Qué es la analitica de datos

¿Qué es la analitica de datos? Definición, modelos, ciclo de vida y mejores prácticas de aplicación

¿Qué es la analitica de datos? Definición, modelos, ciclo de vida y mejores prácticas de aplicación

La analítica de datos se puede definir como la capacidad de aplicar análisis cuantitativos y tecnologías a los datos para encontrar tendencias y resolver problemas. A medida que el volumen de datos crece exponencialmente, la analítica de datos permite a las empresas analizarlos para mejorar y agilizar la toma de decisiones.

Sin embargo, en los ámbitos técnico y empresarial, el término “análitica de datos” ha adquirido un significado más limitado y específico. Ha pasado a describir el análisis algorítmico más reciente de conjuntos de datos “grandes” y a menudo no estructurados que van más allá, por ejemplo, de los registros empresariales financieros y basados en entidades que han informado durante mucho tiempo la inteligencia y el análisis empresariales tradicionales (BI).

Según un reciente estudio de International Data Corporation (IDC), las empresas que mejor utilizan las herramientas y procesos de análisis digital obtienen mejoras en los resultados empresariales 2,5 veces superiores a las de las organizaciones rezagadas en seis de los 12 principales resultados empresariales estudiados. Además, las empresas gastan mucho en sus capacidades de big data y analítica, descubriendo que el gasto global, definido en términos generales, alcanzó los 215.700 millones de dólares en 2021.

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¿Qué es la análitica de datos?

La análitica o anállisis de datos es el proceso de examinar los datos para descubrir patrones, tendencias y perspectivas que puedan ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones. Implica el uso de varias técnicas y herramientas para recopilar, limpiar y transformar datos, y después aplicar métodos estadísticos y matemáticos para analizar los datos y generar ideas.

Existen varios modelos diferentes de análisis de datos, como el análisis descriptivo, el análisis de diagnóstico, el análisis predictivo y el análisis prescriptivo. El análisis descriptivo consiste en resumir y describir los datos, mientras que el análisis de diagnóstico consiste en identificar las razones que subyacen a los patrones y tendencias de los datos. El análisis predictivo implica el uso de datos y algoritmos de aprendizaje automático para hacer predicciones sobre eventos futuros, y el análisis prescriptivo implica el uso de datos y algoritmos para recomendar acciones a tomar.

El ciclo de vida de la analítica de datos suele constar de varias fases: recopilación de datos, limpieza de datos, exploración y visualización de datos, modelización de datos e interpretación y comunicación de resultados. Las mejores prácticas para el análisis de datos incluyen elegir las fuentes de datos adecuadas, limpiar y preprocesar los datos, utilizar técnicas de visualización de datos apropiadas y garantizar que los resultados sean fiables y precisos. La analítica de datos puede aplicarse en muchos campos diferentes, como las finanzas, el marketing, la sanidad y la fabricación.

El análisis de datos tiende a ser predictivo y permite muchas capacidades nuevas, incluido el refinamiento iterativo de algoritmos para el aprendizaje automático (ML) que impulsa gran parte de la inteligencia artificial (IA). También está aumentando significativamente el BI y la toma de decisiones en todas las organizaciones.

El objetivo es obtener valor de estos crecientes volúmenes de datos, pero la recopilación por sí sola no basta para lograrlo. A menudo, los datos se recopilan en bruto (tablas, gráficos, archivos de registro) y no aportan ningún valor si no se procesan. Aquí es donde entra en juego el análisis de datos. Los datos en bruto recogidos de diversas fuentes se analizan para extraer información útil para las empresas y que pueda ayudar a tomar decisiones empresariales críticas.

La análitica de datos suele correr a cargo de analistas de datos (y a veces de ingenieros de análisis de datos). Observan todo el rompecabezas de datos, les dan sentido (mediante limpieza, transformación, modelización) y, finalmente, identifican patrones y perspectivas relevantes para uso de la empresa. También pueden crear cuadros de mando e informes que los analistas empresariales con menos formación técnica utilizan en su trabajo. (En las grandes organizaciones, los ingenieros de datos y los ingenieros de análisis de datos pueden montar y dar soporte a los sistemas de datos utilizados por estos analistas).

