Analítica

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¿Qué es la analítica?

La analítica es el proceso científico de encontrar y compartir patrones en los datos. Convierte la información bruta en ideas que ayudan a las personas a tomar mejores decisiones.

La analítica utiliza la estadística, la programación informática y la investigación operativa para medir y comprender los datos, lo que la hace especialmente útil en ámbitos que reúnen grandes cantidades de información, como la empresa, la sanidad, el deporte y la ciencia.

En resumen, responder a la pregunta de qué es la analítica revela lo esencial que es para ayudar a las organizaciones a obtener valor de los datos cada día.

Puntos clave

  • La analítica encuentra patrones en los datos para ayudar a tomar mejores decisiones en áreas como los negocios, la sanidad y la ciencia.
  • Entre los pasos más importantes de la historia de la analítica se encuentran la creación de gráficos de barras, la máquina tabuladora, SQL y los almacenes de datos.
  • Los cuatro tipos de análisis – descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo– nos ayudan a definir la analítica como una forma de comprender las tendencias pasadas y orientar las estrategias futuras.
  • Herramientas como la agregación de datos, la minería de datos, el análisis de macrodatos, la minería de textos y la simulación revelan información valiosa.
  • La analítica se utiliza en el seguimiento de sitios web, la detección de fraudes, la gestión de relaciones con los clientes (CRM), el análisis de riesgos y el marketing dirigido, entre otros.

Historia de la analítica

La historia de la analítica se remonta a cientos de años atrás, comenzando con formas sencillas de interpretar los datos.

1785: William Playfair crea el diagrama de barras, una innovadora herramienta visual que cambió la forma de presentar los datos.

1812: Charles Joseph Minard utilizó un mapa para mostrar las pérdidas sufridas por el ejército de Napoleón durante su campaña, conectando los datos con acontecimientos del mundo real para una mayor comprensión.

1890: Herman Hollerith inventa la máquina tabuladora, que utiliza tarjetas perforadas para registrar datos, lo que acelera enormemente el censo de EE.UU. y marca el inicio del análisis automatizado de datos.

1970s: El desarrollo de la base de datos relacional y del lenguaje de consulta estándar (SQL) revoluciona la organización y consulta de datos.

1980s: Surgenlos  almacenes de datos (DW), que permiten el almacenamiento y análisis a gran escala de datos estructurados.

La analítica hoy

La analítica explicada hoy va más allá de la interpretación de datos, gracias a nuevas tendencias como el uso de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y la tecnología en la nube. Estas herramientas permiten a las empresas recopilar, analizar y utilizar datos en tiempo real, lo que hace que la analítica empresarial sea más accesible y útil en muchos sectores.

Con la IA y el ML, la analítica puede encontrar patrones, predecir resultados y proporcionar información que ayude a las empresas a tomar decisiones más rápidas e inteligentes.

La automatización también es clave, ya que ayuda a las empresas a reducir el trabajo manual y mejorar la eficiencia. Por ejemplo, los sistemas de gestión de las relaciones con los clientes (CRM) utilizan ahora la analítica para personalizar las interacciones con los clientes, lo que permite a las empresas predecir sus necesidades y mejorar su satisfacción.

La tecnología en la nube también ha cambiado la definición de la analítica, ya que permite a las empresas almacenar grandes cantidades de datos y acceder a ellos en cualquier momento y lugar. Esto es especialmente importante en áreas como las finanzas, donde los datos en tiempo real ayudan a gestionar el riesgo y detectar el fraude, y en el marketing, donde la analítica permite a las empresas hacer un seguimiento de las campañas, dirigirse al público adecuado y ajustar las estrategias.

¿Cómo funciona la analítica?

La analítica es un proceso estructurado que convierte los datos brutos en información útil a través de unos cuantos pasos importantes:

  1. Recogida de datos

    Los datos se recopilan de diferentes fuentes, como bases de datos, redes sociales y dispositivos IoT, lo que proporciona una base sólida para el análisis.

  2. Limpieza de datos

    Para garantizar la exactitud de los datos, se eliminan los errores, duplicados e incoherencias, preparándolos para un uso fiable.

  3. Análisis de datos

    El análisis utiliza herramientas estadísticas y ML para encontrar patrones y tendencias. Este paso ayuda a predecir resultados futuros y orienta la toma de decisiones.

  4. Visualización de datos

    Los resultados se presentan en tablas, gráficos y cuadros de mando, lo que facilita la comprensión de datos complejos y la actuación en consecuencia.

Estos fundamentos de la analítica muestran cómo funciona cada paso para convertir los datos en información, ayudando a las empresas a tomar decisiones informadas y mejorar sus estrategias.

