4 tipos de análisis de datos para mejorar la toma de decisiones empresariales [con ejemplos]

Durante la última década , el desarrollo tecnológico ha ayudado a varias industrias a generar y retener grandes volúmenes de datos. Tanto es así que big data es una de las palabras de moda más populares del siglo XXI . Actualmente vivimos en una era post-digital, tratando de construir algo con esta floreciente y variada información. Y la ciencia de datos ha surgido como un campo multidisciplinario dinámico para ayudarnos a hacer eso.

Los analistas de datos inspeccionan, limpian, transforman y modelan datos estructurados y no estructurados para descubrir información que podría ser útil para la toma de decisiones. Para extraer dicho conocimiento, aplican métodos, algoritmos y sistemas científicos. En otras palabras, utilizan diferentes tipos de análisis de datos para traducir detalles complejos en información comprensible para el hombre promedio.

Pero, ¿cuál es el uso más importante de la ciencia de datos? La respuesta a esta pregunta tiene cuatro dimensiones diferentes, a saber: Descriptiva, Diagnóstica, Predictiva y Prescriptiva . Entonces, encontramos no uno, sino 4 tipos de análisis de datos en la ciencia de datos. Comprendamos este tipo de análisis en detalle.

Diferentes tipos de análisis de datos

1) Analítica descriptiva de datos: Discerniendo la realidad

El análisis de datos descriptivos tiene que ver con el uso de datos sin procesar existentes para pintar una imagen clara de lo que existe. Por ejemplo, los datos de los estados de pérdidas y ganancias mensuales de una organización podrían usarse para saber más sobre su desempeño.

Y se podrían compilar diferentes medidas y métricas sobre el negocio para dar una visión holística de sus fortalezas y debilidades.

El análisis descriptivo también es útil para presentar ideas para un análisis posterior. Un análisis estadístico de los datos demográficos de los clientes podría revelar el porcentaje de personas en un grupo de edad particular.

Los datos de ventas y precios se pueden consolidar y comparar a lo largo de los años o entre departamentos. La agregación de datos y la minería de datos son algunas de las técnicas utilizadas en este proceso. Los analistas también utilizan herramientas de visualización para mejorar el mensaje.

2) Análisis de datos de diagnóstico: averiguar el "por qué"

Después del 'qué', viene el 'por qué'. Y el análisis de datos de diagnóstico facilita este proceso de razonamiento. Los analistas leen, escanean, filtran y extraen datos útiles para descubrir por qué sucede algo.

Como sugiere el nombre, el análisis de diagnóstico se trata de desglosar la información disponible e identificar las causas detrás de problemas, eventos y comportamientos específicos. Por ejemplo, una organización grande puede querer obtener información significativa sobre los problemas complejos de su fuerza laboral.

Con la ayuda del análisis de datos, los gerentes pueden buscar y crear instantáneas de los empleados que trabajan en múltiples ubicaciones y divisiones. También pueden filtrar y comparar sus métricas de asistencia laboral, rendimiento, permanencia y sucesión.

Los cuadros de mando de Business Information o BI con herramientas interactivas son especialmente útiles para llegar a la causa raíz de los problemas de esta manera. Drill-down, descubrimiento de datos, extracción de datos y correlaciones son algunas de las técnicas populares utilizadas en el análisis de diagnóstico.

3) Análisis predictivo de datos: Tener una idea sobre el futuro

El análisis predictivo es uno de los tipos de análisis de datos más emocionantes . ¡Nos ayuda a aprender sobre el futuro!

El mundo está lleno de incertidumbre. Y nunca podemos saber completamente lo que sucederá. Pero podemos intentar predecir eventos futuros y, por lo tanto, tomar mejores decisiones. El análisis predictivo de datos puede ayudarnos a estimar la probabilidad de un evento, cuándo podría suceder algo o el alcance de un cambio próximo.

Analiza datos pasados ​​y presentes para pronosticar el futuro. ¿Aumentarán o disminuirán las ventas? ¿Cuál será la situación de los ingresos en 2025? Los analistas buscan hacer tales proyecciones con la mayor precisión posible. El modelado de datos y el aprendizaje automático son algunas de las técnicas que están ganando cada vez más popularidad en esta área.

Por lo general, usan datos variables para predecir eventos que de otro modo serían desconocidos. Digamos que un modelo predictivo produjo una estadística sobre un mayor riesgo de ataques cardíacos entre las personas mayores. La predicción se haría después de encontrar una relación lineal entre los datos de la variable edad y frecuencia de infartos en una población.

Dicho análisis puede, por lo tanto, mejorar la atención al paciente, reducir costos y brindar mayor eficiencia a la industria de la salud. La industria de servicios financieros también utiliza análisis predictivos para la detección de fraudes, inversiones predictivas, etc.

4) Análisis de datos prescriptivos: sugiriendo el camino a seguir

Si el análisis predictivo se trata de pronosticar, el análisis prescriptivo se trata de usar esas predicciones para generar valor. Proporciona la clave para el futuro al prescribir el mejor curso de acción entre las alternativas disponibles.

En esta etapa, el análisis utiliza los conocimientos de los primeros tres pasos para determinar la posible solución a un problema. Y no se trata solo de elegir cualquiera, sino de comparar y seleccionar las recomendaciones más adecuadas para la situación dada. Por ejemplo, una aplicación móvil para el tráfico por carretera puede ayudarte a elegir la mejor ruta para llegar a casa desde tu ubicación actual.

La aplicación tomaría en consideración la distancia, la velocidad y las congestiones de tráfico para indicarle la forma más corta o más oportuna de llegar allí. Otro ejemplo es una agencia de consultoría que utiliza análisis de datos para sugerir ubicaciones ventajosas para lanzar un nuevo producto.

Conclusión

Hoy en día, la ciencia de datos ofrece un enorme valor en todas las industrias. ¡Y los 4 tipos de análisis de datos mencionados anteriormente seguirán contribuyendo a la transformación a su manera!

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