La analítica de datos se aplica ampliamente a casi todos los sectores, y por ejemplo, en el sector sanitario, podríamos definir las siguientes funciones:

  • Se recopilan grandes cantidades de datos reales de pacientes y se analizan para identificar:
  • La frecuencia de los diagnósticos médicos y los tratamientos y procedimientos.
  • La eficacia de dichos tratamientos y procedimientos
  • La rentabilidad de los tratamientos y procedimientos por demografía, región y tipo de centro.
  • Para cada área estudiada, se pueden generar conclusiones para:
  • Describir el pasado
  • Predecir el futuro
  • Recomendar enfoques para optimizar los resultados
Tipos de analiticas de datos

Tipos de análiticas de datos


En función del nivel de implantación, la analítica de datos puede clasificarse en cuatro tipos:

1. Análisis descriptivo

La analítica descriptiva permite a las organizaciones comprender su pasado. Recopila y visualiza datos históricos para responder a preguntas como “¿qué ha pasado?” y “¿cuántos?”. Esto proporciona a los usuarios de la empresa una forma de medir el resultado de las decisiones que ya se han tomado a nivel organizativo.

2. Análisis de diagnóstico

Mientras que el análisis descriptivo proporciona una referencia de lo que ha ocurrido, el análisis de diagnóstico va un paso más allá y explica por qué ha ocurrido. Explora puntos de datos históricos para identificar patrones y dependencias entre variables que podrían explicar un resultado concreto.

3. Análisis predictivo

El análisis predictivo utiliza el conocimiento de la trayectoria a partir del análisis descriptivo para decir qué es probable que ocurra en el futuro. Por ejemplo, los analistas predictivos pueden utilizar tendencias históricas para predecir cuál podría ser el resultado empresarial de aumentar el precio de un producto en un 30%. Implica en gran medida el modelado predictivo, la estadística, la minería de datos y el análisis avanzado.

4. Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo, como su nombre indica, va un paso más allá y utiliza el aprendizaje automático para ofrecer a las empresas recomendaciones adecuadas para obtener los resultados deseados. Puede ayudar a mejorar el funcionamiento de la empresa, aumentar las ventas e incrementar los ingresos.
Por ejemplo, estos tipos de analítica podrían desplegarse en un departamento financiero corporativo de las siguientes maneras:

  • El análisis descriptivo (también conocido en este contexto como “inteligencia empresarial”) podría servir de base para los informes internos mensuales y trimestrales de ventas y rentabilidad de divisiones, líneas de productos, regiones geográficas, etc.
  • Los análisis de diagnóstico podrían diseccionar el impacto del cambio de divisas, la economía local y los impuestos locales en los resultados por región geográfica.
  • El análisis predictivo podría incorporar datos económicos y de demanda de mercado previstos por línea de producto y región para predecir las ventas del mes o trimestre siguiente.
  • La analítica prescriptiva podría entonces generar recomendaciones de inversiones relativas en presupuestos de producción y publicidad por línea de producto y región para el mes o trimestre siguiente.

7 modelos clave para la análitica de datos

Cuando se trata de analizar realmente los datos para identificar tendencias y patrones, los analistas pueden utilizar múltiples modelos. Cada uno de ellos funciona de forma diferente y proporciona información para mejorar la toma de decisiones.

