Algunas de las empresas más exitosas en todo el mundo son aquellas que constantemente hacen del aprendizaje y la adaptación un hábito. Independientemente del campo de operación, es fundamental comprender y analizar siempre lo que sucedió en el pasado, lo que sucede ahora y lo que podría suceder en el futuro. Pero la gran pregunta es, ¿cómo hacen las empresas para hacer esto? Bueno, la respuesta comienza y termina simplemente con comprender los diferentes tipos de análisis de datos.
En tiempos recientes, sin embargo, ha habido un cambio más allá de los tipos convencionales de análisis a los que estamos acostumbrados. Los tiempos están cambiando junto con una gran cantidad de procesos, incluso en análisis de datos/negocios. Y como sabemos por la ciencia, el plan siempre es pasar de lo conocido a lo desconocido. Pero eso es algo que desvelaré al final de este post.
Mientras tanto, comencemos con lo básico…
General
La mayoría de las empresas recopilan datos de forma regular, pero estos datos no tienen sentido en su forma original. Lo que importa es lo que haces con la información. El análisis de datos es el proceso de analizar datos sin procesar para descubrir patrones, tendencias y conocimientos que podrían proporcionar información valiosa sobre un área comercial determinada. Estos conocimientos basados en datos se aprovechan para tomar decisiones acertadas.
Sin embargo, el tipo de información que puede obtener de sus datos está determinada por el tipo de análisis que pone en marcha. Y en aras de la confirmación, hay cuatro tipos de análisis; descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
Entonces, si está listo para comprender cómo funcionan los diferentes tipos de análisis y por qué son una herramienta muy útil en el crecimiento del negocio, entonces te insto a que permanezcas pegado a tu dispositivo un poco más.
Mientras tanto, si está buscando un tipo específico de análisis, use el menú en el que se puede hacer clic arriba para llegar a la sección adecuada.
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¿Cuáles son los diferentes tipos de análisis?
Los siguientes son los diferentes tipos de análisis que también cubren el proceso de análisis de datos y negocios.
#1. Analítica descriptiva (¿Qué pasó?)
El objetivo del análisis descriptivo, como su nombre lo indica, es simplemente informar lo que sucedió en el pasado. No intenta explicar por qué ocurrió algo ni trata de construir vínculos de causa y efecto. El objetivo principal es presentar una instantánea digerible.
Google Analytics es un fantástico ejemplo de análisis descriptivo en acción. Le da un resumen rápido de lo que ha estado pasando con su sitio web. Por ejemplo, cuántos visitantes ha tenido en un período de tiempo específico o de dónde vinieron. Del mismo modo, los sistemas como HubSpot te mostrarán cuántas personas abrieron un correo electrónico específico o participaron en una campaña.
Pero entonces, hay dos técnicas básicas que entran en juego en el análisis descriptivo; agregación de datos y minería de datos. El proceso de recopilación y presentación de datos en un formato de resumen se conoce como agregación de datos.
(Suponga que una empresa de comercio electrónico recopila una variedad de información sobre sus clientes y visitantes de su sitio web. Los datos agregados, también conocidos como datos de resumen, brindarían una descripción general amplia del conjunto de datos más grande. Esto incluye la edad promedio del cliente o el promedio de compras realizadas).
Por otro lado, el proceso de encontrar patrones, correlaciones y anomalías dentro de conjuntos de datos masivos para pronosticar resultados se conoce como minería de datos. En pocas palabras, aquí es cuando el analista revisa los datos para ver si hay patrones o tendencias. Una representación visual de los datos, como un gráfico de barras o un gráfico circular, es el resultado del análisis descriptivo.
Como resultado, el análisis descriptivo condensa enormes cantidades de datos en un resumen básico y claro de lo que ocurrió. Como veremos más adelante, este suele ser el punto de partida para un análisis más profundo.
#2. Análisis de diagnóstico (¿Por qué sucedió?)
Este es el tipo de análisis que intenta descubrir por qué sucedió algo al profundizar más. El objetivo principal del análisis de diagnóstico es encontrar y responder a anomalías en sus datos. Por ejemplo, si su análisis descriptivo revela una reducción del 20% en las ventas del mes de marzo, querrá averiguar por qué. Un examen de diagnóstico básicamente lo ayuda a superar eso.
Aplicaciones de Analítica de Diagnóstico
Con este tipo de análisis, el analista busca nuevas fuentes de datos que puedan proporcionar más información sobre por qué las ventas han bajado. Podrían ir más allá y descubrir que, a pesar de un gran volumen de visitantes del sitio web y una gran cantidad de acciones de "agregar al carrito", solo un pequeño porcentaje de visitantes realiza una compra. Una investigación más profunda puede revelar que la mayoría de los clientes se retiraron al momento de ingresar su dirección de entrega.
Esto le da al analista una pista sobre cuál es el problema... El problema podría estar relacionado con el formulario de dirección; probablemente se cargue mal en los dispositivos móviles, o simplemente fue demasiado largo e inconveniente. Está cada vez más cerca de encontrar una respuesta para su anomalía de datos si investiga un poco más a fondo.
Pero entonces, el análisis de diagnóstico no es solo para diagnosticar problemas; también se puede usar para descubrir qué está causando resultados favorables.
#3. Análisis predictivo (¿Qué pasará en el futuro?)
El análisis predictivo tiene como objetivo prever lo que ocurrirá en el futuro. Sin embargo, esto es factible sobre la base de patrones y tendencias anteriores que ayudarán a estimar la posibilidad de un evento o resultado futuro en las empresas.
