¿Cuáles son los tipos de analitica?

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Análisis de diagnóstico

La revolución de los big data ha dado lugar a diferentes tipos y etapas de análisis de datos. Las salas de juntas de todas las empresas bullen con la analítica de datos, que ofrece soluciones a nivel empresarial para el éxito del negocio. Sin embargo, ¿qué significan realmente para las empresas? La clave para que las empresas utilicen con éxito los Big Data es obtener la información adecuada que aporte conocimiento, lo que da a las empresas el poder de obtener una ventaja competitiva. El objetivo principal de la analítica de big data es ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más inteligentes para obtener mejores resultados empresariales. La analítica de big data no puede considerarse como una estrategia general de talla única. De hecho, lo que distingue al mejor científico de datos o analista de datos de los demás, es su capacidad para identificar los diferentes tipos de análisis que pueden aprovecharse para beneficiar al negocio, de forma óptima. Los tres tipos dominantes de analítica -la descriptiva, la predictiva y la prescriptiva- son soluciones interrelacionadas que ayudan a las empresas a sacar el máximo provecho de los grandes datos que poseen. Cada uno de estos tipos de análisis ofrece una visión diferente. En este artículo, exploramos los tres tipos diferentes de análisis -Análisis Descriptivo, Análisis Predictivo y Análisis Prescriptivo- para entender lo que cada tipo de análisis ofrece para mejorar las capacidades operativas de una organización.

Análisis prescriptivo

Qué es la analítica de datos y sus tiposLa analítica de datos es la encrucijada de las estrategias empresariales o se puede decir que es el nivel de ventaja en el que se pueden mirar los flujos y señalar las formas. La analítica de datos implica simplemente el procedimiento de evaluación de conjuntos de datos para concluir los hechos que recogen.

Aunque la analítica de datos puede ser sencilla, hoy en día el término se utiliza con frecuencia para representar el análisis de enormes volúmenes de información o de información potencialmente de alta velocidad, lo que presenta desafíos computacionales y de manejo de datos únicos.

En un lenguaje sencillo, la analítica de datos es la ciencia que consiste en evaluar los datos en bruto para obtener resultados a partir de ellos. Las técnicas de análisis de datos ayudan a llevar los datos en bruto y a encontrar patrones para sacar ideas útiles de ellos. Hoy en día, los expertos en datos utilizan la analítica de datos en su investigación principal. Varias empresas también utilizan la analítica de datos para tomar decisiones informadas.

La analítica de datos es un término amplio que incluye numerosos tipos de análisis de datos. Cualquier tipo de datos puede exponerse a estrategias de análisis de datos para obtener una comprensión que pueda utilizarse para mejorar las cosas. Por ejemplo, las empresas de juegos utilizan la analítica de datos para establecer calendarios de premios para los jugadores que mantengan el dinamismo de la mayoría de los jugadores en el juego. Del mismo modo, hay otros tipos de empresas que utilizan la analítica de datos en función de sus necesidades.

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Un ejemplo podría ser una cuenta de resultados mensual. Del mismo modo, un analista podría tener datos sobre una gran población de clientes. La comprensión de la información demográfica de sus clientes (por ejemplo, el 30% de nuestros clientes son autónomos) se clasificaría como “análisis descriptivo”. La utilización de herramientas de visualización eficaces mejora el mensaje de la analítica descriptiva.

Este es el siguiente paso de complejidad en la analítica de datos que llamaríamos analítica descriptiva. Al evaluar los datos descriptivos, las herramientas analíticas de diagnóstico permitirán al analista profundizar y, de este modo, aislar la causa raíz de un problema.

Los cuadros de mando de información empresarial (BI) bien diseñados que incorporan la lectura de datos de series temporales (es decir, datos sobre múltiples puntos sucesivos en el tiempo) y que cuentan con filtros y capacidad de desglose permiten este tipo de análisis.

El análisis predictivo se basa en la previsión. Ya sea la probabilidad de que un evento ocurra en el futuro, la previsión de una cantidad cuantificable o la estimación de un punto en el tiempo en el que algo podría ocurrir, todo esto se hace a través de modelos predictivos.

¿Cuáles son los diferentes tipos de análisis?

Todos sabemos que existen diferentes tipos de analítica para procesar los datos, pero muchas empresas no saben cuándo aprovechar qué. De hecho, lo que distingue al mejor científico de datos o analista de datos de los demás es su capacidad para identificar el tipo correcto de análisis que mejor se adapta a las necesidades del negocio para maximizar los resultados. Todos los tipos de análisis ofrecen distintas perspectivas. Y en este artículo, exploraremos los cinco tipos diferentes de análisis y su importancia en nuestro negocio.

Comprender y aprovechar los diferentes tipos de análisis proporciona un valor añadido a la empresa para mejorar sus capacidades operativas a nivel de organización. Eligiendo las formas adecuadas de datos, la analítica puede sacar el máximo partido a los datos estructurados o no estructurados que posee. Descubra cinco formas diferentes de la analítica a continuación;

El 90% de las organizaciones de todo el mundo utilizan la analítica descriptiva. Es la clase más sencilla de analítica que permite constreñir los grandes datos en unidades más pequeñas para obtener conocimientos más incisivos. Es una herramienta común que se aprovecha hoy en día para obtener información importante de las redes sociales y de los sitios web. El aprovechamiento de la analítica descriptiva permite a las empresas descifrar el contexto interno y las razones del éxito o el fracaso anteriores.

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