¿Cuáles son las 3 categorías comunes de análisis de datos?

Los datos están cada vez más disponibles y presentes en las operaciones diarias de las empresas hoy en día. Con los datos viene el análisis, y con el fin de impulsar una toma de decisiones más eficiente, las empresas deben considerar varias soluciones analíticas para descubrir lo que les permitirá sacar el máximo provecho de su información.

Comprender dónde se encuentra el negocio actualmente, las fuentes/sets de datos que se recopilan y las métricas determinadas como metas para el éxito son elementos que los analistas de datos deben tener en cuenta en su estrategia analítica.

Los 3 tipos de análisis de datos

Cuando la estrategia para algo tan completo como el análisis de datos, incluyendo soluciones en diferentes facetas es necesario. Estas soluciones pueden clasificarse en tres tipos principales: Análisis descriptivo, Análisis predictivo y Análisis prescriptivo. Mientras que cada uno debe ser considerado para el apalancamiento individual y el valor que proporcionan, su relación entre sí también es crucial para que una empresa tenga una perspectiva completa de cómo su pasado y futuro están conectados.

Echemos un vistazo a cada solución un poco más en profundidad.

Análisis descriptivo

“¿Cómo es nuestro pasado y qué nos dice?”

Analítica descriptiva es lo que las empresas utilizan comúnmente al evaluar los datos históricos y tratar de extraer las tendencias más importantes, ocurrencias y áreas de mejora. Hacerlo permite a las empresas descubrir no sólo lo que sucedió, sino también qué factores pueden haber influido en que suceda, y cómo entonces puede impactar en otra métrica en el camino. Ya sea mirando desde una perspectiva de alto nivel o sumergiéndose en un aspecto de un conjunto de datos, los análisis para esta solución incluyen las operaciones agregadas y estadísticas utilizadas por las empresas, dado que los datos ya han sido capturados.

En todos los departamentos, los análisis descriptivos son útiles para informar y comunicar lo que ha sucedido y cómo se relaciona con el éxito de la empresa en su conjunto. Desde operaciones y finanzas hasta recursos humanos y gestión, y áreas que varían de una empresa a otra, los empleados pueden beneficiarse de resumir sus datos brutos en mediciones significativas y aplicables. Cuanto más en sintonía esté una empresa con sus datos históricos, más eficaz podrá ser en la adaptación de sus informes y estrategias futuras para optimización de datos.

Análisis predictivo

“¿Qué es posible en el futuro y cómo podemos pensar proactivamente?”

Los análisis de este siguiente paso hacen lo que se indica directamente en el nombre – predicen. El uso de los conocimientos proporcionados por el análisis descriptivo puede guiar a las empresas hacia un análisis predictivo eficiente para tener más sentido del futuro. Toman el control de las tendencias pasadas y las distribuciones de datos y los utilizan para prever los próximos resultados para que a su vez puedan gestionar las expectativas, reestructurar las estrategias y establecer nuevos objetivos.

Dependiendo del alcance en el que una empresa está haciendo predicciones, el futuro puede definirse como cercano o tan lejano al presente cuando se introduce en modelos y algoritmos.

Es importante tener en cuenta, sin embargo, que ningún análisis será capaz de decirle exactamente lo que va a suceder en el futuro. Análisis predictivo ponen en perspectiva lo que PUEDE ocurrir, proporcionando las probabilidades respectivas de las probabilidades dadas las variables que se están examinando.

Las empresas también pueden utilizar análisis predictivos para abrir la conversación a otras posibilidades y escenarios que los datos actuales pueden no estar capturando todavía. En lugar de querer predecir una determinada métrica o tendencia, los analistas pueden rellenar la información con análisis predictivos para explorar hipótesis con una lente más holística.

Direcciones comunes tomadas con preguntas de la guía de análisis predictivo tales como:

Si esta métrica cambia de esta manera, ¿qué pasaría con las métricas x, y y z, y cuáles están correlacionadas?
¿Por qué están ocurriendo estos resultados en este momento – sólo sucederán entonces o es esta una tendencia continua?
¿Si esto sucede, entonces...?
¿Qué tan probable es...?
¿Y si nada cambia a los patrones actuales?
¿Corregirá este cambio el proceso, hasta qué punto y de qué manera?

Análisis preceptivo

“¿Qué se nos aconseja hacer y qué decisiones debemos tomar?”

Las analíticas prescriptivas van más allá de las percepciones históricas de las analíticas descriptivas y los posibles resultados futuros de las analíticas predictivas para proporcionar recomendaciones para los próximos pasos que ahora se deben tomar. Las empresas pueden evaluar y decidir una serie de opciones dependiendo de los resultados que resulten de la simulación de diversos escenarios potenciales. Lleva las previsiones y las probabilidades de análisis predictivo un paso más allá mediante la creación de soluciones aconsejadas que también se alinearán con los objetivos de las métricas clave de la empresa.

Cada negocio quiere ser eficiente y análisis prescriptivo crear la oportunidad de optimizar los recursos y tener una ventaja en decisiones eficaces antes de que tengan que ser hechos. Proporciona más información sobre por qué ciertos resultados pueden ocurrir para que los factores relacionados puedan ser monitoreados cuando se toman nuevas acciones.

Aunque la analítica prescriptiva también es una forma de predecir situaciones futuras, todavía utiliza herramientas cuantitativas para dar sentido a los datos que ya existen y a los datos en tiempo real que se están recopilando, como algoritmos, estadísticas y aprendizaje automático. Los datos también pueden ir más allá de las propias fuentes de la organización e incluir datos externos que pueden tener una influencia en una métrica que se está evaluando e impactar en el negocio a nivel departamental u organizacional.

¿Te interesa saber cómo puedes llevar tu análisis de negocios más lejos?