Big Data

¿Qué es la analítica de negocio y la analítica predictiva?

La analítica es la práctica de exploración de los datos de una organización para alcanzar los objetivos operacionales. Te explicamos cuáles son los tipos.

Por Redacción España, el 03/07/2020

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Con la ayuda de la estadística, los algoritmos automatizados y las grandes fuentes de datos con las que trabaja el big data, las grandes corporaciones son capaces de detectar patrones con los que anticiparse a los acontecimientos futuros con gran precisión.

Estas técnicas, aplicadas a la estructura de las empresas, permiten conocer el comportamiento y las tendencias clave para la actividad del negocio. Ofrecen información de gran utilidad para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones.


Cultura analítica

En los últimos años, la visión estratégica de las empresas ha cambiado mucho. Han pasado de centrar sus objetivos operacionales en base a una organización tradicional a especializarse en culturas analíticas.

Las culturas analíticas de una empresa transforman los datos en información de calidad gracias al big data, un método que ayuda a respaldar la toma de decisiones basadas en datos certeros.

Además, las culturas analíticas proporcionan mejores resultados a raíz de la introducción de técnicas de negocio avanzadas y la monitorización de puntos estratégicos.


Business Analytics

El Business Analytics es un método basado en el análisis de datos que sirve para mejorar el rendimiento de un negocio en cualquiera de sus áreas. Su objetivo es extraer la información a partir de datos reales de la empresa y aplicar esa información a la toma de decisiones.

Se basa en un conjunto de técnicas de análisis básicas que conlleva el uso de datos para conocer qué está pasando actualmente (análisis descriptivo), así como métodos de análisis avanzados para inferir la probabilidad de que algo pase (análisis predictivo) o qué debería suceder en un futuro (prescriptivo).

Por tanto, el Business Analytics busca transformar los datos en información de valor a partir de diferentes tipos de análisis con el objetivo de extraer correlaciones sobre el comportamiento, hábitos y costumbres de los consumidores, además de dirigir sus acciones en la dirección correcta.


Analítica predictiva

predictiva

La analítica predictiva es una técnica de análisis que comprende el uso de datos masivos de reciente tratamiento y datos históricos para inferir la probabilidad de que se produzca un suceso.

Para conseguirlo, se sirve de la estadística, consultas analíticas y algoritmos automatizados de aprendizaje automático. Su papel es imprescindible para la exactitud de las predicciones, las cuales siempre están basadas en la combinación de los datos y en la matemática avanzada.

El sector seguros es uno de los que utilizan la analítica predictiva en los procesos operacionales. Por ejemplo, a través de un análisis de conducción: edad, ubicación, tipo de vehículo o historial de conducción, son capaces de ejecutar una póliza acorde a las características del cliente.

Las variables se combinan en un modelo predictivo que evalúa las probabilidades con gran porcentaje de acierto. Se trata de un software basado en algoritmos avanzados y metodologías precisas.

Aplicaciones del análisis predictivo

La analítica predictiva trae consigo unas aplicaciones básicas que se traducen en beneficios para las compañías, ya sea en términos de venta, control o reducción del riesgo:

  • Anticiparse a la demanda.
  • Detectar los posibles nichos de mercado y entre los clientes de un CRM, los usuarios que compartan características demográficas o preferencias.
  • Predecir la probabilidad de que ocurra un suceso.
  • Identificar operaciones o patrones de comportamiento.

Puesta en marcha de la analítica predictiva

Para poner en marcha un análisis predictivo se requiere de la experiencia de profesionales del sector que sepan trabajar con métodos estadísticos y matemática avanzada.

Esta tarea unifica la labor de expertos en análisis de datos, ingenieros de datos, desarrolladores de software y analistas de negocio para dirigir los objetivos en la mejor dirección.

Una vez que los ingenieros de datos han recopilado y tramitado los datos más relevantes, los desarrolladores de software se encargan de su adecuada visualización a través de paneles de control e informes.

Acto seguido, en base a los datos, se formula un modelo estadístico que se capacita y modifica a través de técnicas de modelado predictivo con el objetivo de obtener resultados precisos. Estas son algunas de ellas:

  • Árboles de decisión. Método de clasificación que divide los datos en subconjuntos basados en categorías de variables. En los árboles de decisión, cada rama representa una elección entre un número de alternativas y cada hoja representa una clasificación o decisión. Este modelo observa los datos e intenta encontrar la variable que divide los datos en grupos.
  • Redes neuronales. Las redes neuronales están basadas en el reconocimiento de patrones. Funcionan bien cuando no se conoce una fórmula matemática que relaciona las entradas con resultados, cuando la predicción es más importante que la explicación o cuando hay muchos datos de entrenamiento.
  • Análisis de regresión. El análisis de regresión calcula relaciones entre variables, encuentra patrones clave en grandes conjuntos de datos y a menudo se utiliza para determinar qué factores específicos influyen en el movimiento de un activo.
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