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Los tipos de análisis de datos

Cómo convertir los datos brutos en información valiosa

Los tipos de análisis de datos

Los datos están por todas partes: desde los rastreadores de fitness que cuentan nuestros pasos hasta las bases de datos de las empresas que contienen enormes cantidades de información. Pero estos datos son sólo números y letras en una pantalla. Se necesitan herramientas de inteligencia empresarial para darles vida. Desde los análisis descriptivos que examinan hechos pasados hasta los análisis prescriptivos que proporcionan recomendaciones para decisiones futuras, hay muchos tipos de análisis de datos que pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones.

¿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: Analizar datos de ventas o de empleados
Una empresa puede utilizar sus datos de ventas de los últimos 5 años para identificar tendencias y pautas y averiguar qué productos se han vendido mejor en determinados meses o temporadas. El análisis puede ayudar a reconocer patrones estacionales en los datos de ventas y a comprender qué factores influyen en las ventas, 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 de diagnóstico o análisis causal es un tipo de análisis de datos que pretende identificar las causas de sucesos o problemas pasados. Utiliza datos del pasado para comprender las causas de determinados resultados y encontrar así soluciones para problemas actuales o futuros.
El análisis diagnóstico puede realizarse de varias formas. Una opción es utilizar herramientas de análisis de datos, como el software de inteligencia empresarial, para fusionar y analizar datos de distintas fuentes. Otra opción es reunir a expertos y especialistas de distintas áreas de la empresa para interpretar y discutir conjuntamente los datos.

Ejemplo: Analizar los datos de producción o las opiniones de los clientes
Un ejemplo de aplicación del análisis diagnóstico en una empresa es el análisis de los datos de producción. Por ejemplo, es posible determinar por qué se han producido pérdidas de producción o problemas de calidad. Analizando los datos, la empresa puede identificar las posibles causas de los problemas, como fallos de la maquinaria, defectos en el proceso de producción o errores en el control de calidad. A partir de estos resultados, la empresa puede adoptar medidas específicas para eliminar las causas de los problemas. Al mismo tiempo, los conocimientos adquiridos permiten a la empresa reaccionar más rápidamente si vuelven a producirse 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 pretende 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 incluye varios métodos y técnicas, como la modelización estadística, el aprendizaje automático y la minería de datos. Sin embargo, también requiere una limpieza cuidadosa de los datos, su análisis y la validación del modelo para poder hacer predicciones precisas.

Ejemplo: Análisis de cifras de ventas o pautas de comportamiento
Una empresa que vende sus productos por Internet puede analizar los datos históricos sobre las cifras de ventas y los productos que se compraron con más frecuencia para hacer predicciones sobre qué productos serán especialmente populares en el futuro. Basándose en estas predicciones, la empresa puede ajustar sus niveles de existencias y alinear sus estrategias de marketing en consecuencia para aumentar la probabilidad de éxito de 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 pretende crear recomendaciones de actuación basadas en predicciones y análisis. Utiliza datos históricos, modelos estadísticos y algoritmos para tomar decisiones que deben conducir a un objetivo o resultado concreto. De este modo, el análisis prescriptivo de datos puede ayudar a mejorar la eficacia y la rentabilidad y a conseguir ventajas competitivas a largo plazo.
A diferencia del análisis predictivo, que se limita a hacer predicciones sobre acontecimientos futuros, el análisis prescriptivo va un paso más allá y hace recomendaciones sobre el mejor curso de acción para conseguir un 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 hacer recomendaciones precisas, es necesario un análisis cuidadoso 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 quiere mejorar sus campañas de marketing, puede utilizar análisis prescriptivos. Analizando los datos históricos y prediciendo los acontecimientos futuros, la empresa puede deducir qué campaña promete un mayor éxito en el futuro. A continuación, el análisis prescriptivo puede recomendar la mejor forma de llevar a cabo esta campaña para conseguir 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 los clientes. Si una empresa quiere medir la satisfacción del cliente 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 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 utilizado en ciencia e ingeniería para estudiar sistemas complejos y comprender en profundidad los mecanismos físicos, biológicos o químicos subyacentes que pueden explicar los datos observados. Los principales objetivos del análisis mecanicista de datos son, por tanto, el control preciso de los datos y la medición exacta de las variables para hacer predicciones exactas sobre el comportamiento de los sistemas.
Un requisito previo importante para la aplicación del análisis mecanicista de datos es una comprensión sólida del mecanismo subyacente que se supone que explica los datos. El análisis mecanicista de datos es, por tanto, un método exigente que requiere conocimientos especializados y experiencia.

Ejemplo: Reacciones de procesos químicos o desarrollo de nuevos materiales
Un ejemplo de aplicación del análisis mecanicista de datos es la investigación de las reacciones en los procesos químicos. Aquí se pueden recoger datos como las concentraciones de diversas sustancias en distintos momentos. Aplicando el análisis mecanicista de datos, se pueden identificar y describir los mecanismos de reacción química subyacentes.
Un ejemplo de aplicación del análisis mecanicista de datos en la industria es el desarrollo de nuevos materiales. Por ejemplo, si una empresa quiere desarrollar un nuevo material para su uso en la industria del automóvil, podría realizar un análisis mecanístico para comprender el comportamiento del material bajo diferentes cargas y condiciones. Por tanto, la empresa identificaría primero un mecanismo físico que pueda explicar el comportamiento del material, por ejemplo la reacción del material a la tensión o a la temperatura. A continuación, realizaría experimentos específicos para recopilar datos sobre el comportamiento del material en distintas situaciones. Aplicando el análisis mecanicista de datos, la empresa pudo comprender las fluctuaciones exactas de los datos y reconocer cómo estas fluctuaciones influyen en otros datos. Sobre esta base, podría seguir optimizando el material para mejorar su rendimiento y durabilidad y garantizar que cumple los requisitos de la industria automovilística.

Conclusión

Los análisis de datos desempeñan un papel importante en el mundo empresarial actual. Existen varios tipos de análisis de datos que ofrecen a las empresas la oportunidad de utilizar sus datos de distintas formas. Esto permite obtener información sobre hechos pasados, resolver problemas, hacer predicciones o derivar recomendaciones para la acción.
El uso de herramientas de inteligencia empresarial como myPARM BI
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permite a las empresas realizar estos análisis de forma sencilla y comprensible para tomar decisiones basadas en datos. Los resultados de los análisis se presentan visualmente de distintas formas para que sean rápidos y fáciles de entender. Esto ayuda a las empresas a hacer un uso óptimo de sus datos y optimizar sus procesos empresariales. Gracias al control integrado, las conclusiones y decisiones pueden traducirse inmediatamente en medidas. Esto permite a las empresas reaccionar a las fluctuaciones de los datos en tiempo real para aumentar su éxito.

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