Características del Data Analytics: 4 Formas de Analizar Datos

Las empresas producen una innumerable cantidad de datos, que por su tamaño es complicado analizar. Es aquí donde entran los expertos en Data Analytics que, mediante técnicas, estudian e interpretan toda la información que generan los negocios para ayudarlos después en su toma de decisiones. En este artículo te presentamos cuatro formas de análisis que forman parte en los estudios de Data Analytics. ¡Sigue leyendo!

¿Qué es el Data Analytics?

El Análisis de Datos es el proceso de examinar e interpretar información con un fin concreto, principalmente relacionado con el mundo empresarial. Con respecto al Data Analytics, se centra especialmente en el estudio del big data para llegar hasta unas conclusiones específicas. Con esta herramienta las empresas pueden estar mejor asistidas a la hora de tomar decisiones estratégicas.

De esta forma, consiguen aumentar su volumen de negocios, por lo que es de gran importancia su uso en las empresas. El Data Analytics es una rama de lo que conocemos como Data Science. No obstante , se trata de un campo mucho más específico. Este tipo de análisis clasifica los datos en un contenido que la empresa conoce de por sí. Toda esta información puede ser utilizada para gestionar acciones del pasado, presente o futuro.

Formas de Análisis de Datos

Dentro del estudio de Data Analytics, existen cuatro maneras de examinar los datos procedentes de las empresas. Sin embargo, su estudio dependerá de la situación concreta que se quiera analizar. Se dividen en:

1. Análisis predictivo

El análisis predictivo en Data Analytics nos permite prepararnos para acciones que probablemente ocurran en un futuro. Se trata de un tipo de análisis que realiza el estudio de previsiones a través de probabilidades. Como herramienta, el Data Analytics emplea técnicas como el análisis de regresión y progresión o la correspondencia de patrones, así como diversos tipos de estadística.

Es una forma esencial de examinar cualquier sector por parte de las empresas. Sin embargo, es de especial importancia en el mercado de acciones e inversiones y en empresas de seguros. A partir de estos análisis podremos acabar con el fraude, reducir riesgos financieros o aumentar los beneficios.

2. Análisis descriptivo

En este tipo de análisis el Data Analytics refleja qué ha estado ocurriendo hasta ahora en la empresa. Esto puede referirse tanto al pasado cercano como al presente actual. Con este tipo de análisis descriptivo las empresas pueden recibir la información de las pérdidas de clientes que hayan sufrido, los valores de ventas de un producto concreto y el resultado de las campañas que se han llevado a cabo recientemente.

Para el análisis descriptivo, el Data Analytics hace uso de informes y gráficos para que el gestor tenga una visión global sobre el proceso que sigue la empresa. Así, pueden tomar decisiones inmediatas con un alto nivel de seguridad, ya que el análisis se basa en datos concretos y actuales.

3. Análisis de diagnóstico

En cambio, si se busca las causas de una situación concreta, el análisis de diagnóstico nos aclarará por qué ha sucedido algo. Esto está relacionado con el análisis antes mencionado. Sin embargo, en este caso se busca con minuciosidad las causas de una situación actual. De esta manera, estudiará y relacionará todos los datos disponibles para hallar patrones de comportamiento que expliquen los resultados obtenidos hasta ahora. Este tipo de análisis de diagnóstico es vital para solucionar problemas y evitar que sucedan de nuevo en un futuro.

4. Análisis prescriptivo

Por último, con el análisis prescriptivo se estudia e interpreta posibles situaciones si se tomasen unas medidas concretas. Sobre todo es utilizado por parte del área de ventas. De esta manera, se plantean hipótesis con sus correspondientes efectos. Todo ello para la búsqueda de un mayor beneficio de la empresa. A su vez, está relacionado con procesos de automatización, de A/B testing, de establecimiento de rutas para vehículos para reducir tiempos o costes en el transporte, el aprovisionamiento o su reparto.

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El Análisis de Datos es imprescindible hoy en día. Las empresas deben de utilizar todo tipo de medios para tener un rendimiento más eficaz, debido a la alta competitividad. Por eso, incluso deben adelantarse a los acontecimientos futuros a las acciones que ya han tomado. Todo esto crea un crecimiento en la demanda de profesionales con conocimientos de los procesos, metodologías y herramientas relacionadas con el Data Science.

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