Casi todo sobre analítica de datos (I): definición, tipos y modelos

Los datos son cada vez más importantes para que las empresas puedan aprender sobre su funcionamiento, optimizarlo y tomar decisiones para el futuro. Pero para poder extraer la información que necesitan tienen que tratar los datos que recogen de manera adecuada, para lo que necesitan aplicar técnicas muy específicas. Como la analítica de datos, que es la capacidad de aplicar análisis cuantitativo y diferentes tecnologías de tratamiento, como el análisis mediante algoritmos, a la información. Esto se hace para encontrar tendencias en ella, así como soluciones a problemas concretos.

A medida que la cantidad de datos que recopilan las empresas, y que tienen que tratar, va creciendo la cantidad de información que pueden obtener para acelerar la toma de decisiones y anticiparse a los problemas. También para mejorar en procesos, ingresos y beneficios.

De hecho, las empresas que emplean con más destreza las herramientas y procesos de analíticas digitales consiguen unos resultados que superan en 2,5 veces a las que no lo hacen, según IDC. Esta consultora también señala que las empresas están invirtiendo con fuerza en funciones de Big Data y analítica, lo que según VentureBeat ha llevado a que en 2021 la analítica de datos fuese ya un mercado que superaba los 215.000 millones de dólares.

La analítica de datos tiende a ser predictiva, y abre la puerta a muchas mejoras y novedades en otras áreas tecnológicas. Entre ellas el refinado iterativo de los algoritmos de machine learning que impulsan una buena parte de la Inteligencia Artificial. Además, mejora significativamente los procesos de Business Intelligence, y la toma de decisiones.

Por eso, las empresas están creando equipos encargados del trabajo con datos y fichando responsables de datos. También están poniendo en marcha políticas para el trabajo con datos, e invirtiendo en soluciones de recopilación masiva de datos de fuentes internas y externas que les permitan trabajar con datos desestructurados, estructurados y mixtos. El objetivo que tienen con esto es obtener valor de grandes y crecientes cantidades de datos. Pero solo con la recogida de datos no pueden hacerlo.

Generalmente, los datos se recopilan en bruto, y sin procesarlo no se consigue ninguna información de valor. Es en este punto en el que entra en escena la analítica de datos, que se encarga de estudiar los datos recogidos, independientemente de su fuente, para sacar de ellos información útil.

Los profesionales encargados de conseguir esta información son los analistas de datos, o bien los ingenieros de analítica de datos. Para ello, además de examinarlos, los refinan y transforman. También les aplican modelos. Gracias a todo esto pueden encontrar patrones e información útil para la empresa. Los de mayor nivel, además, pueden generar paneles de control e informes, que pueden resultar de ayuda a analistas menos experimentados de su equipo para hacer su trabajo.

Tipos de analítica de datos

En función de su nivel de implementación la analítica de datos se pueden clasificar en cuatro tipos: descriptiva, de diagnóstico, predictiva y prescriptiva. La primera permiten a las empresas y organizaciones comprender su pasado. Se encarga de recopilar y visualizar datos históricos para responder a preguntas relacionadas con sucesos y eventos del pasado. Por tanto, la analítica descriptiva es adecuada para medir el resultado de decisiones que ya se han tomado en la empresa.

La segunda, la analítica de diagnóstico, ofrece una base para descubrir qué ha sucedido, pero también para saber por qué ha pasado. Se encarga de explorar en datos históricos para identificar patrones y dependencias entre variables que podrían explicar un resultado determinado.

La analítica predictiva emplea el conocimiento del camino abierto por la analítica descriptiva para establecer qué es probable que suceda en el futuro. Así, por ejemplo, puede utilizar tendencias históricas para predecir cuáles pueden ser los resultados que obtenga el negocio después de subir el precio de un producto un 20%. Combina el modelado predictivo, la estadística, la minería de datos y el análisis avanzado.

Por último, la analítica prescriptiva, como indica su nombre, emplea machine learning para dar a las empresas recomendaciones útiles para conseguir los resultados que quieran alcanzar. Además, puede ayudar con información para una mejor gestión de la empresa, aumentar las ventas y conseguir más ingresos.

Principales modelos de analítica de datos

Los analistas pueden utilizar varios tipos de modelos para analizar datos para identificar patrones y tendencias. Cada uno funciona de forma distinta, y ofrece resultados diferentes. Por tanto, si una empresa quiere emplear un modelo para conseguir una información determinada, tendrá que analizar cuidadosamente qué modelo es el que más le conviene utilizar. Los principales son los siguientes:

1 – Análisis de regresión: establece la relación entre un conjunto de variables dado, tanto dependientes como independientes. Estas relaciones se emplean para identificar tendencias y patrones importantes que haya entre las variables. Por ejemplo, se puede utilizar para establecer una correlación entre el gasto social y los ingresos por ventas, para comprender el impacto de las inversiones sociales en las ventas. La información que permite obtener puede ayudar a la dirección de una empresa a tomar decisiones relacionadas con inversiones de tipo social.

2 – Simulación Monte Carlo: también se la conoce como simulación de probabilidad múltiple. Se encarga de estimar los posibles resultados de un evento incierto. Ofrece a las empresas varios resultados posibles, junto con la probabilidad de que se dé cada uno de ellos. Muchas empresas lo utilizan para análisis de riesgo.

3 – Análisis de factor: esta técnica implica la toma de una gran cantidad de datos y su reducción a un tamaño menor, lo que hará que sea más sencillo de gestionar y comprender. Las empresas suelen reducir variables extractando sus elementos comunes y reduciéndolos a un número de factores más pequeño. Ayuda a descubrir patrones que estaban ocultos, y muestra cómo se superponen.

4 – Análisis de cohorte: con este tipo de análisis, en vez de examinar los datos como un conjunto, los analistas los dividen en grupos relacionados para ir analizándolos a lo largo de un periodo de tiempo. Estos grupos suelen tener, normalmente, algunas características o experiencias comunes durante un periodo de tiempo concreto.

5 – Análisis de clúster: este tipo de análisis se encarga de agrupar datos en grupos, de manera que los elementos de un grupo se parezcan unos a otros, pero sean completamente distintos de los de otro grupo al hacer una comparación entre ellos. Ofrece información a partir de la distribución de datos, y puede ayudar a desvelar, con facilidad, los patrones que hay detrás de anomalías concretas. Por ejemplo, puede ayudar a establecer por qué hay más reclamaciones en unos establecimientos de una cadena que otros.

6 – Análisis de series de tiempo: este tipo de modelo estudia las características de una variable con respecto al tiempo, e identifica tendencias que pueden ser útiles para ayudar a predecir su comportamiento en el futuro. Por ejemplo, se utiliza para analizar cifras de ventas y saber, por ejemplo, qué resultados se pueden conseguir el próximo trimestre.

7 – Análisis de sentimiento: este análisis se ocupa de identificar el tono emocional que hay en un conjunto de datos. Se utiliza para que las empresas y organizaciones puedan identificar lo que opinan sus clientes de un producto, un servicio o una idea.