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4 Tipos de Análisis de Datos para Mejorar la Toma de Decisiones

En el siglo XVII, John Dryden escribió: “Quien busque perlas debe bucear”. A pesar de que el autor no tiene análisis avanzado de datos en mente, la cita describe perfectamente su esencia. Averigüemos qué tan profundo debe ser uno de los datos en busca de una visión muy necesaria y basada en hechos.

4 Tipos de Análisis de Datos para Mejorar la Toma de Decisiones

Tipos de análisis de datos

Hay 4 tipos de análisis. Aquí, comenzamos con el más simple y vamos más allá de lo sofisticado. A medida que sucede, cuanto más complejo es un análisis, mayor es el valor que aporta.

Tipos de análisis de datos

Analítica descriptiva

La analítica descriptiva responde a la pregunta de qué sucedió. Por ejemplo, un proveedor de atención médica aprenderá cuántos pacientes fueron hospitalizados el mes pasado; un minorista – el volumen de ventas semanal promedio; un fabricante: una tasa de los productos devueltos durante un mes pasado, etc. También brindemos un ejemplo de nuestra práctica: un fabricante pudo decidir las categorías de productos de enfoque según el análisis de ingresos, ingresos mensuales por grupo de productos, ingresos Por grupo de productos, calidad total de las piezas metálicas producidas por mes.

El análisis descriptivo hace malabares con los datos sin procesar de múltiples fuentes de datos para proporcionar información valiosa sobre el pasado. Sin embargo, estos hallazgos simplemente indican que algo está mal o bien, sin explicar por qué. Por esta razón, las compañías altamente controladas por datos no se contentan con analíticas descriptivas solamente y prefieren combinarlas con otros tipos de analíticas de datos.

Analítica diagnóstica

En esta etapa, los datos históricos pueden medirse con otros datos para responder a la pregunta de por qué sucedió algo. Gracias al análisis de diagnóstico, existe la posibilidad de profundizar, averiguar las dependencias e identificar patrones. Las empresas apuestan por el análisis de diagnóstico, ya que proporciona información detallada sobre un problema en particular. Al mismo tiempo, una empresa debe tener información detallada a su disposición, de lo contrario, la recopilación de datos puede resultar individual para cada problema y requiere mucho tiempo.

Nuestra demostración de BI muestra cómo un minorista puede desglosar las ventas y la ganancia bruta en categorías para descubrir por qué no cumplió su objetivo de ganancia neta. Otro flashback de nuestros proyectos de BI: en la industria de la salud, la segmentación de clientes junto con varios filtros aplicados (como diagnósticos y medicamentos recetados) permitieron medir el riesgo de hospitalización.

Analítica predictiva

El análisis predictivo dice lo que es probable que suceda. Utiliza los hallazgos del análisis descriptivo y de diagnóstico para detectar tendencias, agrupaciones y excepciones, y para predecir tendencias futuras, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para la previsión. A pesar de las numerosas ventajas que aporta el análisis predictivo, es esencial comprender que la previsión es solo una estimación, cuya precisión depende en gran medida de la calidad de los datos y la estabilidad de la situación, por lo que requiere un tratamiento cuidadoso y una optimización continua.

Gracias al análisis predictivo y al enfoque proactivo que permite, una empresa de telecomunicaciones, por ejemplo, puede identificar a los suscriptores que tienen más probabilidades de reducir su gasto y desencadenar actividades de marketing dirigidas para remediarlo; un equipo de gestión puede sopesar los riesgos de invertir en la expansión de su empresa en función del análisis y previsión del flujo de caja. Uno de nuestros estudios de caso describe cómo el análisis avanzado de datos permitió a una empresa líder de FMCG predecir qué podrían esperar después de cambiar el posicionamiento de la marca.

Analítica prescriptiva

El propósito de los análisis prescriptivos es, literalmente, prescribir qué acciones tomarpara eliminar un problema futuro o aprovechar al máximo una tendencia prometedora. Un ejemplo de análisis prescriptivo de nuestra cartera de proyectos: una empresa multinacional pudo identificar oportunidades para compras repetidas basadas en el análisis de clientes y el historial de ventas.

Este tipo de análisis de datos de última generación requiere no solo datos históricos, sino también información externa debido a la naturaleza de los algoritmos estadísticos. Además, el análisis prescriptivo utiliza herramientas y tecnologías avanzadas, como el aprendizaje automático, las reglas empresariales y los algoritmos, lo que lo hace sofisticado de implementar y administrar. Es por eso por lo que, antes de decidir adoptar un análisis prescriptivo, una empresa debe comparar los esfuerzos requeridos con un valor agregado esperado.

¿Qué tipos de análisis de datos eligen las Empresas?

Para identificar si hay un tipo de análisis de datos prevaleciente, pasemos a diferentes encuestas sobre el tema para el período 2016-2019.

Para la Encuesta de datos y análisis globales de 2016: grandes decisiones, PwC solicitó a más de 2,000 ejecutivos que elijan una categoría que describa mejor el proceso de toma de decisiones de su empresa. Además, a C-suite se le preguntó sobre qué tipo de análisis se basaba más. Los resultados fueron los siguientes: el análisis descriptivo dominó (58%) en la categoría de “Toma de decisiones rara vez basada en datos”; las analíticas de diagnóstico encabezaron la lista (34%) en la categoría “Un poco basada en datos”; el análisis predictivo (36%) lideró en la categoría “Altamente impulsado por datos”.

Esa encuesta mostró la necesidad de uno u otro tipo de análisis en diferentes etapas del desarrollo de una empresa. De hecho, las compañías que se esforzaron por tomar decisiones informadas consideraron que los análisis descriptivos eran insuficientes y agregaron análisis de diagnóstico o incluso llegaron a ser predictivos.

Para otra encuesta, BI Trend Monitor 2017 de BARC, 2.800 ejecutivos compartieron su opinión sobre la creciente importancia del análisis avanzado y predictivo. El término analítica avanzada fue el término general para los tipos de analítica predictiva y prescriptiva.

De acuerdo con la investigación de mercado del análisis avanzado y predictivo de 2018, el análisis avanzado y predictivo fue considerado por primera vez como “crítico” o “muy importante” por la mayoría de los encuestados.

Dentro de la encuesta BI Trend Monitor 2019 de BARC, C-suite aún nombraba analítica avanzada entre las tendencias de inteligencia de negocios más importantes.


Para resumir

Con varios tipos de análisis, las empresas tienen la libertad de elegir la profundidad a la que deben sumergirse en el análisis de datos para satisfacer mejor sus necesidades comerciales. Si bien el análisis descriptivo y de diagnóstico ofrece un enfoque reactivo, el análisis predictivo y prescriptivo hace que los usuarios sean proactivos. Mientras tanto, las tendencias actuales muestran que cada vez más empresas se enfrentan a la situación cuando necesitan un análisis de datos avanzado y deciden adoptarlo.

Publicado originalmente en scnsoft.com .

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