Las compañías y entidades más prósperas son aquellas que constantemente aprenden y se adecuan. Sin importar el sector en el que se desenvuelvan, es fundamental entender lo acontecido en el pasado, lo que sucede en el presente y prever lo que podría ocurrir en el futuro. Entonces, ¿cómo logran esto las empresas?
La solución se encuentra en el análisis de datos. La mayoría de las compañías recolectan datos en todo momento, pero en su estado original, estos datos no tienen realmente un significado. Lo que importa es qué se hace con ellos. El análisis de datos consiste en examinar datos sin procesar para descubrir patrones, tendencias e información que puedan proporcionar conocimientos valiosos sobre un aspecto específico del negocio. Luego, estos conocimientos se emplean para tomar decisiones informadas basadas en datos.
El tipo de conocimiento que se extrae de sus datos depende del tipo de análisis que se realice. En el análisis de datos y la ciencia de datos, existen cuatro categorías principales de análisis de datos: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. En este artículo, describiremos cada uno de los cuatro distintos tipos de análisis de datos y analizaremos por qué resultan útiles. Si le interesa un tipo específico de análisis, vaya directamente a la sección correspondiente utilizando el menú interactivo a continuación.
Tipos de análisis de datos: Descriptivo
El análisis descriptivo examina acontecimientos pasados. Tal como lo indica su denominación, la finalidad del análisis descriptivo radica en meramente detallar lo acontecido, sin intentar dilucidar las razones subyacentes ni establecer vínculos entre causas y consecuencias. Su meta es brindar un panorama fácil de asimilar.
Google Analytics constituye un claro ejemplo de la aplicación del análisis descriptivo, ya que ofrece un resumen sencillo acerca de la actividad en su sitio web, indicándole, por ejemplo, cuántos usuarios lo visitaron en un lapso determinado o el origen geográfico de sus visitantes. Asimismo, instrumentos como HubSpot le informarán sobre la cantidad de personas que abrieron un correo electrónico específico o participaron en una campaña concreta.
Existen dos técnicas principales empleadas en el estudio descriptivo: la agregación de datos y la exploración de datos. La agregación de datos consiste en recopilar información y presentarla de manera resumida. Supongamos que una empresa de comercio electrónico recolecta diversos datos relacionados con sus clientes y las visitas a su sitio web. Los datos agregados o resumidos ofrecerían una visión general de este vasto conjunto de datos, como la edad media de los clientes o el promedio de compras realizadas, por ejemplo.
La exploración de datos se centra en el análisis. En este punto, el analista examina los datos en busca de patrones o tendencias. El resultado del análisis descriptivo es una representación visual de la información, como un gráfico de barras o un gráfico circular.
En resumen, el análisis descriptivo condensa grandes cantidades de datos en una descripción general clara y sencilla de los eventos ocurridos. Este suele ser el punto de partida para investigaciones más profundas, como abordaremos a continuación.
Tipos de análisis de datos: Diagnóstico
El análisis diagnóstico tiene como objetivo ahondar en la comprensión de las razones detrás de un acontecimiento. La principal función del análisis diagnóstico es identificar y dar respuesta a anomalías presentes en los datos. Por ejemplo, si su análisis descriptivo indica una disminución del 20% en las ventas durante marzo, querrá saber el motivo. El paso lógico siguiente es llevar a cabo un análisis diagnóstico.
Para hallar la causa fundamental, el analista empezará por identificar fuentes adicionales de datos que puedan brindar una mejor comprensión de por qué se produjo el descenso en las ventas. Podrían indagar más a fondo y descubrir que, a pesar de un elevado número de visitantes al sitio web y numerosas acciones de «añadir al carrito», muy pocos clientes completaron el proceso de pago y compra.
Tras un análisis más exhaustivo, se descubre que la mayoría de los clientes abandonaron la transacción al momento de ingresar su dirección de entrega. ¡Estamos avanzando! Empieza a parecer que hubo un inconveniente con el formulario de dirección; quizás no se cargaba correctamente en dispositivos móviles o simplemente resultaba demasiado extenso y frustrante. Con un poco de investigación, estará más cerca de encontrar la explicación a la anomalía en sus datos.
No obstante, el análisis diagnóstico no solo se enfoca en resolver problemas; también puede emplearlo para identificar factores que generan resultados positivos. Tal vez los datos le indiquen que el tráfico del sitio web se disparó en octubre, con un impresionante aumento del 60% en comparación con el mes anterior. Al profundizar, se observa que este incremento en el tráfico está relacionado con una celebridad que mencionó uno de sus productos para el cuidado de la piel en su historia de Instagram.
Esto le muestra el poder del marketing con influencers, brindándole aspectos a considerar para su futura estrategia de mercadotecnia.
Al llevar a cabo análisis diagnóstico, existen diversas técnicas que puede utilizar, como la teoría de probabilidad, el análisis de regresión, el filtrado y el análisis de series temporales. Puede obtener más información acerca de cada una de estas técnicas en nuestra introducción al análisis de datos.
En resumen: mientras que el análisis descriptivo se enfoca en lo que ocurrió, el análisis diagnóstico investiga las razones detrás de lo sucedido.
