Los tipos de análisis de datos

Cómo convertir los datos brutos en información valiosa

¿Qué son los análisis de datos?

El análisis de datos es un proceso importante para obtener ideas y conocimientos valiosos a partir de datos brutos. Es el proceso de analizar e interpretar los datos para obtener información y tomar decisiones. El análisis de datos es, por tanto, un método de procesamiento de datos en el que éstos se analizan en busca de patrones, tendencias o correlaciones, con el fin de obtener información sobre los procesos y el rendimiento de la empresa. Los datos pueden analizarse utilizando diversos métodos estadísticos y algoritmos. De este modo, se pueden analizar los acontecimientos y pautas del pasado, identificar las causas de las dificultades o hacer predicciones y recomendaciones para el futuro.

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo es un tipo de análisis de datos que pretende describir acontecimientos y tendencias pasados a partir de datos históricos. Proporciona una visión general de las características más importantes de los datos e identifica pautas, tendencias y correlaciones para obtener información sobre hechos pasados.

Ejemplo: Análisis de datos de ventas o de empleados.
Una empresa puede utilizar sus datos de ventas de los últimos cinco años para identificar tendencias y patrones, y determinar qué productos se vendieron mejor en meses o temporadas específicas. Este análisis puede ayudar a identificar patrones estacionales en los datos de ventas y comprender qué factores influyen en los ingresos, como las promociones, las fluctuaciones de precios o las opiniones de los clientes.

Otro ejemplo de análisis descriptivo en una empresa es el análisis de los datos de los empleados. Una empresa puede utilizar el departamento de RRHH para controlar la rotación de personal e identificar las razones por las que los empleados se marchan. El análisis también puede ayudar a reconocer pautas y tendencias en cuanto al rendimiento de los empleados, la satisfacción laboral o la carga de trabajo, con el fin de mejorar el entorno laboral y las condiciones de trabajo de los empleados.

Análisis diagnóstico

El análisis diagnóstico o análisis causal es un tipo de análisis de datos que tiene como objetivo identificar las razones de acontecimientos o problemas pasados. Utiliza datos del pasado para entender las causas de ciertos resultados y, así, encontrar soluciones a problemas actuales o futuros.
El análisis diagnóstico se puede llevar a cabo de varias formas. Una opción es utilizar herramientas de análisis de datos, como el software de inteligencia empresarial, para reunir y analizar datos de diferentes fuentes. Otra opción es reunir a expertos y profesionales de diferentes áreas de la empresa para que interpreten y debatan juntos los datos.

Ejemplo: análisis de datos de producción o comentarios de los clientes
Un ejemplo de cómo se aplica el análisis diagnóstico en una empresa es el análisis de los datos de producción. Así, por ejemplo, se puede averiguar por qué se han producido paradas en la producción o problemas de calidad. Al examinar los datos, la empresa puede identificar posibles causas de los problemas, como averías en la maquinaria, fallos en el proceso de producción o errores en el control de calidad. A partir de estos hallazgos, la empresa puede entonces tomar medidas específicas para eliminar las causas de los problemas. Al mismo tiempo, gracias a la información obtenida, la empresa puede reaccionar más rápido si vuelven a surgir problemas similares.

Otro ejemplo de análisis de diagnóstico en una empresa es el análisis de las opiniones de los clientes. Analizando las opiniones de los clientes, una empresa puede determinar qué problemas tienen los clientes con los productos o servicios y qué aspectos aprecian especialmente. A partir de estos resultados, se pueden tomar medidas para rectificar los problemas y aumentar la satisfacción del cliente.

Análisis predictivo

El análisis predictivo es un tipo de análisis de datos que tiene como objetivo hacer predicciones sobre acontecimientos futuros y tomar decisiones basadas en esas predicciones. Utiliza datos históricos y modelos estadísticos para calcular probabilidades e identificar tendencias que puedan indicar acontecimientos futuros.
El análisis predictivo abarca diversos métodos y técnicas, como la modelización estadística, el aprendizaje automático y la minería de datos. Sin embargo, también requiere una limpieza minuciosa de los datos, su análisis y la validación de los modelos para poder hacer predicciones precisas.

Ejemplo: Análisis de cifras de ventas o comportamientos
Una empresa que vende sus productos por Internet puede analizar datos históricos sobre las cifras de ventas y los productos que más se han comprado para predecir cuáles tendrán una demanda especial en el futuro. Basándose en estas previsiones, la empresa puede ajustar sus existencias y adaptar sus estrategias de marketing en consecuencia para aumentar las posibilidades de éxito en las ventas.

El análisis predictivo también puede ayudar a prever futuras tendencias y pautas de comportamiento de clientes o mercados. Por ejemplo, puede utilizarse para predecir riesgos y oportunidades a la hora de tomar decisiones de inversión o para identificar oportunidades de mejora de los procesos empresariales.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo tiene como objetivo ofrecer recomendaciones de actuación basadas en predicciones y análisis. Utiliza datos históricos, modelos estadísticos y algoritmos para tomar decisiones que conduzcan a un objetivo o resultado concreto. Así, el análisis prescriptivo de datos puede ayudar a mejorar la eficiencia y la rentabilidad, además de conseguir ventajas competitivas a largo plazo.
A diferencia del análisis predictivo, que se limita a hacer predicciones sobre eventos futuros, el análisis prescriptivo va un paso más allá y ofrece recomendaciones sobre la mejor forma de actuar para conseguir el resultado deseado.
Para ello, el análisis prescriptivo utiliza diversas técnicas y métodos, como algoritmos, aprendizaje automático y modelos de optimización, para generar recomendaciones de actuación. Para poder ofrecer recomendaciones precisas, es necesario realizar un análisis minucioso de los datos, así como una modelización y validación precisas de los mismos.

