Data Analytics: descubre sus tipos y cómo te puedes beneficiar

¿Qué es Data Analytics?

Data Analytics o análisis de datos en español es el proceso de recopilar y analizar grandes cantidades de datos, con el objetivo de extraer unas conclusiones específicas. Utilizando las técnicas y las herramientas adecuadas, se pueden detectar patrones de comportamiento y tendencias, que agilizan la toma de decisiones y además las fundamenta. Por ello, cada vez más empresas utilizan el análisis de datos, convirtiéndose en una parte fundamental de su estrategia ya que les permite optimizar sus recursos y mejorar su rentabilidad, reduciendo costes. 

En el caso de los negocios, por ejemplo, si se utiliza para analizar datos de los clientes puede suponer una mejora de su satisfacción o la capacidad de predecir tendencias de mercado. Si además combinan las técnicas de Data Analytics con las de Big Data, que proporciona la infraestructura y la capacidad para almacenar y procesar volúmenes de datos extremadamente complejos y grandes, obtendrán una ventaja competitiva respecto a sus competidores. El Data Analytics abarca gran cantidad de análisis, desde los más básicos como pueden ser la descriptiva y la diagnóstica hasta los más avanzados, como el predictivo o el prescriptivo. Dependiendo en qué área nos encontremos, pueden resultarnos más eficaz un tipo que otro. El sector de marketing, las finanzas o la logística, son algunos de los sectores que más rendimiento obtienen de estas prácticas. 

Tipos de Data Analytics

Según el tipo de análisis que se realice, obtendremos un tipo de información apropiada para al objetivo que se quiera conseguir. Por tanto, es fundamental identificar cuál se adecúa a las necesidades de cada negocio, en base a las conclusiones que se desean encontrar. Se podrían agrupar en cuatro tipos:

Descriptivo

El análisis descriptivo es el tipo más básico del Data Analytics. Se enfoca en describir y resumir datos históricos, patrones, y características clave de un conjunto de datos a través del uso de herramientas de estadística básica, como pueden ser la media o la desviación estándar, además de gráficos y tablas de resumen.  Su objetivo es responder a la pregunta: “¿Qué ha pasado?”.  Así, proporciona una visión general de las características principales de los datos, lo que facilita su interpretación y comunicación. Además, por su precisión, ayuda a identificar los posibles errores que pueda haber en un conjunto de datos. 

Áreas como el marketing o la salud, lo utilizan para evaluar, por ejemplo, el rendimiento de campañas publicitarias o el tráfico de una web, y en el segundo caso, para analizar datos médicos y detectar patrones de enfermedades.

Diagnóstico

Este análisis va un paso más allá que el anterior, y no solo explica qué ha ocurrido, sino que se pregunta por qué. Tiene el objetivo de hacer un análisis en profundidad para comprender las razones de que se hayan observado ciertos patrones o se haya encontrado un problema por lo que se enfoca en identificar las causas subyacentes de ciertos eventos con el fin de comprender mejor el comportamiento de los datos y poder tomar medidas correctivas o preventivas. Utiliza técnicas como el análisis de correlación o de regresión, y es una gran ventaja para identificar factores de riesgo o predecir tendencias. 

En el área de las finanzas, puede explicar el por qué de las pérdidas financieras, o en el caso de una fábrica, señalar las causas de defectos en la producción.

Predictivo

Como su nombre indica, se trata de predecir futuros resultados o comportamientos, en base a patrones y algoritmos. Mediante el uso de modelos de estadística es capaz de anticipar posibles escenarios y tomar así decisiones fundamentadas de forma que responde a la pegunta “¿Qué pasará en el futuro?”. 

En este análisis se hace uso del Machine Learning, el conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que identifican patrones complejos de datos y entre sus beneficios, se encuentra la optimización de los recursos, la mejora de la toma de decisiones, o la identificación de oportunidades. En áreas como finanzas puede predecir riesgos financieros o detectar fraudes, o en el caso de recursos humanos, ayudar a la contratación y la retención del talento.

Prescriptivo

Se trata de una técnica más avanzada dentro del campo de Data Analytics ya que recomienda acciones específicas con el fin de optimizar los futuros resultados. La pregunta que le correspondería responder sería “¿Qué estrategia debo seguir?”. A diferencia del análisis predictivo, que se centra en predecir eventos futuros, el análisis prescriptivo va un paso más allá al ofrecer recomendaciones sobre cómo actuar para alcanzar determinados objetivos. Implica el uso de la tecnología para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones a través del análisis del raw data, y técnicas como la simulación y ayuda a que se tomen decisiones más estratégicas, porque se tiene más información, además de un aprendizaje continuo. En logística, aporta la mejora de la planificación de la cadena de suministro o la gestión de los inventarios de forma eficiente.

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