¿Cuáles son los principales tipos de análisis de datos?

Las empresas modernas de todas las industrias están en la caza para superar a los competidores y anotar cualquier ventaja que puedan. Todo el mundo quiere obtener una mejor comprensión del desempeño organizacional pasado para que pueda ser mejorado en el futuro.

Como resultado, análisis de datos se ha convertido en una parte crucial de los negocios. La mayoría de las empresas recogen continuamente información digital, pero no todas ellas capitalizan adecuadamente la información. Como se puede imaginar, aquí es donde el análisis de datos puede ayudar.

Sin embargo, las percepciones que obtenga dependen de los tipos de análisis de datos que realice. Algunos enfoques le ayudarán a entender un suceso, mientras que otros incluso pueden predecir lo que aún tiene que suceder. Por lo tanto, ¿cómo sabes qué metodología de análisis de datos a seguir?

Esa es la pregunta que contestaremos hoy. Vamos a pasar por los diversos tipos de técnicas de análisis de datos y discutir los desafíos que cada uno ayuda a resolver. De esa manera, usted será capaz de determinar qué métodos son adecuados para su próximo proyecto de software.

¿Cuál es el papel de la analítica de datos en los negocios?

El análisis de datos es el proceso de limpieza, transformación y procesamiento de los datos brutos que un negocio recopila y trata para extraer información relevante para una mejor toma de decisiones. Los hallazgos del análisis de datos se presentan típicamente como gráficos interactivos, tablas o gráficos dentro de tableros inteligentes .

Las empresas que implementan tecnología de análisis de datos tienden a observar los siguientes beneficios:

Mejor comprensión de los clientes
Reducción de los gastos operacionales
Determinación rápida de las tendencias
Mayor comprensión del desempeño de la empresa

Organizaciones de una variedad de industrias emplean análisis de datos. Desde empresas de seguros a empresas de salud , no importa en qué esfera usted trabaja, las posibilidades son altas que usted puede beneficiarse de esta tecnología.

Principales tipos de análisis de datos para empresas a emplear

Hay una gama de tipos populares de análisis de datos utilizados por las empresas hoy en día. Algunos son similares entre sí, otros son complementarios. A continuación, nos centraremos en los seis principales que creemos que se utilizan con más frecuencia en varios proyectos de software. Echemos un vistazo.

1. Análisis exploratorio

El objetivo de este tipo de análisis es examinar visualmente los datos existentes y potencialmente encontrar relaciones entre variables que pueden haber sido desconocidas o pasadas por alto. Puede ser útil para descubrir nuevas conexiones para formar una hipótesis para más pruebas.

Con un análisis exploratorio, usted intenta obtener una visión general de los datos que tiene en la mano y dejar que hable por sí mismo. Este enfoque mira la información digital para encontrar relaciones e informarles de su existencia, pero no establece causalidad. Para ello, tendrías que llevar a cabo más procedimientos analíticos.

2. Análisis inferencial

Este tipo de análisis consiste en utilizar una muestra de información digital para hacer inferencias sobre una población mayor. Es un enfoque estadístico común que está generalmente presente en diversos tipos de análisis de datos, pero es particularmente relevante en análisis predictivo . Esto es porque esencialmente le permite hacer pronósticos sobre el comportamiento de una población más grande.

Aquí, es importante recordar que la técnica de muestreo elegida dicta la precisión de la inferencia. Si usted elige una muestra que no es representativa de la población, las generalizaciones resultantes serán inexactas.

3. Análisis descriptivo

Ahora, vamos a entrar en la terminología que se utiliza más ampliamente en el contexto de desarrollo de software y que puede que ya hayas oído hablar.

El análisis descriptivo es probablemente el tipo más común de análisis de datos empleados por las empresas modernas. Su objetivo es explicar lo que sucedió mirando los datos históricos. Por lo tanto, es precisamente lo que se utiliza para rastrear KPIs y determinar cómo la empresa está funcionando basado en las métricas elegidas.

