Advanced Analytics Las empresas | 8 mins read

Analisis avanzado- que es y por que importa las empresas

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El analisis de datos es el proceso de las empresas que analizan datos sin procesar con el fin de sacar conclusiones sobre la informacion que puede ayudar a la organizacion a progresar en terminos de funcionalidad.

Esto se ha producido como resultado de mejoras en la tecnologia digital que han facilitado la recopilacion de grandes cantidades de informacion por parte de las organizaciones empresariales.

Las empresas basadas en datos son aquellas que, por la necesidad y la naturaleza de la organizacion, hacen un uso intensivo del analisis de datos y, en general, se esfuerzan continuamente por mejorar sus metodologias de analisis de datos. La

utilizacion de una tecnica de analisis revela metricas y tendencias que son importantes para los responsables de la toma de decisiones en una organizacion y, al mismo tiempo, filtrar informacion extrana que, de otro modo, ocultaria informacion util. Los datos filtrados se utilizan para optimizar los procesos, aumentando asi la eficiencia general.

Muchos de los sistemas utilizados en el analisis de datos han sido automatizados. El software de productividad y los conjuntos de productividad empresarial introducen datos sin procesar, que se procesan a traves de algoritmos que permiten la interpretacion humana.

Que es Advanced Analytics?

El analisis avanzado se refiere a un examen de datos que involucra herramientas y tecnicas digitales sofisticadas que superan los paradigmas de analisis de datos convencionales. El analisis avanzado utiliza metodos altamente desarrollados para pronosticar comportamientos, tendencias y eventos futuros, lo que brinda a las organizaciones la capacidad de compilar modelos estadisticos avanzados y anticiparse a los objetivos de la organizacion.

Business Intelligence dedica datos historicos para presentar una imagen de donde ha estado una organizacion. Esto permite a los responsables de la toma de decisiones predecir respuestas competitivas y cambios en el comportamiento de los consumidores.

Los recursos de analisis avanzados facilitan analisis predictivos superiores y proporcionan informacion en tiempo real a medida que se producen cambios; por lo tanto, las organizaciones pueden reaccionar de manera mas responsiva, con pronosticos mas precisos.

El mercado de soluciones analiticas esta en constante evolucion, y la disponibilidad de herramientas faciles de usar y de autoservicio esta dando lugar a una mejor toma de decisiones basada en datos, a un nivel que no era posible en anos anteriores. Estas soluciones emplean algoritmos sofisticados y tecnicas analiticas para que los usuarios no tengan que ser cientificos de datos para obtener informacion de las entradas de datos.

Una solucion de analitica avanzada de autoservicio incorpora lingueistica computacional, algoritmos analiticos y mineria de datos en un entorno de autoservicio y proporciona una capacidad de busqueda NLP facil de usar para un analisis de datos rapido y preciso. Sugiere relaciones y proporciona informacion sobre datos previamente ocultos para que los usuarios empresariales puedan explorar y descubrir los resultados empresariales, patrones, tendencias, problemas y oportunidades cruciales, y mejorar la productividad y la toma de decisiones inteligente en toda la organizacion.
- La diversidad de los datos

Los beneficios de la analitica avanzada son multiples, pero debido a la sofisticacion de las soluciones y plataformas disponibles, el empoderamiento de los usuarios es probablemente el mas importante ventaja en lo que respecta a la implementacion de analisis avanzados.

La mayoria de las personas involucradas en el analisis de datos no van a ser estadisticos o cientificos de datos, y las empresas que ofrecen estas soluciones las estan creando teniendo en cuenta este hecho. Esto se conoce comunmente como democratizacion de datos, en la que todas las partes de una organizacion o departamento tienen acceso a todos los datos, y que no hay otras partes ni procedimientos que creen impedimentos para acceder a los datos.

Segun
Forbes, el objetivo es que cualquier persona use los datos en cualquier momento para tomar decisiones sin barreras de acceso o comprension.

Otros beneficios del descubrimiento inteligente de datos (analisis avanzado) incluyen el intercambio de datos, la toma de decisiones oportuna y precisa, el soporte diario para las decisiones empresariales, hipotesis y prototipos rapidos, y una mejora en el valor del analisis empresarial en general.

