Analítica avanzada

¿Qué son los advanced analytics?

El advanced analytics usa técnicas sofisticadas como estadísticas con múltiples variables, minería de datos, aprendizaje automático, visualización, simulación, minería de textos, analítica de gráficos (red), previsión y optimización para descubrir insights, identificar patrones, predecir resultados y generar recomendaciones.

¿Por qué son importantes los advanced analytics?

Para acelerar la innovación y superar a la competencia, las empresas utilizan técnicas de advanced analytics para generar insights predictivos y, así, tomar decisiones mejores y más fundamentadas de manera rápida. El advanced analytics se usa para optimizar y mejorar las operaciones comerciales, disminuir los riesgos y personalizar las experiencias de los clientes.

El advanced analytics puede resolver problemas que la generación de informes de BI no puede abordar y se puede aplicar a diferentes situaciones, como a supervisar y evaluar las redes sociales, predecir errores técnicos, prever la oferta y demanda, modificar precios de forma dinámica, detectar fraudes y deserciones de clientes, entre otros.

Técnicas de advanced analytics

Las técnicas utilizadas en advanced analytics son más complejas que las empleadas en la analítica descriptiva o la generación de informes de BI. Si bien BI se enfoca en datos estructurados históricos de varias fuentes, advanced analytics aborda datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes. Por lo general, BI ofrece resúmenes de rendimiento anteriores, mientras que la advanced analytics permite estudiar tendencias futuras para ayudar a optimizar e innovar en el presente. Para lograrlo, en advanced analytics, se emplean, como lo indica su nombre, técnicas avanzadas, como las siguientes:

Agrupación de clústeres: agrupa elementos para reconocer similitudes y diferencias fácilmente en un conjunto de datos, lo que facilita las comparaciones.

Análisis de cohortes: permite analizar el comportamiento de un grupo de personas para obtener insights más amplios.

Análisis de eventos complejos: ofrece insights en tiempo real mediante el análisis de datos de eventos de diversas fuentes y la señalización de relaciones de causa y efecto. También se conoce como procesamiento de eventos complejos (CEP).

Minería de datos: identifica secuencias, relaciones y valores atípicos en grandes conjuntos de datos, que se pueden utilizar para evaluar oportunidades y riesgos.

Aprendizaje automático: permite detectar patrones complejos y generar predicciones precisas que se pueden utilizar en la personalización, detección de fraudes y microsegmentación.

Analítica predictiva: predicciones acerca de resultados comerciales en función de datos históricos, modelos estadísticos y aprendizaje automático.

Análisis de retención: se utiliza para comprender las cohortes de usuarios/clientes, lo que ayuda a determinar factores de retención y estrategias de crecimiento.

Cómo funcionan los advanced analytics

La advanced analytics se aplica a todos las industrias y se puede utilizar en todas las funciones empresariales de una organización.

Inteligencia empresarial

Inteligencia empresarial tradicional vs. inteligencia empresarial moderna

Si bien la BI tradicional se enfoca principalmente en datos históricos, la BI moderna incorpora aprendizaje automático, ciencia de datos y analítica predictiva. Este enfoque moderno de análisis de datos permite a las organizaciones combinar datos históricos y en tiempo real para realizar previsiones y modelos predictivos. Los beneficios más importantes de estas características son una mayor precisión y agilidad de la organización en la toma de decisiones. Esta información puede ayudar a los encargados de tomar decisiones a comprender los posibles resultados futuros antes de tomar decisiones.

