Analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva

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En todo el mundo, el análisis de datos para la toma de decisiones es un sector que ha crecido con mucha rapidez, y se prevé que se convierta en un mercado con un valor de 745,15 mil millones de dólares para 2030. La popularización del análisis de datos ha dado lugar a diferentes tipos de análisis para ofrecer información valiosa, rentable y que aumente la competitividad de las organizaciones que lo implementan.

Hoy en el blog de IBSO te contaremos sobre los cuatro tipos de analítica: descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva, qué son, cuándo utilizar cada uno y cómo pueden aprovecharse los datos que generan para alcanzar objetivos comerciales.

Cuatro tipos de análisis que las organizaciones deben conocer

A medida que las organizaciones recopilan más datos, la forma en que se procesan, analizan e interpretan cobra mayor importancia. El big data no tiene mucho sentido sin análisis, sin embargo, el concepto de análisis es amplio y puede significar diferentes cosas dependiendo de la forma en que se realice y los objetivos que se persigan.

Los cuatro tipos de análisis son modelos analíticos que proporcionan una perspectiva única, específica y enfocada en soluciones. Los cuatro son pilares que sientan una base sólida para mejorar la toma de decisiones:

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo es aquel que proporciona informes y análisis enfocados en eventos que ya pasaron. Responde a preguntas como “¿Qué pasó?”, “¿Cuánto vendimos?”, “¿Qué tan productivos fuimos?”, “¿Cuántos clientes tenemos?”, entre otras que permiten conocer el rendimiento general en un periodo determinado.
Para efectuar el análisis descriptivo se deben desarrollar competencias básicas como:
• Modelado de datos
• Comunicar los datos con las herramientas adecuadas
• Diseño de tableros
Implementar el análisis descriptivo requiere el uso de herramientas para generar informes estandarizados y automatizados, que brinden información clara para que sea comprensible para los usuarios finales.
Este tipo de análisis es el primer pilar de la analítica de datos, y el utilizado por la mayoría de las organizaciones para detectar tendencias históricas. Sin embargo, para saber por qué se presentaron hechos determinados se requiere el siguiente tipo de analítica.

Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico también se basa en datos históricos, pero en lugar de centrarse en qué sucedió, busca responder a la pregunta “¿Por qué sucedió?”. Es decir, indaga en las causas de un suceso o anomalía para detectar situaciones como: baja en ventas en periodos anteriores, razones por las que se perdieron clientes, por qué ciertos productos se venden más en un periodo que en otro.

El análisis de diagnóstico es accesible y se adapta a una variedad de escenarios mayor que el análisis predictivo. Incluso, es posible resolver algunos problemas comerciales con el uso de herramientas de análisis que cuentan con sistemas de inteligencia artificial, o basadas en búsquedas.
A pesar de sus beneficios, los análisis de diagnóstico tienden a omitirse. Sin embargo, si las organizaciones no saben por qué sus ventas se redujeron, entonces no podrán pasar a la siguiente etapa: predecir qué pasará con las ventas en el próximo periodo.

Análisis predictivo

El análisis predictivo es un tipo de analítica avanzada, que ayuda a determinar lo que sucederá con base en datos históricos. Este tipo de análisis se basa en los anteriores, ya que los análisis descriptivos y de diagnóstico forman la base de un modelo predictivo para:
• Predecir el comportamiento de los clientes.
• Anticipar el aumento o disminución de las ventas.
• Identificar signos de insatisfacción de los clientes.
• Predecir problemas de averías en máquinas.
Antes de comenzar con el análisis predictivo, es necesario identificar un problema a resolver, definir la situación que se desea predecir y los objetivos de hacerlo. Este tipo de análisis es la apertura al cuarto y último tipo de análisis.

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Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo es aquel que permite obtener una guía hacia la acción específica para alcanzar los objetivos. Es el último pilar, que complementa los tipos de análisis anteriores y ayuda a abordar casos comunes en diferentes sectores empresariales e industriales. Por ejemplo:
• Ajustar los precios de productos específicos con base en la demanda prevista de los clientes.
• Elegir a empleados para que reciban capacitación específica para un nuevo puesto de trabajo.
• Hacer el pedido de mercancías específicas para tener en stock durante una temporada determinada.

Beneficios de la analítica de datos

El modelo de análisis de datos ayuda a las organizaciones a comprender mejor las situaciones por las que atraviesan, a tomar mejores decisiones e incrementar su rentabilidad. Saber cómo utilizar los datos para alcanzar objetivos comerciales es clave para obtener un buen retorno de inversión, traducida tanto en dinero como en efectividad.

Confía en IBSO

En IBSO somos una empresa de análisis de datos. Si deseas implementar el modelo de analítica en tu organización, acércate a nosotros, permítenos ayudarte a mejorar la toma de decisiones y optimizar los procesos para incrementar la rentabilidad en tu empresa.

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    Johnny Turquie
    Johnny Turquie
    Soy ingeniero Industrial y de Sistemas por el Tecnologico de Monterrey. Además, tengo un Diplomado en Data Monetization Strategies de MIT. Mis más de 10 años de trayectoria en analítica de datos me han llenado de experiencia y pericia que compartiré para tus proyectos.