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El proposito del analisis avanzado

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Se puede decir que el analisis avanzado sirve como un metodo para solucionar problemas de datos agregados, en lugar de proporcionar utilidades independientes para obtener informacion directa, como es el caso en algunas areas de analisis de datos. En el analisis de datos tradicional, los datos se procesan para proporcionar informacion relacionada con el rendimiento pasado de las operaciones empresariales. Los datos se recopilan y se formatean con fines de presentacion de informes, y los usuarios y/o los encargados de tomar decisiones obtienen informacion despues de la interpretacion.

Las organizaciones estan cada vez mas preocupadas por la analitica empresarial y las representaciones en tiempo real del comportamiento o los procesos de los clientes, su capacidad para reconocer las causas del exito o fracaso en las operaciones y para eliminar la incertidumbre futura en la medida en que esto sea posible. Estos son requisitos que no pueden cumplir los paneles de analisis convencionales, ni pueden ser compatibles con la arquitectura analitica existente.

Como se utilizan los analisis avanzados en las empresas

Debido a la amplia gama de aplicabilidad en varias disciplinas, las organizaciones empresariales han encontrado mas de unos pocos usos para el analisis avanzado. Gracias a los sofisticados sistemas de software, los analisis avanzados permiten a las empresas reducir la cantidad de tiempo que se tarda en realizar analisis, lo que reduce el tiempo entre las entradas de datos, los conocimientos y la toma de decisiones. Esto da como resultado una ventaja competitiva y reduce los costos, lo que justifica el gasto de las soluciones y conjuntos de software relacionados.

Algunas de las infinidad de aplicaciones para analisis avanzados incluyen- Los

  • fabricantes utilizan analisis avanzados para poner en marcha sistemas que monitorean y mantienen eficazmente los equipos de capital. Esto ayuda a pronosticar y programar los ciclos de mantenimiento y reparacion, asi como a proporcionar informes de alerta temprana para evitar costosos tiempos de inactividad. Los fabricantes y los minoristas tambien llevan a cabo analisis avanzados para mantener y supervisar las cadenas de suministro.
  • Los administradores de almacenes y los especialistas en inventario utilizan analisis avanzados para observar las entradas y salidas, los pedidos y las ventas. Esto les permite agilizar o evitar el pedido y reducir el desperdicio. Los conjuntos de datos que generan tambien son utilizados por ejecutivos sobre ellos en la organizacion.
  • Los especialistas en
  • marketing utilizan analisis avanzados para interpretar datos sobre preferencias de los consumidores, patrones y habitos de compra y tendencias emergentes en estas areas. Esto les permite formular estrategias de marketing y campanas publicitarias con mucha mas precision y confianza, ya que sus conocimientos estan arraigados mas firmemente en los datos duros y menos en la intuicion y la historia.
  • De manera similar a la fabricacion, las organizaciones dentro de la infraestructura energetica han comenzado a hacer uso de analisis avanzados para todo, desde el monitoreo del estado de los equipos pesados (transformadores, turbinas eolicas, etc.) hasta patrones de consumo de energia y tendencias para clientes residenciales, empresas y empresas. las regiones a las que prestan servicios estas organizaciones.

    Herramientas y tecnicas de analisis avanzados

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    La implementacion de big data y analitica avanzada se ha convertido en una prioridad importante en el mundo corporativo. En esta coyuntura, la mayoria de los consumidores han leido acerca de como gigantes de la tecnologia como Google y Amazon estan explotando estos recursos para mantenerse al frente, y muchos han experimentado aspectos de big data y analisis avanzados en accion al mismo tiempo que son condescendientes de estas organizaciones. Para transmitir una idea de lo rapido que es el desarrollo en esta area, las inversiones de capital riesgo y capital privado en analisis avanzados se encuentran actualmente en un maximo historico.

