¿Qué es el análisis avanzado?
El análisis avanzado es la recopilación y examen de datos utilizando métodos y herramientas sofisticadas. Estos métodos van más allá del análisis empresarial tradicional y utilizan aprendizaje automático, inteligencia artificial o simulaciones para descubrir conocimientos más profundos, de modo que las empresas puedan tomar decisiones informadas.
Las empresas utilizan software de análisis predictivo para automatizar y agilizar estos métodos de análisis. Muchas de estas plataformas admiten la creación de conjuntos de datos, visualizaciones de datos, modelos predictivos, datos estructurados y no estructurados. Esto se aplica tanto a los datos almacenados como a los datos en tiempo real.
Tipos de análisis avanzado
A continuación se presentan los cuatro tipos principales de análisis avanzado.
- Minería de datos implica examinar grandes conjuntos de datos para descubrir tendencias, patrones y otros conocimientos que no son necesariamente obvios a simple vista. Algunos métodos de minería de datos incluyen análisis de regresión, detección de anomalías y minería de texto.
- Análisis predictivo combina datos actuales con datos históricos, resultando en la predicción de resultados futuros. Un ejemplo común de análisis predictivo es el pronóstico del tiempo.
- Análisis prescriptivo trabaja de la mano con el análisis predictivo. El análisis prescriptivo calcula los próximos pasos de una empresa basándose en los resultados predichos. El aprendizaje profundo y otros métodos avanzados se utilizan a menudo en este tipo de análisis avanzado.
- Big data procesa grandes cantidades de datos y los utiliza para derivar resultados y predicciones. Este tipo de datos crece exponencialmente con el tiempo y es notoriamente difícil de manejar.
Beneficios del análisis avanzado
Muchas empresas deciden invertir en métodos de análisis avanzado para comprender mejor a sus clientes, aumentar sus ingresos, expandir su mercado objetivo y tomar mejores decisiones. Otros beneficios incluyen:
- Conocimientos sofisticados. Las empresas toman decisiones más informadas basadas en el comportamiento histórico y predicciones futuras.
- Mejora de la relación con el consumidor. Al comprender su mercado objetivo y clientes ideales, las empresas pueden utilizar esos conocimientos para mejorar el rendimiento en todos los equipos y departamentos.
- Escalabilidad y automatización. Esto proporciona la capacidad de incluir un mayor número de variables. Se dedica menos tiempo a la elaboración de informes y más tiempo a la estrategia y acción sobre los datos disponibles.
- Menor riesgo. El uso del análisis predictivo hace posible prever ciertos resultados basados en decisiones empresariales clave.
- Toma de decisiones más rápida. Los métodos de análisis avanzado procesan grandes cantidades de datos más rápido que los humanos u otros métodos de análisis, resultando en decisiones más rápidas.
- Mayor personalización. Métodos avanzados como la inteligencia artificial y el big data pueden crear predicciones personalizadas y factores de riesgo para grupos específicos de personas. Esto puede ayudar a mejorar la retención y adquisición de clientes.
- Mayor visibilidad en toda la empresa. Es más fácil compartir las operaciones y detalles del negocio con el resto de la empresa.
Mejores prácticas del análisis avanzado
Cuando trabajes con diferentes métodos de análisis avanzado, sigue estos consejos y mejores prácticas para asegurar el éxito.
- Limpia tus datos. Asegúrate de mantener el conjunto de datos de la empresa y limpiar cualquier anomalía.
- No escatimes esfuerzos. Configurar estos métodos requiere tiempo, esfuerzo y paciencia. Tómate tu tiempo al principio del proceso porque eso afectará los resultados finales.
- No confíes únicamente en los datos predictivos. A veces los sistemas fallan o el análisis predictivo se equivoca. Mantén la capacidad de hacer observaciones y decisiones impulsadas por humanos.
- Contrata especialistas en análisis. Los procesos de configuración altamente técnicos son comunes con los métodos de análisis avanzado y requieren conocimientos muy específicos.
- Mantén la seguridad de los datos. Limita el acceso a datos sensibles. La seguridad estricta de los datos es vital tanto para los clientes como para los empleados.
Análisis avanzado vs. análisis empresarial
El análisis avanzado involucra muchos tipos de métodos analíticos, incluyendo el análisis predictivo, el análisis prescriptivo y la minería de datos. El objetivo principal del análisis avanzado es descubrir patrones, tendencias, riesgos potenciales y resultados futuros. Los métodos de análisis avanzado responden a las preguntas de por qué, qué pasaría si y qué más.
El análisis empresarial analiza los datos y el rendimiento de una organización, que son ambas medidas de diagnóstico. Mantener y observar estos conjuntos de datos ayuda a aumentar los ingresos, la productividad y la eficiencia. Los métodos de análisis empresarial responden a las preguntas de qué, cuándo y cuántos.
Whitney Rudeseal Peet
Whitney Rudeseal Peet is a former freelance writer for G2 and a story- and customer-centered writer, marketer, and strategist. She fully leans into the gig-based world, also working as a voice over artist and book editor. Before going freelance full-time, Whitney worked in content and email marketing for Calendly, Salesforce, and Litmus, among others. When she's not at her desk, you can find her reading a good book, listening to Elton John and Linkin Park, enjoying some craft beer, or planning her next trip to London.