Ejemplo: Mejora de las campañas de marketing o de la gestión de la cadena de suministro.
Por ejemplo, si una empresa desea mejorar sus campañas de marketing, puede utilizar la analítica prescriptiva. Al analizar datos históricos y predecir eventos futuros, la empresa puede determinar qué campaña promete mayor éxito. La analítica prescriptiva puede entonces ofrecer recomendaciones sobre la mejor manera de implementar dicha campaña para lograr el resultado deseado.

El análisis de los datos históricos también puede utilizarse para optimizar los procesos de gestión de la cadena de suministro, con el fin de deducir qué acciones son las más adecuadas para optimizar el proceso de entrega y minimizar el riesgo de retrasos en las entregas. A continuación, el análisis prescriptivo puede recomendar la mejor forma de aplicar estas acciones para conseguir el resultado deseado.

Análisis inferencial

El análisis inferencial se utiliza para extraer conclusiones y predicciones sobre un conjunto mayor de variables basándose en muestras. Se trata, por tanto, de un enfoque estadístico basado en distribuciones de probabilidad. El análisis inferencial puede ayudar a identificar diferencias o relaciones significativas entre variables mediante hipótesis, pruebas y estimaciones.

Ejemplo: encuestas a clientes o solicitudes de crédito
Un ejemplo del uso del análisis inferencial en una empresa es el uso de encuestas a clientes. Si una empresa quiere medir la satisfacción de sus clientes con un producto o servicio concreto, pero no puede encuestar a todos los clientes, puede seleccionar una muestra aleatoria de clientes y enviarles una encuesta. A partir de las respuestas de la muestra, la empresa puede entonces realizar un análisis inferencial para hacer predicciones sobre la satisfacción de toda la base de datos de clientes.

Otro ejemplo es la revisión de las solicitudes de préstamo por parte de un banco. Para comprobar la solvencia de los clientes, un banco podría seleccionar una muestra de solicitudes de préstamo y realizar un análisis inferencial basado en los resultados. Esto permite hacer predicciones sobre la solvencia de todos los clientes.

Análisis mecánico

El análisis mecanicista de datos es un método que se utiliza en las ciencias naturales y la ingeniería para estudiar sistemas complejos y obtener una comprensión profunda de los mecanismos físicos, biológicos o químicos subyacentes que pueden explicar los datos observados. Por eso, los objetivos principales del análisis mecanicista de datos son el control minucioso de los datos y la medición precisa de las variables, para poder hacer predicciones exactas sobre el comportamiento de los sistemas.
Un requisito previo importante para aplicar el análisis mecanístico de datos es tener una comprensión sólida del mecanismo subyacente que se supone que explica los datos. Por eso, el análisis mecanístico de datos es un método exigente que requiere conocimientos y experiencia específicos.

Ejemplo: reacciones en procesos químicos o desarrollo de nuevos materiales
Un ejemplo de aplicación del análisis de datos mecanístico es el estudio de las reacciones en procesos químicos. En este caso, se pueden recopilar datos como las concentraciones de diferentes sustancias en distintos momentos. Mediante el análisis mecanístico de datos, se pueden identificar y describir los mecanismos de reacción química subyacentes.
Un ejemplo de aplicación del análisis mecanístico de datos en la industria es el desarrollo de nuevos materiales. Si, por ejemplo, una empresa quiere desarrollar un nuevo material para su uso en la industria automovilística, podría realizar un análisis mecanístico para entender cómo se comporta el material bajo diferentes cargas y condiciones. Así pues, la empresa identificaría primero un mecanismo físico que pueda explicar el comportamiento del material, como por ejemplo su reacción ante la tensión o la temperatura. A continuación, llevaría a cabo experimentos específicos para recopilar datos sobre el comportamiento del material en distintas situaciones. Mediante el análisis mecanicista de los datos, la empresa podría entender las variaciones exactas de los datos y detectar cómo estas variaciones influyen en otros datos. Sobre esta base, podría seguir optimizando el material para mejorar su rendimiento y durabilidad, así como para asegurarse de que cumple con los requisitos de la industria automovilística.

Conclusión

El análisis de datos juega un papel importante en el mundo empresarial actual. Existen distintos tipos de análisis de datos que ofrecen a las empresas la posibilidad de aprovechar sus datos de diferentes maneras. Así, se puede obtener información sobre lo que ha pasado, resolver problemas, hacer predicciones o sacar conclusiones sobre cómo actuar.
El uso de herramientas de inteligencia empresarial como myPARM BI^act permite a las empresas realizar estos análisis de forma sencilla y clara para tomar decisiones basadas en datos. Los resultados de los análisis se presentan visualmente de distintas formas para que se entiendan rápido y fácilmente. Esto ayuda a las empresas a sacar el máximo partido a sus datos y a optimizar sus procesos de negocio. Gracias al sistema de control integrado, las conclusiones y las decisiones se pueden convertir inmediatamente en medidas concretas. Así, las empresas pueden reaccionar en tiempo real ante las fluctuaciones en los datos para aumentar su éxito.

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