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Todo lo que necesita saber sobre los 4 tipos de análisis de datos

Todo lo que necesita saber sobre los 4 tipos de análisis de datos

El software de inteligencia empresarial puede utilizarse para analizar datos de distintas maneras. Existen cuatro tipos básicos de análisis de datos: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Cada uno de estos análisis tiene una finalidad específica y puede combinarse con los demás para obtener una visión global de sus datos. Le explicamos todo lo que necesita saber sobre los distintos tipos de análisis de datos.

Los distintos tipos de análisis de datos

Los análisis de datos se utilizan para responder preguntas, identificar tendencias u obtener información para la toma de decisiones. Existen 4 tipos básicos de análisis:

  • El análisis descriptivo ayuda a describir cuál es la situación actual o qué ha ocurrido en el pasado.
  • Un análisis diagnóstico ofrece una explicación de por qué ha ocurrido algo.
  • Un análisis predictivo permite reconocer lo que podría ocurrir en el futuro.
  • El análisis prescriptivo, por su parte, muestra qué medidas deben tomarse a continuación.

1 El análisis descriptivo – ¿Qué ha pasado?

El objetivo principal del análisis descriptivo es averiguar cuál es la situación actual y reconocer así si algo ha funcionado o no en el pasado. Es la forma más sencilla de análisis y, por tanto, la que se utiliza con más frecuencia. Utiliza datos históricos para obtener una comprensión general de lo sucedido. Para ello suelen utilizarse cuadros de mando o informes, en los que los datos se visualizan y presentan de forma fácilmente comprensible. Esto permite aprender de acontecimientos pasados y hacerse una idea aproximada de cómo pueden afectar a acontecimientos futuros.

Ejemplos:

  • Análisis de marketing: los análisis descriptivos pueden utilizarse, por ejemplo, para describir el número de visitantes del sitio web de la empresa, la fuente de la que proceden o la participación en las redes sociales. Google Analytics, la herramienta más utilizada para este fin, puede considerarse por tanto una herramienta de análisis descriptivo.
  • Informes financieros: Los informes financieros también describen una situación actual mostrándola en cifras clave, como el volumen de negocio, y comparándola con periodos anteriores.
  • Producción: los análisis descriptivos también pueden utilizarse en la producción, ya que pueden trazar la productividad de áreas individuales, por ejemplo.

Los análisis descriptivos suelen constituir la base de los análisis posteriores, ya que permiten analizar fácilmente el pasado. De este modo, las tendencias y los cambios que se han producido a lo largo del tiempo pueden identificarse fácilmente y servir de punto de partida para análisis posteriores. Además, los análisis descriptivos pueden ayudar a comprobar si todo va según lo previsto en el momento actual y, si no es así, a averiguar en qué ámbito hay dificultades actualmente.

2. análisis diagnóstico: ¿por qué ha ocurrido?

El análisis de diagnóstico va un paso más allá e intenta identificar las causas de determinados acontecimientos o tendencias. El análisis de las relaciones entre distintas variables permite averiguar por qué ha ocurrido algo y qué factores han contribuido a ello. Este tipo de análisis permite a las empresas identificar las causas de los problemas y encontrar soluciones adecuadas.
Los análisis de diagnóstico incluyen diversas técnicas, como la perforación de datos, la extracción de datos y los análisis de correlación.

  • Data Drilling ayuda a las empresas en la exploración de datos proporcionando diferentes vistas de los mismos. Esto permite profundizar en los datos y, al mismo tiempo, resumir grandes volúmenes de datos brutos en informes y cuadros de mando para su análisis.
  • La minería de datos ayuda a reconocer anomalías, patrones o correlaciones en conjuntos de datos. Para ello se utilizan métodos como el aprendizaje automático o la estadística.
  • Un análisis de correlación analiza cómo se relacionan entre sí distintas variables y, por tanto, puede mostrar con qué intensidad cambia una variable debido al cambio de otra. Una correlación alta indica una fuerte relación entre las variables, una correlación baja indica una relación débil.

De este modo, los análisis de diagnóstico pueden ayudar a explicar sucesos imprevistos, descubrir anomalías o identificar relaciones causales.