  • Análisis de regresión: Este modelo determina la relación entre un conjunto dado de variables (dependientes e independientes) para identificar tendencias y patrones cruciales entre ellas. Por ejemplo, un analista puede utilizar esta técnica para correlacionar el gasto social (una variable independiente) con los ingresos por ventas (un valor dependiente) y comprender cuál ha sido hasta ahora el impacto de las inversiones sociales en las ventas. En última instancia, esta información puede ayudar a la dirección a tomar decisiones sobre las inversiones sociales.
  • Simulación Monte Carlo: También conocida como simulación de probabilidad múltiple, una simulación Monte Carlo estima los posibles resultados de un evento incierto. Proporciona a los usuarios de la empresa una gama de posibles resultados y la probabilidad de que se produzca cada uno de ellos. Muchas organizaciones utilizan este método matemático para el análisis de riesgos.
    Análisis factorial: Esta técnica consiste en tomar una masa de datos y reducirla a un tamaño más pequeño que sea más manejable y comprensible. Las organizaciones suelen reducir las variables extrayendo todos sus elementos comunes en un número menor de factores. Esto ayuda a descubrir patrones previamente ocultos y muestra cómo se solapan esos patrones.
    Análisis de cohortes: En el análisis de cohortes, en lugar de inspeccionar los datos en su conjunto, los analistas los dividen en grupos relacionados para analizarlos a lo largo del tiempo. Estos grupos suelen compartir algunas características o experiencias comunes dentro de un periodo de tiempo definido.
  • Análisis de conglomerados: El análisis de conglomerados consiste en agrupar los datos en conglomerados de tal forma que los elementos de un conglomerado sean similares entre sí, pero completamente distintos cuando se comparan con los de otro conglomerado. Proporciona una visión de la distribución de los datos y puede ayudar fácilmente a revelar patrones detrás de las anomalías. Por ejemplo, una compañía de seguros puede utilizar esta técnica para determinar por qué hay más siniestros asociados a determinados lugares.
  • Análisis de series temporales: El análisis de series temporales estudia las características de una variable con respecto al tiempo e identifica tendencias que podrían ayudar a predecir su comportamiento futuro. Imagínese analizar las cifras de ventas para predecir hacia dónde irán los números en el próximo trimestre.
  • Análisis de sentimiento: Esta técnica identifica el tono emocional detrás de un conjunto de datos, ayudando a las organizaciones a identificar opiniones sobre un producto, servicio o idea.

Automatización e inteligencia artificial: Etapas clave de madurez

Aunque la mayoría de las empresas son conscientes del valor del análisis de datos, muchas aún no han alcanzado la madurez necesaria para su implantación. Para ayudar a entenderlo, Gartner ha detallado cinco niveles en su modelo de madurez para datos y analítica.

Básica: se trata de la fase inicial de madurez, en la que los datos y los esfuerzos analíticos se gestionan en silos, centrándose en gran medida en eventos retrospectivos (por ejemplo, los ingresos del último trimestre) utilizando datos transaccionales y registros. Sin embargo, en este caso, los procesos analíticos se realizan ad hoc, con poca o ninguna automatización y gobernanza. Los analistas tienen que trabajar con hojas de cálculo y grandes volúmenes de información.

Oportunista: En este nivel, las organizaciones empiezan a centrarse en satisfacer requisitos de disponibilidad de información más amplios para las unidades de negocio (marts departamentales) y en establecer parámetros para garantizar la calidad de los datos. Sin embargo, todos estos esfuerzos permanecen en silos y se ven afectados por la cultura, la falta de liderazgo adecuado, las barreras organizativas y la lenta proliferación de herramientas. La estrategia de datos también carece de relevancia para el negocio.

Sistemática: En las organizaciones que se encuentran en esta tercera fase, los ejecutivos se convierten en campeones de los datos y la analítica. Aportan una estrategia y una visión claras y se centran en una entrega ágil. Como parte de esto, se adoptan capacidades de almacenamiento de datos e inteligencia empresarial (BI), lo que conduce a un manejo de datos más centralizado. Sin embargo, incluso a este nivel, los datos no son una prioridad empresarial clave.

Diferenciación: En esta fase, los datos empiezan a convertirse en un activo estratégico. Se vinculan a todas las unidades de negocio, sirviendo como combustible indispensable para el rendimiento y la innovación. Un CDO (Chief Data Officer) dirige todo el esfuerzo analítico, midiendo el ROI, mientras que los ejecutivos defienden y comunican las mejores prácticas. En particular, el sistema sigue presentando lagunas de gobernanza, y el uso de IA/ML es limitado.

Transformación: Una organización en el nivel de transformación ha implementado datos y análisis como parte fundamental de su estrategia empresarial, con una integración más profunda de IA/ML. Los datos también influyen en las inversiones empresariales clave de la organización.


Las organizaciones con niveles de madurez transformacional disfrutan de una mayor agilidad, una mejor integración con socios y proveedores, y un uso más sencillo de formas avanzadas de análisis predictivo y prescriptivo. Todo ello se traduce en ventaja competitiva y diferenciación.


