El análisis avanzado involucra técnicas complejas y modernas que las organizaciones utilizan para hacer mejores predicciones y decisiones comerciales.
Las técnicas tradicionales de análisis de datos e inteligencia comercial parecen ser ineficientes para muchos casos de uso en este mundo tecnológicamente avanzado.
Hoy en día, muchas organizaciones están pasando de los métodos tradicionales a las técnicas modernas y están aprovechando los beneficios de la analítica avanzada.
Muchas técnicas utilizadas en el análisis avanzado abarcan la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y más para ayudar a las organizaciones de diversas maneras.
Ya sea desarrollando campañas de marketing, encontrando lagunas en las nuevas políticas institucionales o mejorando la seguridad en los sistemas bancarios, el uso de análisis avanzados está creciendo.
En este artículo, hablaré sobre análisis avanzados y cómo es importante para su negocio.
¡Empecemos!
Tabla de contenido
¿Qué es el análisis avanzado?
El análisis avanzado es una metodología de análisis de datos que aprovecha diferentes herramientas y técnicas de análisis para pronosticar eventos, predecir un resultado, tomar mejores decisiones y obtener información valiosa para mejorar el negocio.
Las técnicas de análisis utilizadas aquí son IA, algoritmos de ML, modelado predictivo, automatización de procesos comerciales, aprendizaje profundo y más para aprender y analizar datos comerciales de múltiples fuentes. Las soluciones y herramientas de análisis avanzado amplían y combinan análisis prescriptivos y predictivos para visualizar datos, encontrar patrones y mejorar la toma de decisiones.
El análisis avanzado encuentra uso en varias industrias y negocios, incluida la minería de datos, el marketing, la publicidad y la ciberseguridad. Muchas empresas lo utilizan para obtener información sobre su negocio, encontrar lagunas en las políticas, anticipar la dinámica del mercado, encontrar nuevas tendencias del mercado y utilizarlo para muchos otros fines.
También se espera que muchas metodologías complejas, como la cultura digital, el análisis de conglomerados, el procesamiento de eventos complejos, las estadísticas multivariadas, la inteligencia de decisiones, etc., se incluyan en el análisis avanzado.
La lista de metodologías bajo el paraguas de la analítica avanzada está en constante crecimiento y, con el tiempo, se están adoptando nuevas técnicas. Sin embargo, las tareas básicas que este método de análisis ayuda a realizar son la segmentación, la clasificación, la correlación, la previsión y la asociación.
- La segmentación ayuda a combinar diferentes datos similares
- La clasificación ayuda a clasificar elementos no clasificados.
- La correlación es una tarea que identifica la conexión entre las propiedades de los elementos
- La tarea de pronóstico le da al negocio un resultado futuro predecible
- La asociación ayuda a la empresa a evaluar la cantidad de veces que puede ocurrir una ocurrencia conjunta de dos datos en un conjunto de datos sin procesar. También ayuda a identificar la derivación de reglas.
Analítica Avanzada: Beneficios
El análisis avanzado es un método poderoso utilizado por muchas empresas en todo el mundo. Brinda a las empresas acceso a numerosas técnicas de análisis de datos que las ayudan a evitar desafíos comerciales y hacer crecer la organización.
Los beneficios de la analítica avanzada son:
- Pronósticos precisos: el principal beneficio de los análisis avanzados que ha atraído a la mayoría de las empresas es el alto nivel de precisión en los pronósticos. A diferencia de las antiguas herramientas de BI que aún utilizan elementos de incertidumbre, los análisis avanzados pueden predecir los resultados de manera más efectiva y ayudarlo a decidir. si debe tomar sus decisiones comerciales en esa dirección.
- Mejor gestión de riesgos: el riesgo es parte integral de cualquier negocio, y el análisis avanzado sirve como la mejor solución para minimizarlo. La alta precisión de predicción ayuda a la organización a una mejor gestión de riesgos y reduce la posibilidad de errores costosos. Ya sea que esté iniciando una nueva empresa o lanzando un producto, el análisis avanzado puede ayudarlo a evitar posibles pérdidas.
- Profundizar en los detalles: con herramientas de análisis avanzadas, puede tener una visión procesable más profunda de los datos del mercado. Al analizar la dinámica del mercado y utilizar modelos predictivos, puede identificar el potencial de su próximo paso comercial en el mercado.
- Decisiones más rápidas: con predicciones futuras altamente precisas, puede tomar decisiones más rápidas sobre cualquier estrategia comercial. Le ayuda a respaldar cualquier decisión en la que haya pronosticado un resultado favorable.
