Analítica de datos: ¿Qué es y qué tipos hay?

Podemos pensar en la analítica de datos como un conjunto de herramientas y métodos que nos ayudan a transformar los datos en información que sirve para tomar decisiones en una empresa u organización.  

Los datos que usa la analítica sirven para establecer patrones, generar indicadores, definir tendencias y pensar en pronósticos.  

Y aunque eso suene un poco complicado, quizá sin saberlo, la hemos usado desde hace mucho tiempo. 

¿Qué es la analítica de datos?

Cada vez que en tu día a día tomas una decisión, usualmente lo haces teniendo en cuenta experiencias pasadas. Por ejemplo, si en varias ocasiones has ido a hacer mercado a las seis de la noche y ha estado muy lleno el sitio, la próxima vez que vayas, pensarás en ello antes de tomar una decisión.  

Ese proceso mental es básicamente el mismo que hace el análisis de datos para las empresas.  

El motivo por el que esta ciencia se ha vuelto tendencia en los últimos años es que ahora tenemos a la mano mucha más y mejor tecnología que hace posible los análisis de datos.  

De hecho, la industria de la analítica de datos mueve hoy unos 271.830 millones de dólares a nivel mundial, con un pronóstico de crecimiento anual de mínimo 13% para los próximos 5 años, según Fortune Business Insight.  

¿Para qué sirve la analítica de datos? 

Pensemos en este ejemplo:

Una escuela de cocina ofrece cursos por las noches a todo tipo de personas. Los dueños han estado contando las asistencias de los estudiantes durante los últimos seis meses y se han dado cuenta de varias cosas, como que los viernes antes de un fin de semana feriado la asistencia es muy baja y en cambio, las clases de los miércoles se suelen llenar demasiado.  

Con esa información, ellos deciden tomar varias decisiones que pueden favorecer el negocio.

Por ejemplo, mover la clase del viernes cuando hay feriado a una segunda clase los miércoles por la noche en otro horario.  

Este es un ejemplo muy simplificado. En realidad los procesos de analítica de datos tienen un poco más de complejidad, y se usan algoritmos y software especializado para llegar a esas conclusiones. Pero ya vamos captando un poco más la idea.  

Ahora te contaremos más a detalle algunos de los beneficios o utilidades que ofrece la analítica de datos a las empresas.  

• Análisis, explicación, predicción y acción:

Con la analítica de datos las empresas pueden predecir y manejar interrupciones en sus servicios.

Por ejemplo, luego de un estudio, una empresa puede predecir que a finales de cada mes, la aplicación bancaria colapsa durante ciertas horas. Y con esa información se toman medidas preventivas.  

También se pueden elaborar ofertas a los clientes con información de las cosas que ya sabemos que le gustan a ciertas audiencias.  

Se puede administrar un inventario en tiempo real.  

Prevenir fraudes.  

Entre muchísimas otras aplicaciones.  

• Métricas del futuro:  

La analítica de datos le da la oportunidad a las empresas de implementar algoritmos y programas de alta tecnología que van más allá de los informes tradicionales de métricas.  

• Mucho más que cifras:  

 El análisis de datos ayuda a las organizaciones a implementar algoritmos en distintas fases de sus procesos, y así optimizar situaciones como fallas técnicas o de logística.  

• Versatilidad en su máxima expresión:  

 Los procesos de analítica de datos se pueden aplicar en todas las industrias, ya sean de energía, logística, finanzas, salud, educación, entre muchos otros.  

Tipos de analítica de datos 

Para finalizar, veamos los tipos de analítica de datos.  

 Más que tipos, podríamos decir que son las etapas de un análisis de datos, ya que las aplicamos de manera progresiva en las organizaciones y usualmente, cada una depende de la anterior.  

Aunque puede pasar que una organización no llegue hasta el último paso, sino que solo necesite hacer un diagnóstico, por ejemplo.  

1. Analítica descriptiva 

 Este es el primer nivel en el que usualmente se recopilan y se categorizan los datos.  

 Se trata de analizar el pasado y responder a la pregunta: ¿Qué pasó? 

2. Analítica diagnóstica 

En este paso vamos un poco más a fondo del qué pasó: buscamos entender el cómo, es decir ¿por qué pasó? 

Por ejemplo, la empresa de cursos de cocina notó que durante el 2022 aumentó el tráfico a la página web de recetas mexicanas. En este punto se trata de averiguar por qué se dio ese crecimiento.  

3. Analítica predictiva 

En este tercer nivel es donde usualmente se usan las herramientas tecnológicas más avanzadas. Nos referimos a lo divertido, como algoritmos complejos, modelos estadísticos, minería en inteligencia artificial, entre otros.  

Y aquí comenzamos a hablar ya de Big Data, porque ya tenemos muchos más datos con los que podemos jugar.  

En esta etapa queremos tratar de predecir el futuro y responder a ¿qué puede pasar? 

Así, por ejemplo, con toda la información que hemos recopilado y analizado, en este punto podemos predecir cuándo es usual que los servicios de la app se caigan o cuándo es común que haya daños en los servidores de una empresa.  

4. Analítica prescriptiva 

Este es el nivel más complejo y contiene todos los demás pasos: se trata de las soluciones, las acciones que deberíamos tomar: ¿qué deberíamos hacer? 

 Y en este punto se suelen usar tecnologías como:  

• Simulación 
• Realidad asistida 
• Redes neuronales 
• Análisis gráficos de redes sociales 
• Análisis multivariantes, cuantitativos y cualitativos 
• Sentiment analysis y otras herramientas de análisis cualitativo 
• Algoritmos de recomendación 
• IA y Machine Learning. 

Por ejemplo, algunas empresas tienen ajustes automáticos de precios para un producto dependiendo de la demanda del mercado en un momento determinado.  

¿Por qué estudiar Analítica de datos en la Konrad Lorenz? 

La Konrad Lorenz ofrece una especialización en analítica de datos, en la que cualquier profesional se puede capacitar para realizar un proceso como el que describimos anteriormente.  

Entre las habilidades que puedes aprender están:  

• Análisis de grandes volúmenes de información para la toma de decisiones gerenciales.  
• Acopiar, depurar y revisar la calidad de datos.  
• Realizar análisis exploratorios y descriptivos de datos con herramientas de analítica y conceptos estadísticos.  
• Construir estrategias con los hallazgos de los análisis estadísticos.  

 Y ¿en qué posiciones profesionales puedes desempeñarte? 

 Los especialistas o magísters de la Konrad pueden desempeñarse en cualquier organización, sin importar el sector económico, ya sea en roles de dirección, coordinación de áreas de gestión de datos e inteligencia de negocios, ejecutor de proyectos de analítica, entre otras posiciones.