¿Cuáles son los 4 elementos del análisis de datos?

Cuando pensamos en las tendencias de los datos, pensamos en las frases de captura grande como aprendizaje automático, big data, IA y similares. Pero en el fondo, los datos se trata de ayudar a tomar decisiones más inteligentes y bien informadas.

¿Cuál sería el punto de cosas como algoritmos predictivos y big data si no llevan a las organizaciones a tomar decisiones más inteligentes, mejores y bien informadas? Pero no es sólo el acceso a los datos lo que te ayuda a tomar decisiones más inteligentes, es la forma en que lo analizas. Por eso es importante entender los cuatro niveles de análisis: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo.

1. Análisis descriptivo

Descriptivo (también conocido como observación y reporte) es el nivel más básico de análisis. Muchas veces, las organizaciones se encuentran pasando la mayor parte de su tiempo en este nivel. Piense en los tableros y por qué existen: para construir informes y presentar sobre lo que sucedió en el pasado. Este es un paso vital en el mundo de la analítica y la toma de decisiones, pero en realidad es sólo el primer paso. Es importante ir más allá de las observaciones iniciales y sumergirse en los conocimientos, que es el segundo nivel de análisis.

2. Análisis diagnóstico

Diagnóstico analítico es donde llegamos al por qué. Avanzamos más allá de una observación (como si el gráfico está en tendencia hacia arriba o hacia abajo) y llegamos al “qué” que está haciendo que suceda. Aquí es donde es más importante la capacidad de hacer preguntas sobre los datos y vincular esas preguntas con los objetivos y los imperativos empresariales.

Imagínate ir a un médico donde lo único que hacen es mirarte, hacer la observación de que "oh, sí, te ves enfermo", y luego salir de la habitación. Eso no va a hacer mucho por tu salud. Tenemos que ser capaces de entender lo que está causando la enfermedad. El médico debe hacer la observación, diagnosticarle y luego darle un plan de tratamiento para ayudarle a sentirse mejor. Es lo mismo con la analítica: se hace una observación, se identifica el análisis descriptivo y se avanza hacia el diagnóstico.

3. Análisis predictivo

El análisis predictivo permite a las organizaciones predecir diferentes decisiones, probarlos para el éxito, encontrar áreas de debilidad en el negocio, hacer más predicciones, y así sucesivamente. Este flujo permite a las organizaciones ver cómo los tres primeros niveles pueden trabajar juntos.

El análisis predictivo involucra tecnologías como el aprendizaje automático, algoritmos e inteligencia artificial, lo que le da poder porque aquí es donde entra la ciencia de datos. Ahora, cuando incorporamos la importancia de no sólo predecir, sino utilizar la ciencia de los datos, las estadísticas y el tercer nivel de análisis combinado con los dos primeros niveles, las organizaciones realmente pueden ver el éxito con sus datos y estrategias analíticas.

Sin embargo, la realidad es que actualmente la mayor parte de su organización no está pasando mucho tiempo con análisis predictivos. Los líderes están pasando la mayor parte de su tiempo en descriptiva y diagnóstica, pero la predicción es una parte muy importante del rompecabezas. Cada organización necesita una fuerza laboral que pueda hablar el lenguaje de los datos, y el lenguaje de la analítica predictiva.

4. Análisis preceptivo

La analítica prescriptiva existe a un nivel muy avanzado y es la fase más poderosa y final, y realmente abarca el “por qué” de la analítica. Es cuando los propios datos prescriben lo que debe hacerse. La toma de decisiones basada en datos está vinculada más estrechamente a análisis predictivos y prescriptivos, a pesar de que estos son los más avanzados.

Piense en el análisis prescriptivo como tomar todos los demás niveles de análisis para prescribir las cosas que usted debe estar haciendo; los datos y análisis le muestran el camino. Thomas Matthew, jefe de producto en Zoomph lo describe bien:

"El análisis prescriptivo se basa en la predicción al informar a los responsables de la toma de decisiones sobre diferentes opciones de decisión con su impacto anticipado en los indicadores clave de rendimiento específicos. Piensa en la aplicación de navegación de tráfico, Waze. Escoge un origen y destino y una multitud de factores se pudren juntos, y te aconseja en diferentes opciones de ruta, cada uno con un ETA predicho. Esta es la analítica prescriptiva diaria en el trabajo".

Piense en los tres primeros niveles de análisis: usted tiene su descripción de lo que ha sucedido, seguido por el diagnóstico de por qué, y luego termina con la predicción de lo que va a suceder. Ahora, imagine que permite que los datos y análisis le informen qué acción tomar. Eso es poderoso y por qué es importante para las empresas.

Los cuatro niveles crean el rompecabezas de la analítica: describir, diagnosticar, predecir, prescribir. Cuando los cuatro trabajan juntos, usted puede realmente tener éxito con una estrategia analítica y de datos. Si los cuatro no están funcionando bien juntos o falta por completo una parte, los datos de la organización y la estrategia analítica no están completos.

Estos cuatro niveles de análisis tienen que penetrar en toda una organización para que la alfabetización de datos sea eficaz. Además, los equipos necesitan tener mejores habilidades que les permitan aprovechar cada nivel lo mejor que puedan. La esperanza final es que esas decisiones se vinculen a los objetivos y metas empresariales más importantes.

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