- Reduce los sesgos: otro beneficio importante de implementar análisis avanzados es su capacidad para frenar los sesgos cognitivos que pueden afectar negativamente cualquier decisión comercial. El análisis avanzado utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial que le brindan un resultado más basado en datos y una solución lógica para una decisión.
- Anticiparse a oportunidades y problemas: mediante el uso de herramientas analíticas avanzadas confiables, las empresas pueden identificar nuevas oportunidades en el mercado y actuar según la demanda. Además, también puede ayudarlo a detectar posibles problemas en su enfoque comercial y realizar los cambios correspondientes.
Técnicas de Analítica Avanzada
El análisis avanzado involucra una variedad de técnicas que trabajan juntas para ayudar a las organizaciones a hacer predicciones y tomar decisiones comerciales. Aquí hay algunas técnicas populares:
- Minería de datos: la minería de datos es una de las técnicas más utilizadas para identificar patrones, lagunas y tendencias con un conjunto de datos determinado. También ayuda a establecer una relación entre variables en un conjunto de datos para resolver posibles problemas. La minería de datos combina inteligencia artificial, estadísticas y aprendizaje automático para realizar tareas de manera efectiva.
- Análisis de sentimiento: el análisis de sentimiento es una técnica moderna que utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP), biometría y análisis de texto para verificar si el texto es negativo, neutral o positivo. Ayuda a las empresas a analizar la emoción de sus clientes potenciales y cómo perciben una marca o un nuevo producto.
- Análisis de Big Data: es otra técnica bien conocida que se implementa en análisis avanzados para evaluar una gran cantidad de datos no estructurados, semiestructurados y estructurados. Esta técnica es muy útil para descubrir las tendencias del mercado, la correlación entre entidades, los patrones ocultos, los gustos de los clientes y otra información oculta de un gran conjunto de datos.
- Visualización de datos: la visualización de datos presenta los datos en un formato gráfico. Es una práctica de análisis estándar de las entidades comerciales mostrar el análisis y otra información a través de una representación gráfica. La visualización de datos es más que simples gráficos y diagramas de flujo; muestra mucha más información, como cómo le está yendo a su negocio y hacia dónde se dirige.
- Análisis de conglomerados: el análisis avanzado utiliza el análisis de conglomerados para analizar conjuntos de datos no estructurados e identificar grupos de puntos de datos similares. Es un método de análisis común que ayuda a las empresas a clasificar datos no estructurados y utilizarlos para encontrar información relacionada. No solo similitudes, esta técnica también ayuda a encontrar diferencias en esos puntos de datos y mostrarlos visualmente.
- Aprendizaje automático: sin duda, el aprendizaje automático es una técnica de análisis avanzado muy utilizada en la que aprende información vital de las fuentes de datos recopiladas y produce un modelo detallado. Esto ayuda a identificar patrones complejos y crear predicciones precisas que ayudarán a decidir la hoja de ruta de la organización.
- Procesamiento de eventos complejos: el procesamiento de eventos complejos es un método útil que ayuda a rastrear y analizar flujos de datos estructurados en tiempo real y predecir conclusiones procesables de alta precisión. Utiliza una técnica especializada de coincidencia de patrones para reconocer cualquier evento o acción y proporcionar toda la información vital sobre cómo responder a ese evento.
- Análisis de cohortes: esta técnica ayuda a dividir grandes conjuntos de datos en conjuntos relacionados y a utilizar los conocimientos para hacer su próximo movimiento en el mercado objetivo.
Las empresas utilizan esta técnica para ordenar grandes cantidades de información de los clientes en función de diferentes análisis y luego segregarlos en grupos identificables. A menudo se usa para probar la precisión de las hipótesis de diferentes suposiciones basadas en datos de muestra.
- Modelado predictivo: el modelado predictivo es ampliamente utilizado por las empresas porque les ayuda a hacer predicciones sobre los resultados futuros de una estrategia comercial. La predicción se basa en datos históricos y esta técnica utiliza el aprendizaje automático y el modelado estadístico para pronosticar el resultado. Y usando predicciones, las empresas pueden decidir sus próximos movimientos en consecuencia y minimizar los riesgos.
- Análisis de simulación: el análisis de simulación es beneficioso para las empresas, ya que esta técnica lo ayuda a predecir resultados alternativos que pueden ocurrir durante, antes o después de que se haya implementado una decisión.