Cosas como ingresos o reportes de visitantes de sitios web se basan en análisis descriptivos, al igual que Tableros de CRM que resumen visualmente los leads adquiridos o los acuerdos cerrados. Este enfoque combina datos de diversas fuentes para ofrecer información valiosa sobre el pasado. Por lo tanto, ayudarle a identificar puntos de referencia y establecer nuevos objetivos.

Por supuesto, esta técnica no es muy útil para explicar por qué las cosas son como son o recomendar los mejores cursos de acción. Por lo tanto, es una buena idea emparejar el análisis descriptivo con otros tipos de análisis de datos.

4. Análisis diagnóstico

Una vez que usted ha establecido lo que ha ocurrido, es importante entender por qué sucedió. Aquí es donde el análisis diagnóstico juega un papel. Ayuda a descubrir conexiones entre datos e identificar patrones ocultos que pueden haber causado un evento.

Al aprovechar continuamente este tipo de análisis de datos, puede determinar rápidamente por qué surgen problemas al examinar la información histórica que puede pertenecer a ellos. Por lo tanto, cualquier problema que esté interconectado puede ser descubierto y tratado rápidamente.

Por ejemplo, después de realizar un análisis descriptivo, usted puede aprender que centro de contacto Las llamadas se han vuelto 60 segundos más largas de lo que solían ser. Naturalmente, te gustaría saber por qué. Mediante el uso de análisis diagnóstico en este punto, sus analistas intentarán identificar fuentes de datos adicionales que pueden explicar esto.

Después de mirar Análisis de llamadas en tiempo real , podrían descubrir que algunos agentes recién contratados están luchando con la búsqueda de información relevante para ayudar al cliente, y esto causa que se dedique más tiempo a la búsqueda. Ahora que el problema está claramente identificado, usted será capaz de tratar con él de la manera más adecuada.

5. Análisis predictivo

Ahora estamos pasando a algunos de los tipos más emocionantes de análisis de datos. Análisis predictivo, como el nombre sugiere, ofrece previsiones sobre lo que va a suceder en el futuro. A menudo, incorpora inteligencia artificial y aprendizaje automático tecnologías para proporcionar predicciones más precisas de una manera más rápida.

El análisis predictivo generalmente analiza los patrones de los datos históricos, así como las percepciones sobre los eventos actuales para hacer el pronóstico más confiable sobre lo que podría suceder en el futuro.

Por ejemplo, en el fabricación la industria, la información histórica sobre el fallo de la máquina se puede complementar con datos en tiempo real de dispositivos conectados predecir el mal funcionamiento de los activos y programar el mantenimiento oportuno.

6. Análisis preceptivo

Finalmente, hemos llegado al último enfoque de análisis de datos que discutiremos hoy. El objetivo del análisis prescriptivo es sugerir cuál es el siguiente mejor curso de acción que ayuda a eliminar un problema o aprovechar una tendencia próxima. Esencialmente, este tipo aprovecha todos los anteriores que hemos discutido para proporcionarle una recomendación adecuada.

El análisis preceptivo está a la vanguardia de las empresas basadas en datos que están deseosas de adoptar IA, ML y otras tecnologías innovadoras para mejorar la toma de decisiones. Requiere un compromiso real de la organización, por lo que es importante primero entender si es su prioridad más apremiante.

Como ejemplo, en el área de la cadena de suministro y logística, el análisis prescriptivo puede ayudar con la optimización de rutas. Los algoritmos pueden evaluar las condiciones del tráfico en tiempo real y proporcionar a los conductores una ruta recomendada que será más rápida o podría emplear menos combustible.

Elija los tipos correctos de análisis de datos para su proyecto

Como hemos visto, los objetivos de cada tipo de análisis de datos difieren y las empresas a menudo confían en varios métodos para obtener los conocimientos que son realmente valiosos para su negocio. Sin embargo, todo comienza con tener un buen proceso de análisis de datos en su lugar para que los algoritmos puedan funcionar con información digital de alta calidad y ser de ayuda real.