Con cada año que pasa, se vuelve más evidente que ser un negocio "impulsado por datos" ya no es opcional.
Los datos pueden revelar mucho sobre los usuarios, las bases de clientes, los mercados y más. Se pueden extraer patrones y tendencias de los datos que residen dentro de las bases de datos internas. Ser capaz de analizar datos y ponerlos en acción puede marcar una gran diferencia para muchas industrias.
Por supuesto, para interpretar los datos y aplicarlos de manera efectiva, una empresa deberá considerar qué software de análisis es el adecuado para ellos.
En este artículo, desglosaremos los cuatro tipos principales de análisis de datos que las empresas deberían esperar encontrar en su búsqueda de software.
Tipos de análisis de datos
Las empresas que buscan obtener una ventaja competitiva utilizando datos dentro y fuera de sus sistemas deben familiarizarse con los cuatro tipos de análisis de datos.
¿Cuáles son los diferentes tipos de análisis de datos?
- El análisis descriptivo responde a "qué sucedió".
- El análisis diagnóstico busca "por qué sucedió".
- El análisis predictivo indica qué es probable que suceda a continuación.
- El análisis prescriptivo proporciona acciones a tomar a continuación.
Ahora que tienes una comprensión básica de cada tipo de análisis de datos, profundicemos en las características, desafíos y ejemplos de cada uno.
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo es introductorio, retrospectivo y responde a la pregunta "¿qué sucedió?" Representa aproximadamente el 80 por ciento de los análisis de negocios hoy en día, lo que lo convierte en el tipo más común de análisis de datos.
Visión general del análisis descriptivo
El análisis descriptivo introduce un problema a una empresa al analizar datos históricos que residen dentro de bases de datos y sistemas internos. Este análisis es de baja complejidad con poca barrera de entrada para los analistas de datos.
El análisis descriptivo se visualiza típicamente en informes simples, paneles de control y tarjetas de puntuación utilizando software de visualización de datos. Es común presentar esta información a los tomadores de decisiones utilizando herramientas de inteligencia empresarial.
Para que el análisis de datos proporcione un valor real, primero se debe identificar un problema. Este es quizás el mayor beneficio del análisis descriptivo y cómo abre la puerta a soluciones más avanzadas, algunas de las cuales discutiremos más adelante en el artículo.
Desafíos del análisis descriptivo
Sin embargo, el análisis descriptivo tiene sus limitaciones. Mientras que otros análisis profundizan más en problemas específicos y trazan posibles próximos pasos que una empresa debería tomar, el análisis descriptivo simplemente introduce el problema.
Para muchas empresas que se consideran "impulsadas por datos", el análisis descriptivo es solo el primero de muchos pasos.
Ejemplo de análisis descriptivo
Supongamos que los números de tráfico del sitio web quedaron un poco por debajo de su objetivo en 2018. Eso es suficiente razón para realizar un análisis descriptivo para ver qué salió mal.
El análisis nos dice:
- El tráfico del sitio web cayó drásticamente en el tercer trimestre.
- Se recuperó a principios del cuarto trimestre.
- Se mantuvo estable durante el resto del año.
Análisis diagnóstico
El análisis diagnóstico también es retrospectivo, pero en su lugar, busca "por qué" ocurrió el problema que se planteó en el análisis descriptivo.
Visión general del análisis diagnóstico
El análisis diagnóstico es el "próximo paso" esencial después de que una empresa realiza un análisis descriptivo. El análisis diagnóstico también aprovecha los datos históricos de una empresa a través de muchas fuentes internas.
Este análisis es más complejo y requiere que los analistas de datos profundicen en los análisis para encontrar patrones, tendencias y correlaciones. Esto se puede hacer utilizando técnicas de minería de datos como el análisis de regresión, la detección de anomalías, el análisis de agrupamiento y otros.
El mayor beneficio del análisis diagnóstico es poder proporcionar contexto a un problema empresarial a través de una serie de modelos de datos.
Desafíos del análisis diagnóstico
Aunque los análisis diagnósticos dependen de la velocidad y precisión de las máquinas, es importante que los analistas humanos no interpreten erróneamente los patrones como "causa" de un problema empresarial. En su lugar, esta información debe utilizarse para apoyar la toma de decisiones.
Para muchas empresas, entender "qué" fue el problema y "por qué" ocurrió puede ser suficiente, pero para algunas, mirar hacia el futuro ofrece respuestas más valiosas. Aquí es donde entra el análisis predictivo.