Tipos de análisis de datos: Predictivo
El análisis predictivo busca predecir lo que es probable que suceda en el futuro. Con base en patrones y tendencias anteriores, los analistas de datos pueden idear modelos predictivos que estiman la probabilidad de un evento o resultado futuro. Esto es especialmente útil ya que permite a las empresas planificar con anticipación. Los modelos predictivos usan la relación entre un conjunto de variables para hacer predicciones; por ejemplo, puede utilizar la correlación entre la estacionalidad y las cifras de ventas para predecir cuándo es probable que disminuyan las ventas. Si su modelo predictivo le dice que es probable que las ventas bajen en el verano, puede usar esta información para crear una campaña promocional relacionada con el verano o para reducir los gastos en otros lugares para compensar la caída estacional. Tal vez sea propietario de un restaurante y quiera predecir cuántos pedidos de comida para llevar es probable que reciba un sábado por la noche típico. Según lo que le diga su modelo predictivo, puede decidir tener a mano un conductor de entrega adicional. Además de la previsión, el análisis predictivo también se utiliza para la clasificación. Un algoritmo de clasificación comúnmente utilizado es la regresión logística, que se utiliza para predecir un resultado binario basado en un conjunto de variables independientes. Por ejemplo: una empresa de tarjetas de crédito podría utilizar un modelo predictivo, y específicamente una regresión logística, para predecir si un cliente determinado incumplirá o no sus pagos; en otras palabras, para clasificarlo en una de dos categorías: «incumplirá» o “no incumplirá”.
Con base en estas predicciones sobre la categoría en la que se ubicará el cliente, la empresa puede evaluar rápidamente quién podría ser un buen candidato para una tarjeta de crédito. Puede obtener más información sobre la regresión logística y otros tipos de análisis de regresión aquí.
El aprendizaje automático es una rama del análisis predictivo. Del mismo modo que los humanos emplean el análisis predictivo para diseñar modelos y prever resultados futuros, los modelos de aprendizaje automático están diseñados para reconocer patrones en los datos y evolucionar automáticamente con el fin de realizar predicciones precisas. Puede obtener más información sobre las similitudes y diferencias clave entre el análisis predictivo (dirigido por humanos) y el aprendizaje automático aquí.
Como puede apreciar, el análisis predictivo se utiliza para prever diversos resultados futuros y, aunque nunca puede ser 100% preciso, elimina gran parte de las suposiciones. Esto resulta esencial a la hora de tomar decisiones empresariales y determinar el curso de acción más adecuado.
En resumen: el análisis predictivo se basa en lo ocurrido en el pasado y las razones detrás de ello para anticipar lo que es probable que suceda en el futuro.
Tipos de análisis de datos: Prescriptivo
El análisis prescriptivo es una técnica avanzada que se enfoca en examinar los eventos pasados, su causa y el pronóstico futuro, con el objetivo de determinar la mejor acción a tomar. En resumen, este tipo de análisis ofrece una visión clara de cómo aprovechar de manera efectiva los resultados proyectados.
Este enfoque permite a las organizaciones anticipar problemas futuros y tomar medidas preventivas para evitarlos. Por ejemplo, ¿Qué medidas se deben tomar para evitar un problema potencial? ¿Cómo capitalizar una tendencia emergente?
El análisis prescriptivo es el tipo de análisis más complejo, que utiliza una variedad de herramientas y técnicas, como algoritmos, aprendizaje automático, estadísticas y modelos computacionales. El modelo prescriptivo examina todas las posibles decisiones y caminos que una empresa podría tomar y los resultados probables que surgirían de cada uno de ellos.
Este enfoque permite a las empresas evaluar cómo cada combinación de decisiones y condiciones afectaría su futuro y determinar el impacto que tendría una determinada acción. Basado en los escenarios y resultados posibles, la empresa puede decidir cuál es la mejor acción a tomar.
Un ejemplo práctico de análisis prescriptivo en acción son los mapas y aplicaciones de tráfico, como Google Maps. Al determinar la mejor ruta para llegar de A a B, considera todas las opciones de transporte (autobús, a pie o en coche), las condiciones actuales del tráfico y las posibles obras viales. De la misma manera, los modelos prescriptivos se utilizan para determinar la mejor «ruta» que una empresa podría tomar para lograr sus objetivos.
En conclusión, el análisis prescriptivo es una herramienta invaluable para cualquier organización que busca tomar decisiones informadas y efectivas. Al conocer las mejores acciones a tomar, las empresas pueden tener una ventaja competitiva en el mercado.
Conclusión
En cierto modo, el análisis de datos se parece a una búsqueda del tesoro; a partir de pistas e ideas del pasado, se puede determinar cuál debería ser el próximo movimiento. Con el tipo correcto de análisis, todo tipo de empresas y organizaciones pueden utilizar sus datos para tomar decisiones más inteligentes, invertir de manera más efectiva, mejorar los procesos internos y, en última instancia, aumentar sus posibilidades de éxito. En resumen, hay cuatro tipos principales de análisis de datos que deben tenerse en cuenta:
- Analítica descriptiva: ¿Qué sucedió?
- Análisis de diagnóstico: ¿Por qué sucedió?
- Análisis predictivo: ¿Qué es probable que suceda en el futuro?
- Análisis prescriptivo: ¿Cuál es el mejor curso de acción a tomar?
Ahora que está familiarizado con los diferentes tipos de análisis de datos, puede comenzar a explorar técnicas de análisis específicas, como el análisis de series de tiempo, análisis de cohortes y regresión, ¡por nombrar solo algunas!