- Estadística multivariante: es una técnica muy avanzada que involucra diferentes métodos para examinar la conexión entre diferentes variables dentro de un conjunto de datos. Identifica la conexión al mismo tiempo para proporcionar un resultado preciso.
- Análisis de transmisión: el análisis de transmisión es una técnica moderna y avanzada que evalúa continuamente los datos de transmisión de gran ancho de banda, y también en tiempo real. Muchas empresas que administran tiendas en línea a menudo utilizan esta técnica para comprender diferente información relacionada con las ventas y el comportamiento del cliente.
- Análisis prescriptivo: las organizaciones suelen utilizar el análisis prescriptivo, ya que combina los atributos del análisis predictivo y la inteligencia empresarial. Esta técnica ayuda a las organizaciones a decidir el siguiente paso y allana el camino en función de los registros anteriores. Se usa específicamente cuando una organización es escéptica acerca de su enfoque y quiere saber qué enfoque les dará un mejor resultado comercial.
Business Intelligence vs. Analítica Avanzada
La inteligencia comercial (BI) y el análisis avanzado son las dos opciones más populares para que las organizaciones comerciales las ayuden a tomar decisiones basadas en datos altamente precisas. Aunque apuntan a tareas similares, hay muchas diferencias entre ellos.
Análisis avanzadoInteligencia empresarialDefiniciónEl análisis avanzado utiliza varias técnicas modernas y estrategias de modelado para predecir el futuro y tomar decisiones en consecuencia.
Está orientado principalmente hacia eventos futuros. BI utiliza rendimientos anteriores y datos históricos para ayudar a una organización a mejorar su negocio.
Se orienta principalmente hacia eventos pasados y presentes. Propósito principal Su propósito principal es descubrir problemas complejos en un negocio y decidir el curso de acción en consecuencia. Ayuda a obtener información sobre datos históricos y abordar problemas menores. Técnicas principales involucradas Las técnicas involucran minería de datos, aprendizaje automático, análisis semántico, análisis de cohortes. , coincidencia de patrones y muchos más. Las técnicas implican extracción de datos, informes y consultas. Uso de Big Data Con frecuencia utiliza Big Data. Casi regularmente usa Big Data. Tipo de análisis Realiza un análisis predictivo altamente preciso. patrón de datos.Uso del tipo de datosLa analítica avanzada utiliza tipos de datos estructurados y no estructurados.La inteligencia empresarial implica tipos de datos mayoritariamente estructurados.EnfoqueToma un enfoque de gestión proactivo.Hace un enfoque comercial reactivo para procesar la información.Generación de conocimientoEl conocimiento se genera automáticamente en este método.Conocimiento se genera manualmente. Usuarios Los analistas de negocios y los científicos de datos son los principales usuarios de análisis avanzado. Es utilizado principalmente por analistas de negocios y usuarios.
Casos de uso de análisis avanzado
El análisis avanzado se puede utilizar de muchas maneras en su ecosistema empresarial actual, como por ejemplo:
- Optimización de la cadena de suministro: los análisis avanzados pueden ayudar a su organización a evaluar la demanda, cambiar las preferencias de los clientes, ajustarse a las fluctuaciones de costos y crear una cadena de suministro dinámica. Hace que la cadena de suministro se adapte a los cambios rápidos del mercado y ayuda a reducir las demoras, reducir los costos de distribución y optimizar los procesos.
- Realización de análisis de marketing: ayuda a las empresas a realizar campañas de marketing personalizadas y dirigidas y a vender productos. De esta manera, puede evitar estrategias ineficaces y reducir el desperdicio de dinero. Al analizar los resultados futuros, puede identificar las posibilidades de ventas adicionales y cruzadas y también mejorar la experiencia del cliente.
- Optimización de las operaciones comerciales: con análisis avanzados, puede optimizar sus operaciones y hacer que se adapten a las tendencias cambiantes del mercado. A diferencia de las herramientas de BI que pueden no adaptarse adecuadamente a las condiciones cambiantes del mercado, los análisis avanzados pueden ayudar a mejorar el rendimiento, los ingresos y la productividad de su organización.
- Análisis de vectores de riesgo: mediante la implementación de análisis avanzados, las empresas pueden analizar grandes conjuntos de datos y flujos de datos en tiempo real. Esto le permite detectar patrones en los datos que pueden representar mayores riesgos para la organización. Desde el fraude de pagos y las lagunas en las políticas hasta las responsabilidades de los seguros y el monitoreo de la reputación del cliente, los análisis avanzados pueden ayudar a mitigar los riesgos y ahorrar dinero.
