Analítica avanzada de datos

Las organizaciones producen grandes cantidades de datos, detrás de estas grandes e inmensas cantidades de datos hay escondida valiosa información que merece ser tratada con cierta destreza y precisión para poder localizarla y hacerla entendible.

Este proceso requiere dedicación, tiempo y en muchos casos dinero. Hacer este trabajo no es cosa sencilla ni simple, son procesos complejos donde muchas veces hay que cruzar información interna y externa.

Y ¿cómo se hace ese trabajo tan complejo?

Precisamente de este trabajo tan riguroso se encarga la analítica avanzada de datos, la cual se encarga de extraer información importante que reside en los datos generados por la organización, tanto hacia lo interno como hacia lo externo.

Una de las aristas más importantes de la aplicación de la analítica avanzada de datos es que ayudan en la toma de decisiones de la organización. Si dedicamos un momento a pensar en un concepto analítica avanzada, podemos comprender, de acuerdo con lo expuesto, que es un método donde se analizan datos utilizando modelos predictivos, algoritmos que pueden aprender de manera automática y profunda, conjuntamente con la automatización de procesos que permitan analizar información de amplia variedad en las fuentes de datos.

Todo esto bajo el amparo de la inteligencia empresarial y la ciencia de datos, pudiendo predecir eventos futuros.

Y ¿por qué es importante la analítica avanzada para mi organización?

No venimos a convencerte, sino ha informarte que existe y que es importante, porque lo valioso del recurso no están en su aplicación, sino en saber qué hacer con los resultados obtenidos, puesto que pudiera la organización lograr mayor funcionalidad de sus datos, sin importar donde se almacenan o qué tipo de formato tienen y los actuales sistemas de inteligencia artificial por sí solo no podrá.

El uso de la analítica avanzada de datos, trae consigo algunas ventajas, entre las que se mencionan las siguientes:

•    Precisión en la predicción de eventos futuros.

•    Permitirá tomar decisiones más rápidas ajustadas a la realidad.

•    Visión profunda sobre clientes y potenciales clientes.

•    Una gestión de riesgos reducida.

•    Ganarles a los problemas anticipándose.

•    Visualizar las oportunidades.  

¿Existen algunas técnicas para el análisis avanzado?

Hay muchas, pero solo mencionamos unas pocas, todas bajo la técnica de procesamiento de datos:

•    Análisis de conglomerado

•    Visualización de datos

•    Analizar la bigdata

•    Procesamiento de eventos complejos

•    Análisis del sentimiento.

¿Qué sectores hacen uso de la analítica avanzada de datos?

La analítica avanzada de datos es aplicable a todos los sectores que realmente quieran dar un paso adelante y tener precisión en la toma de decisiones de largo y mediano plazo. 

•    Sector público

•    Turismo público y privado

•    Banca y otras instituciones financieras

•    Logística y transporte

•    Industrias

•    Seguros

La analítica avanzada de datos no es un oráculo ni una fuente mágica de predicciones, mucho menos un santuario, no en lo absoluto. La analítica avanzada de datos debe ser un trabajo de dedicación, probablemente con algo de inversión y estar atento a los especialistas en analítica que se contraten.

Por eso es importantísimo que en la aplicación de la analítica avanzada de datos se esté claro que se divide en tres partes: analítica prescriptiva, analítica cognitiva y analítica predictiva. Saber cuál aplicaremos, depende de los objetivos planteados.