¿Cuáles son los 5 tipos de análisis de datos?

El análisis de los datos es una parte vital de la gestión de un negocio exitoso. Cuando los datos se utilizan con eficacia, conducen a una mejor comprensión del rendimiento anterior de una empresa y a una mejor toma de decisiones para sus actividades futuras. Hay muchas maneras en que los datos pueden ser utilizados, en todos los niveles de las operaciones de una empresa.

Hay cuatro tipos de análisis de datos que se utilizan en todas las industrias. Mientras los separamos en categorías, todos están unidos y se construyen unos sobre otros. A medida que comienza a pasar del tipo más simple de análisis a más complejo, el grado de dificultad y los recursos necesarios aumenta. Al mismo tiempo, el nivel de conocimiento y valor añadido también aumenta.

Cuatro tipos de análisis de datos

Los cuatro tipos de análisis de datos son:

Análisis descriptivo
Análisis diagnóstico
Análisis predictivo
Análisis preceptivo

A continuación, vamos a introducir cada tipo y dar ejemplos de cómo se utilizan en los negocios.

Análisis descriptivo

El primer tipo de análisis de datos es el análisis descriptivo. Está en la base de toda la visión de los datos. Es el uso más simple y común de los datos en los negocios hoy en día. El análisis descriptivo responde al “lo que pasó” resumiendo los datos pasados, generalmente en forma de tableros.

El mayor uso del análisis descriptivo en las empresas es el seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPIs). Los KPI describen cómo se está llevando a cabo una empresa sobre la base de puntos de referencia elegidos.

Las aplicaciones comerciales del análisis descriptivo incluyen:

Tableros de KPI
Informes mensuales de ingresos
Resumen de los principales resultados de las ventas

Análisis diagnóstico

Después de hacer la pregunta principal de “qué pasó”, el siguiente paso es sumergirse más profundamente y preguntar ¿por qué sucedió? Aquí es donde entra en juego el análisis diagnóstico.

El análisis diagnóstico toma las ideas encontradas en análisis descriptivos y explora hacia abajo para encontrar las causas de esos resultados. Las organizaciones hacen uso de este tipo de análisis ya que crea más conexiones entre los datos e identifica patrones de comportamiento.

Un aspecto crítico del análisis diagnóstico es la creación de información detallada. Cuando surgen nuevos problemas, es posible que ya haya recopilado ciertos datos relacionados con el problema. Al tener ya los datos a su disposición, termina teniendo que repetir el trabajo y hace que todos los problemas interconectados.

Las aplicaciones comerciales del análisis diagnóstico incluyen:

Una empresa de carga que investiga la causa de los envíos lentos en una determinada región
Una empresa SaaS perforando para determinar qué actividades de marketing aumentaron los ensayos

Análisis predictivo

El análisis predictivo intenta responder a la pregunta “lo que es probable que suceda”. Este tipo de análisis utiliza datos anteriores para hacer predicciones sobre resultados futuros.

Este tipo de análisis es otro paso adelante desde los análisis descriptivos y diagnósticos. El análisis predictivo utiliza los datos que hemos resumido para hacer predicciones lógicas de los resultados de los eventos. Este análisis se basa en el modelado estadístico, que requiere tecnología y mano de obra adicionales para pronosticar. También es importante entender que el pronóstico es sólo una estimación; la exactitud de las predicciones depende de la calidad y de datos detallados.

Mientras que el análisis descriptivo y diagnóstico son prácticas comunes en el negocio, el análisis predictivo es donde muchas organizaciones comienzan a mostrar signos de dificultad. Algunas empresas no tienen la mano de obra para implementar análisis predictivos en todos los lugares que deseen. Otros todavía no están dispuestos a invertir en equipos de análisis en todos los departamentos o no están preparados para educar a los equipos actuales.

Las aplicaciones comerciales del análisis predictivo incluyen:

Evaluación de riesgos
Previsión de ventas
Utilizando la segmentación del cliente para determinar qué leads tienen las mejores posibilidades de convertir
Análisis predictivo en equipos de éxito del cliente

Análisis preceptivo

El tipo final de análisis de datos es el más buscado, pero pocas organizaciones están verdaderamente equipadas para realizarlo. Análisis preceptivo es la frontera del análisis de datos, combinando la visión de todos los análisis anteriores para determinar el curso de acción a tomar en un problema o decisión actual.

El análisis prescriptivo utiliza la tecnología más avanzada y las prácticas de datos. Es un gran compromiso organizativo y las empresas deben estar seguras de que están listas y dispuestas a poner el esfuerzo y los recursos.

Inteligencia artificial (AI) es un ejemplo perfecto de análisis prescriptivo. Los sistemas de IA consumen una gran cantidad de datos para aprender y utilizar continuamente esta información para tomar decisiones informadas. Los sistemas de IA bien diseñados son capaces de comunicar estas decisiones e incluso poner en práctica esas decisiones. Los procesos de negocio se pueden realizar y optimizar diariamente sin que un humano haga nada con inteligencia artificial.

Actualmente, la mayoría de las empresas impulsadas por big data (Apple, Facebook, Netflix, etc.) están utilizando análisis prescriptivos e IA para mejorar la toma de decisiones. Para otras organizaciones, el salto a la analítica predictiva y prescriptiva puede ser insuperable. A medida que la tecnología continúa mejorando y se educa a más profesionales en datos, veremos que más empresas entran en el ámbito impulsado por los datos.

Conclusión

Como hemos demostrado, cada uno de estos tipos de análisis de datos están conectados y dependen unos de otros en cierto grado. Cada uno de ellos tiene un propósito diferente y ofrece diferentes perspectivas. Pasar del análisis descriptivo al análisis predictivo y prescriptivo requiere mucha más capacidad técnica, pero también desbloquea más información para su organización.