Tipos de Analítica de Datos

Una organización que toma buenas decisiones es una organización que las basa en datos, por eso, hoy hablaremos de los tipos de analítica de datos.

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Es importante entender que no todas las organizaciones están listas para poder entrar de lleno a alguno de los tipos de analítica.

Si tu organización quiere iniciar este proceso y poder beneficiarse de su potencial, deberá trazar una hoja de ruta que por lo general inicia con la captura y almacenamiento de la data.

Si bien son escalas secuenciales, es totalmente posible que en el área de recursos humanos se use analítica descriptiva mientras que en el área comercial se usa analítica predictiva.

¿Qué es la analítica descriptiva?

Si tuviéramos que describir la analítica descriptiva te diría que consiste en la organización de la información de manera que te pueda ayudar a entender una situación particular, por lo general, un estado del negocio que puede ser actual o pasada.

La analítica descriptiva te permitirá, por ejemplo:

  • Identificar que productos se venden más, quien es tu mejor trabajador, que canal de ventas performa mejor o que sucursal es la de menor margen.
  • Visualizar como tus clientes se distribuyen a lo largo del país.
  • Observar como van creciendo tus ventas mes a mes o como va creciendo el costo de adquisición de un cliente.
  • Calcular diferentes KPI para cada proceso en donde se está implementando este tipo de analítica.

Es un tipo de analítica de datos basada en el pasado sin embargo no puede por si sola explicar el porque se dieron así los resultados.

¿Qué es la analítica diagnóstica?

Llegado a este punto, la organización podrá tener data suficiente para poder contrastar la información con un enfoque causa-efecto.

Por lógica, requiere que se haya realizado analítica descriptiva previamente.

Algunas aplicaciones concretas para este tipo de analítica de datos podrían ser las respuestas de:

  • Área comercial: ¿por qué las ventas cayeron?
  • Recursos humanos: ¿por qué ha disminuido el clima laboral?
  • Marketing ¿por qué ha bajado el tráfico al sitio web.?
  • ¿Por qué en una temporada hay más clientes que en otra?

Si bien es un paso adicional a la analítica descriptiva, sigue siendo una analítica reactiva, es decir se toman decisiones después de que ocurran los eventos.

¿Qué es la analítica predictiva?

Aquí se empiezan a complicar las cosas ya que para la finalidad de este tipo de análisis permitirá saber que ocurrirá en el futuro.

Suena muy interesante sin embargo debemos tener cuidado ya que no hay modelo perfecto, debemos tener siempre a la vista elementos como el grado de confianza e incertidumbre y estas dependerán exclusivamente de la calidad y la cantidad de los datos de la organización.

Las aplicaciones de este tipo de analítica de datos son infinitas, pero por mencionar algunos ejemplos podemos:

  • Determinar cuanto stock nos sobrará o faltará de determinado producto.
  • Calcular la cantidad de clientes o trabajadores que nos dejarán este año.
  • Cuantas facturas por cobrar nos pagaran este mes, entre otras.

¿Qué es la analítica prescriptiva?

De las cuatro mencionada es por lejos la más compleja de implementar ya que su objetivo es influenciar en un resultado futuro.

A diferencia de la analítica predictiva cuyo objetivo es solamente predecir que va a pasar en el futuro (sea bueno o malo), en la analítica prescriptiva lo que se intenta es conocer que debemos hacer para modificar el futuro, es decir, optimizar resultados positivos y minimizar resultados negativos.

Algunas aplicaciones interesantes de la analítica prescriptiva:

  • Poder comprar determinado material y stockearse sabiendo que en un futuro ese material subirá de precio.
  • Maximizar el rendimiento de un portafolio de inversiones.
  • Disminuir la producción de determinado producto en ciertos periodos ya que se sabrá que no se demandará.

Claramente la analítica predictiva y la prescriptiva son los tipos de analítica de datos que tienen un enfoque más proactivo. Las herramientas que se usan a este nivel van desde regresiones lineales hasta modelos de machine learning.

Un mensaje final sobre los tipos de analítica de datos

Existen muchas herramientas para cada tipo de analítica, y quizás hoy en día en tu organización podrías inclusive estar haciendo analítica predictiva sin saberlo ya que no es necesario tener grandes herramientas sofisticadas para hacerlo.

El camino es largo y lleno de obstáculos, sin embargo, con el assesment escogido correctamente y el equipo adecuado, será cada vez más fácil convencer a la organización con los resultados y poco a poco convertirse en una empresa 100% data driven.

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Por: Manuel De la Colina

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