Beneficios de la BI moderna

• Insights accionables: la BI moderna entrega insights que ayudan a quienes toman decisiones a comprender el impacto de cada decisión potencial. Cuando la BI se enriquece con insights de aprendizaje automático y ciencia de datos, puede incluso resaltar la mejor opción para tomar una decisión.
• Identificación de tendencias y patrones: la BI proporciona a los encargados de tomar decisiones insights valiosos sobre cómo los factores internos y externos pueden afectar su negocio. Estas métricas pueden resaltar cómo las decisiones internas, la demanda de los clientes y los cambios en el mercado dieron lugar a aumentos o reducciones en las ventas, el marketing, las finanzas, los ingresos y más.
• Auto Insights: el crecimiento de la IA y el aprendizaje automático ha llevado a la creación de herramientas y plataformas de generación de informes de autoservicio. Estos nuevos servicios de generación de informes pueden destacar automáticamente insights valiosos y encontrar respuestas basadas en las consultas de los usuarios. Por ejemplo, pueden destacar qué factores llevaron a un aumento (o una disminución) de las ventas.

Ciencia de datos

El propósito principal de la ciencia de datos es encontrar patrones y correlaciones en los datos. Por ejemplo, un científico de datos puede ayudar a una organización a encontrar una correlación entre un rango de precios específico y un aumento en las ventas para ayudar a los encargados de tomar decisiones a determinar el precio de los productos.

Al analizar datos, los científicos de datos utilizarán algoritmos que realizan análisis de clústeres, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y análisis de sentimiento para explorar datos. Estas técnicas pueden ayudar a proporcionar insights y una comprensión más profundos de los datos matizados.

• Análisis de clústeres: se utiliza para agrupar puntos de datos similares para encontrar correlaciones.
• NLP: procesa y analiza el lenguaje humano para encontrar patrones y relaciones.
• Análisis de sentimiento: usa NLP para comprender las opiniones y emociones detrás del texto.

La inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo también forman parte de la ciencia de datos y ayudan en la coincidencia de patrones.

Los científicos de datos suelen utilizar la IA para aumentar la precisión y mejorar los resultados de los proyectos de ciencia de datos. La IA también se utiliza para realizar ML y actúa como el “cerebro”. Ambos contribuyen al aprendizaje profundo, un subconjunto del ML, que es más adepto a clasificar datos e identificar patrones. Los científicos de datos usan modelos de aprendizaje profundo para ayudar a las máquinas a identificar y analizar imágenes, texto y voz.

Debido a que la ciencia de datos puede detectar patrones de manera fácil y precisa al combinar múltiples fuentes de datos, las organizaciones a menudo la utilizan para detectar anomalías, identificar problemas potenciales y predecir resultados.

En años anteriores, se necesitaba una comprensión de los lenguajes de programación y las matemáticas, como la estadística, para realizar ciencia de datos. Sin embargo, las plataformas de analítica modernas ahora pueden eliminar la necesidad de que las personas sepan cómo codificar para ejecutar modelos de ML utilizando IA para la ciencia de datos.

Casos prácticos para la ciencia de datos

• Finanzas: detectar posibles fraudes en las transacciones y alertar a los encargados de tomar decisiones para que puedan evaluar.
• Cadena de suministro: predecir el comportamiento del cliente, incluidos los factores que hacen que las personas sean más propensas a comprar productos.
• Sistema de salud: identificar posibles problemas de salud y ayudar a los profesionales médicos a evaluar y diagnosticar.

Primeros pasos con herramientas de advanced analytics

La plataforma Alteryx Analytics Automation Platform ofrece aprendizaje automático y una Intelligence Suite con visión artificial y minería de textos en una plataforma accesible que presenta bloques de construcción sin código y con código simple y una plataforma visual fácil de entender. Alteryx integra advanced analytics en la preparación, la combinación, el análisis y el enriquecimiento de datos mediante lo siguiente:

• Pruebas A/B
• Visión artificial
• Agrupación de clústeres y segmentación
• Árboles de decisión y bosques aleatorios
• Análisis demográficos y de comportamiento
• El aprendizaje automático
• Estadísticas con múltiples variables
• Optimización y simulación
• Previsión y series temporales
• Análisis de redes
• Redes neuronales
• Análisis predictivos y prescriptivos
• Regresión
• Analítica espacial
• Modelos predictivos supervisados
• Minería de textos