¿Por qué es importante tener analítica avanzada de datos?
Se trata un recurso muy valioso para las empresas, que ayuda a obtener más funcionalidad de sus datos, sin importar dónde se almacenen o en qué formato. Además, puede ayudar a solucionar dificultades comerciales que los informes de inteligencia empresarial no pueden resolver. Más detalles, a continuación.
¿Sabes qué es la analítica avanzada?
Se trata de un método de análisis de datos que usa modelos predictivos, algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, automatización de procesos comerciales y otras funciones estadísticos para analizar información comercial.
Es importante saber además, que la analítica avanzada utiliza ciencia de datos, que sobrepasan a la inteligencia empresarial (BI). ¿El objetivo? Predecir patrones y escenarios futuros. Las herramientas que se usan mezclan el análisis prescriptivo y el análisis predictivo, y añaden alternativas para que visualización y los modelos predictivos sean cada vez mejores.
¿Por qué se recomienda?
Porque es un recurso muy valioso para las empresas que ayuda a obtener más funcionalidad de sus datos, sin importar dónde se almacenen o en qué formato. Además, puede ayudar a solucionar dificultades comerciales que los informes de inteligencia empresarial no pueden resolver.
¿Cuáles son las ventajas de la analítica avanzada?
Predicción exacta: Al utilizar análisis avanzados, se pueden confirmar o rechazar los modelos predictivos que las herramientas de BI tradicionales utilizan.
Decisiones más expeditas: Debido a que otorga predicciones precisas, se puede actuar más rápido, confiando en que las decisiones comerciales provocarán los resultados esperados.
Visión ampliada: Otorga niveles más profundos de información procesable. La mayor precisión ayuda a las organizaciones a reducir el riesgo de errores que son muy costosos.
¿Cuáles son algunas técnicas de análisis avanzadas?
Procesamiento de datos: Se clasifican enormes cantidades de datos para saber patrones y resolver problemas a través del análisis.
Análisis de sentimientos: Se procesa el lenguaje natural, análisis de texto y biometría para identificar el tono emocional.
Análisis de conglomerados: Aquí se comparan datos no estructurados considerando las semejanzas encontradas entre ellos.
Procesamiento de eventos complejos: Aquí se aplica tecnología para predecir eventos de alto nivel.
Análisis de big data: Se analizan enormes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados para conseguir información como: patrones ocultos, correlaciones, tendencias del mercado y preferencias que tengan los clientes.
Aprendizaje automático: Eleva la velocidad a la que se pueden procesar y analizar los datos y facilita el análisis predictivo.
¿Cuáles son algunos casos de uso de análisis avanzados?
Métricas de marketing: ¡Ayudan a crear campañas de marketing específicas y personalizadas! De este modo se evita la pérdida de dinero en estrategias poco eficaces.
Gestión de riesgos: Los análisis avanzados ayudan a identificar patrones que podrían indicar un alto riesgo, como la identificación de posibles fraudes de pago.
Operaciones de negocios: Las empresas pueden optimizar y ajustar sus operaciones para que coincidan mejor con las predicciones cambiantes del mercado y así se logra aumentar las ventas.