
- Realidad asistida
- Redes neuronales
- Análisis gráficos de redes sociales
- Análisis multivariantes, cuantitativos y cualitativos
- Sentiment analysis y otras herramientas de análisis cualitativo
- Algoritmos de recomendación
- IA y Machine Learning.
La analítica prescriptiva busca identificar las mejores decisiones y responder a la pregunta: ¿Qué se debería hacer?
Un ejemplo de este tipo de analítica es el ajuste automático de precios para un producto dependiendo de la demanda del mercado o el cambio en la estrategia de marketing y el presupuesto a partir de la dinámica de las tendencias en social media.
¿Cuáles son los beneficios de la analítica de datos en su negocio?
Si bien los beneficios de la analítica para una organización son relativos, se puede identificar una serie de posibles bondades intrínsecas, entre los principales están :
Sacar provecho de los datos
Se puede considerar como el principal beneficio para una organización.
Dado que el incursionar en un proyecto de analítica permite identificar los datos y los sistemas que los soportan, como activos dentro de la empresa.
Con ello se pueden generar ventajas competitivas que lleven al liderazgo, o en su defecto a un mejor posicionamiento en el sector.
Forbes lo resume así: El uso de la analítica de datos permite orientar más eficientemente esfuerzos organizacionales como marketing, ventas y operaciones, todo en función a lo que está ocurriendo en el nicho o mercado.
El resultado se traduce en:
- Estrategias mejor concebidas
- Presupuesto eficiente
- Campañas exitosas
- Productos y servicios con alta personalización
- Mejor experiencia del usuario y nivel de servicio
- Fidelización y retención de clientes.
Generación de capacidades y competencias
El análisis de datos requiere personal capacitado.
Ya sea que se contrate nuevo personal o una empresa consultora para el desarrollo de un proyecto, se generarán transferencias de conocimiento y retos para la organización que una vez superados se transforman en conocimiento de valor utilizable en diversos ámbitos.
El nuevo conocimiento, derivado de un proyecto de analítica, puede generar capacidades para la interpretación de datos, la generación de reportes, el cruce de información, entre otros.
Adicionalmente, se debe considerar que el uso de herramientas en implementaciones de analítica de datos como: gestores de bases de datos, herramientas de ETL, lenguajes de programación y otros, pueden ser llevados a ámbitos y dificultades, donde las soluciones se pueden apoyar con estas herramientas.
Libre de sesgos
Las distintas ramas de la Data Analytics excluyen la subjetividad de la ecuación.
Un proyecto de analítica puede aportar a una toma de decisiones racionales libre de sesgos cognitivos y apreciaciones personales que pudieran tener líderes o personas de alta influencia en el negocio.
Es importante resaltar que cualquier modelo desarrollado presenta un grado de sesgo en sus resultados, ya sea por las fuentes de datos utilizadas, el personal involucrado, u otros elementos propios de la empresa y su entorno.
Sin embargo, los resultados que se generan en una implementación de analítica tienden a eliminar los sesgos humanos en las empresas al soportar sus resultados de forma cuantitativa.
¿De qué dependen los beneficios de la Analítica de Datos?
Los beneficios de la data analytics no se pueden considerar absolutos, son relativos y se encuentran sujetos a elementos particulares del negocio que incursione en un proyecto de este tipo.
Incluso trasciende a la cultura de la empresa en lo que se suele denominar: Data Driven Business.
Para capitalizar los beneficios de la analítica de datos, se establece un plan y adopta una mentalidad, mucho más allá que invertir en software, suscripciones o capacitación.
Los métodos y técnicas aplicados en un proyecto de analítica tienen una generación de valor asociada a los datos usados y el contexto presente en la organización.
Es evidente cuando, por ejemplo, dos empresas de un mismo sector ejecutan un proyecto de analítica cada una con sus datos, y se observa que los resultados para una empresa no son aplicables a la otra.
En síntesis, los resultados de implementar la analítica de datos dependen, entre otros factores de:
- Diseño de un plan
- Objetivos trazados
- Calidad de las fuentes de los datos
- Tipo de herramientas empleadas
- Dominio de las herramientas
- Compromiso de los responsables
- Conocimiento interno de la empresa
- Compromiso de todos
- Aceptabilidad de los resultados
- Apego a las decisiones
Aplicaciones de analítica de datos en distintas industrias o sectores
Las aplicaciones en analítica se pueden presentar en cualquier área o sector, cualquier tamaño o modelo de negocio, desde PYMES hasta grandes corporativos.
Estas son algunas implementaciones de la analítica de datos en la actualidad:
Marketing
Algunas aplicaciones se vinculan con la identificación de patrones de compra y segmentación de clientes.
Course Report hace referencia a cómo las empresas pueden aprovechar las redes sociales y el contenido móvil a fin de comprender los patrones de uso y contenido de los medios en tiempo real.
Sector financiero y banca
Ya en esta industria es común el uso de la Data Science con fines como:
- El comercio algorítmico
- Gestión de tesorería
- Los servicios cruzados
- La detección de fraudes
- Gestión de clientes
- Análisis de riesgos y más.
Las finanzas son uno de los campos más importantes del mundo, la gestión financiera solía requerir mucho esfuerzo y tiempo, pero ahora ya no.
Con el análisis de datos, ahora se pueden analizar finanzas rápidamente y tomar decisiones más inteligentes en el momento adecuado.
Industria aseguradora
Otro sector donde la analítica de datos encuentra un uso amplio para detectar patrones riesgosos.
A través del análisis de datos internos y externos, las aseguradoras pueden comprender y predecir mejor el comportamiento de clientes particulares y corporativos.
Los datos de las telecomunicaciones, las interacciones con los agentes, los dispositivos IoT y las redes sociales ayudan a comprender mejor a las compañías de seguros, sus productos y reclamos.
Sector público o gubernamental
La analítica tiene muchas aplicaciones en el campo del servicio público.
Los entes gubernamentales y agencias reguladoras pueden incluir implementar la analítica en procesos tan amplios como:
- Presupuesto
- Mercados financieros
- Fiscalidad y evasión
- Criminalística
- Protección al usuario
- Protección del medio ambiente
- Exploración y explotación energética
- Seguridad y detección de fraudes
- Investigación relacionada con la salud
Medicina y sector salud
Entre algunas aplicaciones más valiosas se encuentra la identificación de patrones para la detección de enfermedades, de tratamientos más eficientes para diferentes enfermedades.
Los usos de la analítica de datos en medicina y en todo el ámbito sanitario se pueden encontrar en casi todas las áreas:
- Genómica
- Epidemiología
- Ensayos clínicos
- Farmacéutica
- Práctica clínica
- Comunidad de colaboración colaborativa
- Telemedicina, gestión, etc.
En todas estas áreas, los sistemas y modelos médicos integran grandes cantidades de datos generados por tecnología avanzada para recopilar, almacenar, filtrar, analizar y visualizar volúmenes de forma estructurada, segura y verdaderamente anónima.
Analítica de datos y su importancia para las empresas – Pensamiento final
La analítica de datos es una tecnología que aún da sus primeros pasos.
Es un hecho que con el paso del tiempo ganará cada vez más sofisticación y aplicaciones de valor.
Y no es exclusiva de los grandes corporativos, hoy todo tipo de empresa puede acceder a las herramientas de data analytics y con un buen plan y capacitación, capitalizar sus importantes beneficios, tanto en sus procesos como en sus resultados.