Los modelos predictivos literalmente crean predicciones basadas en la relación entre una colección de variables. Por ejemplo, puede usar la correlación entre la estacionalidad y las cifras de ventas para pronosticar cuándo caerán las ventas. Por lo tanto, si su modelo predictivo predice que las ventas caerán en el verano, puede utilizar esta información para crear una campaña promocional con el tema del verano o reducir el gasto en otros lugares para compensar la caída estacional.
Por otro lado, puede administrar un restaurante y desea saber cuántos pedidos de comida para llevar recibirá un sábado por la noche normal. Los resultados de este tipo de análisis podrían ayudarlo a decidir contratar un conductor de entrega adicional.
Además, el análisis predictivo incluye un componente llamado aprendizaje automático. Básicamente, los modelos de aprendizaje automático están diseñados para descubrir patrones en los datos y evolucionar automáticamente para producir predicciones correctas. Esto es similar a los humanos que usan análisis predictivos para diseñar modelos y estimar resultados futuros. Sin embargo, como puede ver, hay toneladas de diferencias entre el análisis dirigido por humanos y el automático.
Por lo tanto, en general, el análisis predictivo se utiliza para anticipar una amplia gama de resultados futuros y, aunque puede que nunca sea 100 % correcto, elimina muchas de las conjeturas. Esta es prácticamente la pieza más importante cuando se trata de tomar decisiones comerciales y determinar el mejor curso de acción.
#4. Analítica Prescriptiva (¿Cuál es la mejor línea de acción?)
Para ayudar a determinar la mejor línea de acción, el análisis prescriptivo examina lo que sucedió en el pasado, por qué sucedió y qué puede suceder en el futuro. En otras palabras, el análisis prescriptivo explica cómo aprovechar mejor el análisis descriptivo, de diagnóstico y predictivo.
Sin embargo, es el tipo de análisis más difícil de realizar. Esto se debe a que incorpora mucho, incluidos algoritmos de aprendizaje automático, enfoques estadísticos y procedimientos de modelado computacional.
Básicamente, un modelo prescriptivo evalúa todos los diferentes patrones o caminos de elección que podría tomar una corporación, así como sus posibles efectos. Esto le permite visualizar cómo cada conjunto de decisiones podría afectar el futuro, así como cuantificar la influencia de una decisión específica. Más adelante, la organización podrá determinar las rutas óptimas a seguir en función de todos los escenarios y consecuencias imaginables.
Los mapas y las aplicaciones de tráfico son ejemplos comunes de análisis prescriptivos en acción. Google Maps examinará todas las formas de transporte disponibles (p. ej., autobús, a pie o conduciendo), las condiciones actuales del tráfico y las posibles obras en la carretera al calcular la ruta óptima para llevarlo del punto A al punto B.
Los modelos prescriptivos se usan de manera similar para computar todas las diferentes “rutas” que una corporación podría tomar para alcanzar sus objetivos; con la mejor opción a la vista. Y saber qué acciones tomar para tener las mejores probabilidades de éxito es una gran ventaja para cualquier empresa. Por lo tanto, no sorprende que el análisis prescriptivo desempeñe un papel tan importante en los negocios.
Análisis Cognitivo
La analítica cognitiva es una rama de la analítica que intenta imitar el cerebro humano extrayendo inferencias de datos y patrones existentes, sacando conclusiones basadas en bases de conocimiento existentes y luego reinsertando la información en la base de conocimiento para futuras inferencias: una autoevaluación. bucle de retroalimentación de aprendizaje.
La semántica, los algoritmos de inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático son solo algunas de las tecnologías inteligentes que componen Cognitive Analytics. Una aplicación cognitiva puede aprender de sus interacciones con los datos y los humanos y volverse más inteligente y exitosa con el tiempo mediante el empleo de estas estrategias.
Entonces, en términos simples, las empresas no necesitan tomar decisiones manualmente en función de los datos de los cuatro tipos de análisis. El análisis cognitivo se encarga de eso automáticamente.
¿Cuáles son los 5 tipos de análisis?
Contrariamente a la idea errónea popular, solo hay cuatro tipos de análisis y no 5 tipos. Estos incluyen Descriptivo. Analítica predictiva, prescriptiva y de diagnóstico.
¿Cuáles son los 4 tipos de análisis?
Los 4 tipos de análisis son Descriptivos. Análisis predictivo, prescriptivo y de diagnóstico
¿Cuáles son los 4 tipos de Business Analytics?
Los 4 tipos de análisis de negocios incluyen Descriptivo. Análisis predictivo, prescriptivo y de diagnóstico
¿Cuáles son los 3 pilares de la analítica?
El análisis de datos avanzado se basa en tres pilares: velocidad, agilidad y rendimiento, todos los cuales son necesarios para desarrollar todo su potencial. Estos pilares ayudan a impulsar la estrategia de análisis y mejorar su negocio de varias maneras.
¿Qué son los análisis básicos?
El análisis de datos se clasifica en cuatro tipos: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Estos cuatro tipos de análisis de datos, cuando se combinan, pueden ayudar a una organización a tomar decisiones basadas en datos.
Puntos clave
En algunos aspectos, el análisis de datos es similar a una búsqueda del tesoro. Puede averiguar cuál debería ser su próximo movimiento en función de pistas e ideas del pasado. Todos los tipos de empresas y organizaciones pueden utilizar sus datos para tomar mejores decisiones, invertir de manera inteligente, mejorar los procedimientos internos y, en última instancia, aumentar sus posibilidades de éxito con el tipo correcto de análisis.