Algunas herramientas de análisis avanzadas
#1. Contar
Countly es una herramienta de análisis avanzada eficiente que puede ayudarlo a obtener información más detallada sobre su negocio a partir de sus aplicaciones. Está disponible en una nube privada o puede ser autohospedado. Le permite realizar un seguimiento del rendimiento de su producto y del comportamiento y viaje del cliente en aplicaciones de escritorio, web y móviles.
Características y Beneficios:
- Control y propiedad de datos completos
- Es extensible con la ayuda de complementos.
- Acceso a datos más fácil con paneles personalizables
- Analítica de productos
- Soporte para la estrategia de seguimiento.
- Notificaciones push interactivas
- Informes por correo electrónico y fallos
- Mayor seguridad con permisos de usuario
- Privacidad de datos mejorada con el cumplimiento de las normas de cumplimiento como HIPAA, GDPR y COPPA
En GitHub, obtuvo más de 5100 estrellas y 949 bifurcaciones en total.
#2. Superconjunto Apache
Superset es una plataforma de exploración y visualización de datos de Apache. Esta moderna aplicación de inteligencia comercial lista para la empresa puede aumentar o reemplazar las herramientas de BI propietarias para muchas empresas.
Características y Beneficios:
- Puede crear gráficos rápidamente con la interfaz sin código de Superset
- Realice consultas avanzadas con el potente editor de SQL basado en web
- Defina métricas y dimensiones personalizadas rápidamente con una capa semántica ligera
- Admite casi todas las bases de datos SQL listas para usar
- Visualización de datos con muchas visualizaciones hermosas como gráficos de barras, visualizaciones geoespaciales, etc.
- Opciones extensibles para funciones y autenticación de seguridad
- Capa de almacenamiento en caché configurable y ligera para simplificar la carga de la base de datos
- Personalización con una API
También se integra bastante bien con múltiples fuentes de datos y tiene una arquitectura nativa de la nube que se diseñó desde cero para escalar fácilmente.
#3. Grandes expectativas
Great Expectations (GX) permite que los equipos de datos desarrollen una comprensión común de los datos recopilados a través de mejores perfiles, documentación y pruebas de calidad. Lo ayuda a administrar sus canalizaciones de datos de manera efectiva e implementar rápidamente pruebas de calidad flexibles y extensibles.
Características y Beneficios:
- Se adapta perfectamente a la pila tecnológica actual y se integra con las canalizaciones de CI/CD
- Descubrimiento de datos acelerado, incluso para volúmenes de datos más grandes
- Documentación de datos generada automáticamente
- Mejor control y mantenimiento de datos con procedimientos de gobierno y seguridad
- Alertas y notificaciones
- Se integra bien con muchos sistemas y herramientas como AWS S3, GCP, etc.
Su documentación es fácil de entender tanto para usuarios técnicos como no técnicos.
Recursos para aprender análisis avanzado
#1. Análisis de datos avanzado usando Python
Este curso lo ayudará a dominar el análisis avanzado mediante el uso de Python y la resolución de problemas en tiempo real.
#2. Advance Analytics con Excel: paquete de herramientas de análisis de datos/Solver
Este curso enseña análisis de datos avanzados en Excel utilizando herramientas de análisis de datos, como el paquete de herramientas para estadísticas y Solver para optimización lineal.
#3. Analítica avanzada con Spark: patrones para el aprendizaje
Este libro práctico de cuatro científicos de datos de Cloudera le permite realizar análisis de datos a gran escala con Spark. Aquí encontrará ejemplos de cómo abordar y resolver diferentes problemas de análisis.
#4. Analítica avanzada en Power BI con R y Python
El autor Ryan Wade ha proporcionado recetas de Python y R para ayudarlo a aplicar diferentes lenguajes en el campo de análisis de datos a su trabajo en MS Power BI.
#5. Analítica avanzada con Excel 2019
La autora Manisha Nigam le permite explorar varios métodos y formas de análisis complejo, consolidación de datos y pronósticos basados en tendencias recientes.
Conclusión
El análisis avanzado puede demostrar ser una estrategia comercial altamente efectiva y eficiente para ayudarlo a crecer y dar forma a sus objetivos mientras mitiga los riesgos. Está en constante evolución con el avance de las tecnologías, agregando más espectros y volviéndose más útil. Las grandes marcas ya están utilizando análisis avanzados, y pronto se extenderá entre otros.
También puede explorar la analítica aumentada.