Las 10 mejores prácticas para el análisis de datos en 2023


Céntrese en estas mejores prácticas para implementar un proyecto de analítica con éxito:PUBLICIDAD

  1. Mejorar la coordinación de personas y procesos
    Antes de introducir nuevas herramientas y tecnologías para el análisis, debe centrarse en coordinar mejor a las personas y los procesos dentro de su organización. Para ello, hay que acabar con los compartimentos estancos y promover una cultura en la que los datos sean fundamentales para los objetivos empresariales y fácilmente accesibles. Debe haber una única fuente de verdad y no debe haber peleas por la información.
  1. Empezar poco a poco con un objetivo claro
    Tras coordinar a las personas y los procesos, hay que determinar qué se quiere conseguir con la información disponible. Puede haber múltiples objetivos, pero establecer prioridades es importante para asegurarse de que los recursos se despliegan de la mejor manera posible, para obtener el máximo rendimiento de la inversión. Además, con un objetivo claro, los usuarios pueden mantenerse alejados de los tipos de datos y herramientas que no son necesarios.
  2. Auditar las capacidades críticas
    Las organizaciones también deben llevar a cabo una auditoría de las capacidades críticas de análisis, incluyendo: la capacidad de medir las métricas de rendimiento según los objetivos establecidos; la capacidad de crear modelos predictivos; y la calidad e integridad de los datos necesarios.
  3. Centrarse en la escalabilidad
    Al seleccionar una herramienta de análisis de datos, asegúrese de tener en cuenta la escalabilidad. Esto garantizará que su herramienta siga ofreciendo resultados incluso cuando sus volúmenes de datos, profundidad de análisis y número de usuarios concurrentes crezcan exponencialmente.
  4. Vincular el cumplimiento
    También es importante vincular el cumplimiento con el análisis de datos. Esto puede ayudarle a asegurarse de que sus usuarios siguen las normas gubernamentales y los estándares de seguridad específicos del sector cuando tratan con información empresarial confidencial.
  5. Refinar los modelos
    Dado que los datos empresariales cambian continuamente, los modelos utilizados para analizar la información también deben perfeccionarse con el tiempo. De esta manera, una empresa puede asegurarse de mantenerse al día con el entorno dinámico del mercado.
  6. Estandarizar los informes
    Céntrese en estandarizar las herramientas de elaboración de informes en toda la organización. Esto puede garantizar que los informes y visualizaciones producidos tras el análisis tengan un aspecto similar para todos los usuarios, independientemente de su departamento. Múltiples formatos de informes a menudo conducen a la confusión y la interpretación incorrecta.PUBLICIDAD
  7. Narración de datos
    Si bien las visualizaciones pueden proporcionar información suficiente, las organizaciones también deben centrarse en hacer las cosas más accesibles a través de la narración de datos. Esto puede ayudar a todos los usuarios de la empresa, incluidos los que no tienen conocimientos analíticos, a utilizar la información para la toma de decisiones. Tableau es un proveedor que ofrece capacidades de narración de datos para el consumo analítico.
  8. Establecer la formación y el perfeccionamiento
    Para obtener el máximo valor de los datos, mantenga su cultura de datos en toda la organización. Puede hacerlo a través de la comunicación bidireccional y educando a los empleados sobre el valor de los datos y cómo pueden utilizarlos para obtener mejores resultados.
  9. Supervise el rendimiento del modelo
    Los datos pueden quedar obsoletos con el tiempo, lo que puede provocar problemas en el rendimiento de un modelo. Esto puede evitarse si la organización vigila este rendimiento con regularidad. Sin embargo, para explotar las capacidades actuales y mantener la competitividad, esto requiere cada vez más sistemas y apoyo de los equipos de ciencia de datos e ingeniería de datos e IA de la empresa.

Conclusiones

En conclusión, el análisis de datos es una herramienta importante para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos y a obtener insights valiosos a partir de grandes volúmenes de información.

En 2023, seguir las mejores prácticas en análisis de datos será clave para asegurar la calidad, precisión y fiabilidad del análisis y obtener resultados útiles e impactantes. Estas mejores prácticas incluyen utilizar fuentes de datos de alta calidad, limpiar y preprocesar los datos, utilizar técnicas de visualización de datos adecuadas, realizar una exploración adecuada de los datos, utilizar modelos y algoritmos de análisis de datos adecuados, validar y verificar los modelos y algoritmos, realizar una interpretación adecuada de los resultados, comunicar los resultados de manera efectiva, actualizar y mantener los datos y los modelos, y seguir las mejores prácticas en ciencia de datos.

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