Tipos de análisis

La analítica incluye cuatro tipos principales, cada uno con un propósito específico:

  • Análisis descriptivo: Responde a la pregunta «¿Qué ha pasado?» analizando datos pasados.
  • Análisis de diagnóstico: Responde a la pregunta «¿Por qué ha ocurrido?» buscando causas y conexiones.
  • Análisis predictivo: Predice «¿Qué ocurrirá probablemente?» utilizando modelos estadísticos.
  • Análisis prescriptivo: Responde a la pregunta «¿Qué acción debemos emprender?» sugiriendo posibles acciones y sus resultados.

El conjunto de estos tipos ayuda a definir lo que es la analítica, ofreciendo una visión completa desde la comprensión de datos pasados hasta la configuración de estrategias futuras.

Componentes comunes de la analítica empresarial

La analítica empresarial utiliza varias herramientas y técnicas importantes para obtener información y ayudar a las empresas a tomar decisiones.

A medida que evolucionan las tendencias analíticas, es importante identificar los componentes esenciales para profundizar en la información:

Agregación de datos

Esto combina datos de distintas fuentes en un solo conjunto de datos, lo que ofrece una visión completa y ayuda a identificar patrones y tendencias.

Minería de datos

La minería de datos analiza grandes conjuntos de datos para encontrar patrones y conexiones ocultos. Esta técnica revela tendencias que podrían no ser obvias a primera vista.

Análisis de macrodatos

Maneja enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados, a menudo con la ayuda de análisis avanzados y ML. Permite a las empresas tomar decisiones rápidas basadas en datos.

Minería de textos

La minería de textos examina datos de texto no estructurados, como correos electrónicos y publicaciones en redes sociales, para encontrar información que aporte detalles a los análisis empresariales.

Simulación

La simulación pone a prueba diferentes escenarios para predecir resultados, ayudando a las empresas a tomar decisiones estratégicas con conocimiento de causa.

Ejemplos de análisis

En el mundo empresarial, las organizaciones suelen utilizar la analítica para describir, predecir y mejorar su rendimiento general. La analítica es especialmente útil en áreas como:

Análisis web
Seguimiento del rendimiento del sitio web y del comportamiento de los usuarios.
Análisis del fraude
Detección y prevención del fraude mediante la identificación de patrones inusuales.
Modelización del mercado
Creación de modelos para comprender las tendencias del mercado y las oportunidades futuras.

Análisis del fraude
Detección y prevención del fraude mediante la identificación de patrones inusuales.
Gestión de las relaciones con los clientes (CRM)
Utilizar grandes cantidades de datos de clientes para reforzar las relaciones y personalizar las interacciones.
Análisis de riesgos
Evaluar los riesgos potenciales para proteger la empresa.

Publicidad y marketing
Optimizar las campañas para llegar al público adecuado.

Gestión de decisiones empresariales
Apoyar las decisiones empresariales clave con información sobre los datos.

Optimización del mercado
Encontrar las mejores formas de posicionar productos o servicios en el mercado.

Pros y contras de la analítica

Estar al tanto de las tendencias analíticas ayuda a las empresas a evitar errores comunes y a maximizar los beneficios de sus estrategias de datos.

He aquí las principales ventajas e inconvenientes:

Pros pros

  • La información basada en datos mejora la toma de decisiones
  • La automatización aumenta la productividad al reducir las tareas manuales
  • La analítica permite mejorar la personalización y el compromiso con el cliente
  • La analítica ayuda a identificar los riesgos en una fase temprana y a desarrollar estrategias de mitigación.

Cons cons

  • La mala calidad de los datos puede llevar a conclusiones erróneas
  • La recopilación de datos de clientes plantea problemas de privacidad
  • Los sistemas analíticos avanzados pueden resultar costosos para las pequeñas empresas.
  • El uso eficaz de la analítica requiere conocimientos especializados

Lo esencial

La definición de analítica va más allá del análisis básico de datos: es una poderosa herramienta que ayuda a las empresas a tomar decisiones más inteligentes, mejorar la eficiencia y reaccionar ante las tendencias.

Al encontrar información en grandes cantidades de datos, la analítica ayuda a mejorar las estrategias en campos como las finanzas y el marketing.

Sin embargo, las empresas también deben ser conscientes de los retos que plantea, como la calidad y la privacidad de los datos, para beneficiarse plenamente de la analítica.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la analítica en términos sencillos?

¿Para qué sirve el análisis?

¿Cuáles son los cuatro tipos de análisis?

¿Cuáles son las ventajas de utilizar la analítica?

¿Cómo puedo aplicar los análisis?

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Maria Webb
Technology Journalist
Maria Webb
Periodista especializada en tecnología

Especialista en contenidos con más de 5 años de experiencia periodística, Maria Webb es actualmente una periodista especializada en tecnología para Business2Community y Techopedia, y se especializa en artículos basados en datos. Tiene especial interés en la IA y el posthumanismo. Su trayectoria periodística incluye dos años como periodista estadística en Eurostat, donde elaboró atractivos artículos centrados en datos, y tres años en Newsbook.com.mt, donde cubrió noticias locales e internacionales.