Ejemplos:

  • Éxito de la empresa: si se registra una caída repentina de las ventas, puede utilizarse un análisis de diagnóstico para averiguar a qué se debe y qué variables han interactuado.
  • Sanidad: En medicina, los análisis de diagnóstico se utilizan para identificar las causas de las enfermedades, comprender la aparición de síntomas y mejorar las opciones de tratamiento.
  • Control de calidad: los análisis de diagnóstico se utilizan en la producción para identificar y resolver problemas de calidad. Esto permite reconocer las causas de los errores de producción.
  • Gestión de la relación con el cliente: los análisis de diagnóstico también pueden utilizarse para identificar las razones de las quejas o la pérdida de clientes. De este modo, se pueden mejorar los productos o el servicio al cliente.

3. análisis predictivo: ¿qué podría ocurrir en el futuro?

El análisis predictivo utiliza modelos estadísticos y algoritmos para predecir acontecimientos o tendencias futuros. Utilizando datos históricos e identificando patrones, pueden desarrollarse modelos predictivos que ayuden a prever la evolución futura. Aquí también se aplican métodos estadísticos, aprendizaje automático o minería de datos a datos actuales o históricos para hacer afirmaciones sobre el probable comportamiento futuro. Este tipo de análisis es especialmente útil para identificar oportunidades y minimizar riesgos.

Ejemplos:

  • Prevención del fraude: el análisis predictivo puede utilizarse para predecir el comportamiento de los clientes. Por lo tanto, se utiliza a menudo para descubrir patrones en el comportamiento de los clientes que podrían indicar intenciones fraudulentas con el fin de prevenir el fraude.
  • Compañías de seguros: El análisis predictivo también se utiliza en los seguros, ya que puede ayudar a predecir qué clientes tienen más probabilidades de presentar una reclamación. Esto puede utilizarse para determinar el importe de la prima del seguro.
  • Comercio minorista: el análisis predictivo también puede ayudar a los minoristas a prever la demanda de productos para planificar sus existencias en consecuencia.

4. análisis prescriptivo: ¿qué debemos hacer a continuación?

El análisis prescriptivo va más allá de la predicción y ofrece recomendaciones de actuación para alcanzar objetivos concretos. Analizando distintos escenarios y probando soluciones, las empresas pueden tomar decisiones óptimas. La base suele ser un análisis predictivo. Juntos, estos dos análisis no sólo muestran lo que es probable que ocurra en el futuro, sino que también ofrecen una recomendación clara sobre cómo afrontarlo para lograr el resultado deseado. Por ello, el análisis prescriptivo resulta especialmente útil para abordar problemas complejos y tomar decisiones estratégicas.

También vemos ejemplos de análisis prescriptivo en la vida cotidiana:

  • Navegación: muchos sistemas de navegación recomiendan a los conductores la ruta que deben tomar en función de los datos de tráfico en tiempo real, por ejemplo para llegar a su destino lo antes posible.
  • Compras en línea: en el comercio minorista en línea, se recomiendan a los clientes otros productos en función de sus compras anteriores y sus intereses.

Sin embargo, el análisis prescriptivo también puede utilizarse para optimizar los procesos dentro de las empresas o para mejorar el servicio al cliente, por ejemplo.

Conclusión

Los distintos tipos de análisis de datos ofrecen a las empresas perspectivas muy diferentes de sus datos y, por tanto, les ayudan a responder a diversas preguntas y a tomar decisiones bien fundadas. Mientras que los análisis descriptivos describen la situación actual y los diagnósticos explican las causas de los acontecimientos pasados, los análisis predictivos permiten vislumbrar el futuro al hacer predicciones sobre la evolución futura. Los análisis prescriptivos van un paso más allá y ofrecen recomendaciones claras de actuación para alcanzar objetivos concretos. Combinando estos análisis, las empresas obtienen una visión completa de sus datos y pueden tomar decisiones estratégicas para alcanzar sus objetivos empresariales.

Con un software de inteligencia empresarial como myPARM BI
act
se pueden utilizar eficazmente estos diferentes tipos de análisis de datos. Así es como myPARM BIact funciones de visualización y análisis de datos, por ejemplo con técnicas como la perforación de datos o la minería de datos. Esto permite a las empresas utilizar sus datos con eficacia y tomar decisiones bien fundadas.

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