Ejemplo de análisis diagnóstico
Usando nuestro ejemplo anterior, ahora entendemos dónde ocurrió el problema, pero ¿exactamente por qué el tráfico del sitio web cayó tan bruscamente?
El análisis nos dice:
- El tráfico del sitio web cayó durante una actualización del algoritmo del motor de búsqueda.
- Hubo una disminución del 25 por ciento en el contenido web publicado.
- Se perdió una cantidad récord de enlaces de retroceso en el tercer trimestre.
Análisis predictivo
El análisis predictivo, a diferencia de los dos análisis anteriores, mira hacia el futuro y es un poco más proactivo con sus hallazgos. Intenta prever qué es probable que suceda a continuación, y es la mitad de lo que se considera "análisis avanzado".
Visión general del análisis predictivo
El análisis predictivo considera el "qué" y el "por qué" en torno a problemas empresariales clave, y proporciona predicciones calculadas de lo que una empresa podría esperar a continuación. Por supuesto, para aprovechar el análisis predictivo, un científico de datos tendrá que examinar y limpiar primero los datos históricos.
Este análisis es muy complejo y se hace posible utilizando tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático, la minería de datos y el modelado predictivo.
Con los datos y algoritmos adecuados, las empresas no deberían cometer el mismo error dos veces utilizando el análisis predictivo. Su utilidad también trasciende muchas industrias. Por ejemplo, los fabricantes pueden prever futuras averías de equipos con el mantenimiento predictivo.
Desafíos del análisis predictivo
El análisis predictivo, aunque es excelente, puede tener algunos inconvenientes. Primero, es importante entender que los datos inexactos siempre conducen a análisis inexactos. Los modelos predictivos construidos con información inexacta solo llevarán a más confusión para una empresa.
Además, los modelos necesitan ser constantemente gobernados, ajustados y refinados por analistas y científicos de datos para asegurar que están generando los resultados correctos.
Ejemplo de análisis predictivo
El análisis diagnóstico nos mostró una variedad de problemas, ahora es el momento de predecir los próximos pasos para que se pueda generar un número de tráfico del sitio web preciso para los próximos trimestres. Así es como podría verse esa estimación:
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo es el tipo final de análisis avanzado. Toma la información que se ha predicho y prescribe los próximos pasos calculados a seguir.
Visión general del análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo utiliza tanto datos históricos como información externa para el pronóstico más preciso posible. Depende de reglas codificadas.
Este análisis es extremadamente complejo y requiere un científico de datos o científicos con conocimiento previo de modelos prescriptivos. El análisis prescriptivo generalmente requiere un uso intensivo del aprendizaje automático para monitorear e identificar nuevas reglas.
Desafíos del análisis prescriptivo
El desafío más evidente del análisis prescriptivo es su muy alta barrera de entrada para muchas empresas. Este tipo de análisis puede ser costoso de generar y requiere la asistencia de científicos de datos, un campo con una demanda abrumadora.
El análisis prescriptivo no está ampliamente incorporado hoy en día, pero a medida que la ciencia de datos se vuelve más común, deberíamos ver opciones prescriptivas más asequibles.
Ejemplo de análisis prescriptivo
Ahora que tenemos una idea de hacia dónde debería dirigirse el tráfico del sitio web, ¿cuáles son algunos elementos accionables para llevarlo allí? Los modelos prescriptivos deberían revelar una variedad de respuestas.
El análisis nos dice:
- Publicar el doble de contenido web para alcanzar los objetivos de tráfico.
- El contenido de ventas generará la mayor cantidad de tráfico.
- El contenido de marketing por correo electrónico es la victoria más fácil en enlaces de retroceso.
¿Qué análisis es el adecuado para ti?
Desde identificar y profundizar en el problema hasta predicciones y generar próximos pasos accionables, los cuatro tipos de análisis de datos proporcionan un valor obvio para cualquier empresa.
Sin embargo, una empresa debería hacer algo de planificación de antemano para considerar una solución de análisis de datos adecuada para ellos. Considera preguntas como: "¿Qué tan profundo necesitamos sumergirnos en los datos?" "¿Son obvias las respuestas a nuestros problemas?" y "¿Tenemos los recursos disponibles para realizar este análisis?"
Si crees que ya sabes todo sobre los datos, piénsalo de nuevo. Descubre la diferencia entre datos estructurados y no estructurados y cómo puede impactar tus decisiones empresariales impulsadas por datos.
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Devin Pickell
Devin is a former senior content specialist at G2. Prior to G2, he helped scale early-stage startups out of Chicago's booming tech scene. Outside of work, he enjoys watching his beloved Cubs, playing baseball, and gaming. (he/him/his)