    Las herramientas disponibles para realizar analisis avanzados son, en este momento, demasiado numerosas para contar. Mientras que empresas como Microsoft y otras grandes empresas orientadas a la tecnologia estan invirtiendo grandes cantidades de capital en el desarrollo de sus propias soluciones de big data para negocios, hay innumerables desarrolladores de boutique y empresas especificas de la industria que se especializan en soluciones para industrias involucradas en todo desde el seguro hasta el analisis geoespacial. En

    este momento, las principales areas que abarcan analisis avanzados incluyen analisis de datos, mineria de datos y big data. Los metodos pueden incluir uno o mas de estos, o los tres en diferentes coyunturas a lo largo de un proceso dado, dependiendo de los objetivos de la organizacion. El analisis avanzado tambien incluye tecnologias novedosas como inteligencia artificial (IA), aprendizaje automatico, visualizaciones, analisis semantico y redes neuronales. Estas herramientas y tecnicas incluyen-

    Lamineria de datos proporciona datos brutos para ser utilizados por el analisis predictivo. Esto resulta util para proteger los conocimientos existentes y determinar las relaciones entre los puntos de datos y los conjuntos de datos. La mineria de datos tambien ayuda a identificar anomalias en grandes cantidades de datos sin procesar. La mineria de datos se utiliza en numerosas aplicaciones, como marketing, deteccion de fraudes, gestion de riesgos de filtrado de correo electronico y encuestas.El

    aprendizaje automatico emplea algoritmos para revelar patrones y las implicaciones de los datos. Tambien crea modelos estadisticos para producir resultados fiables y a largo plazo en la obtencion de informacion. Vistos como un subconjunto de inteligencia artificial, los algoritmos en el aprendizaje automatico mejoran automaticamente a traves de la experiencia. Ejemplos de aprendizaje automatico incluyen el reconocimiento de imagenes, el reconocimiento de voz, la prediccion, la clasificacion y el diagnostico medico.El

    analisis de eventos complejo compila y analiza datos de eventos de multiples fuentes en tiempo real. Tambien denominado procesamiento de eventos complejos (CEP), el analisis de eventos complejos identifica las relaciones de causa y efecto entre los datos para proporcionar informacion que puede enfocar y mejorar la toma de decisiones. En este paradigma, los flujos de eventos proporcionados por usuarios u otros dispositivos se analizan a traves de consultas para determinar patrones.

    El analisis de conglomerados revela diferencias o similitudes conjuntos de datos y datos presentes para facilitar la interpretacion de comparaciones entre ellos. Entre los ejemplos pertinentes de analisis de agrupaciones podrian figurar vendedores que deseen descubrir grupos distintos dentro de sus bases de clientes o companias de seguros que necesiten identificar grupos de asegurados con altos costos medios de reclamacion.

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    El analisis de retencion involucra analisis de datos avanzados para interpretar cohortes de usuarios, clientes o individuos identificados por otros parametros. Los conocimientos proporcionados pueden ayudar a determinar los factores que ilustran las estrategias de crecimiento de los clientes o influyen en la retencion. El analisis de retencion a veces se conoce como analisis de supervivencia.

    Elanalisis de cohortes se utiliza para desarrollar conocimientos integrales a traves del examen de los comportamientos de las personas. El analisis de cohortes permite a una organizacion identificar las relaciones entre las caracteristicas de una poblacion o grupo determinado y un comportamiento o comportamientos determinados. El analisis del comportamiento de un grupo a lo largo del tiempo permite comparaciones consistentes y confiables dentro de ese grupo.

    Finalmente, el analisis predictivo se utiliza con mineria de datos, estadisticas y aprendizaje automatico para predecir resultados futuros e informar a los tomadores de decisiones. El analisis predictivo emplea datos actuales y pasados para facilitar predicciones sobre eventos futuros u otros factores desconocidos. Utilizando el analisis predictivo, uno puede determinar la probabilidad de eventos venideros o ciertas situaciones que surjan a la luz de los datos que se estan analizando.

    Un ejemplo de analisis de datos predictivos serian las empresas involucradas en el comercio electronico que utilizan esta herramienta para ofrecer ciertos productos que pueden interesar a los visitantes de sus sitios web, con predicciones basadas en las compras pasadas del visitante especifico y habitos de compra de ventanas en linea.

    Como probablemente sea evidente hasta ahora, las herramientas avanzadas de analisis permiten a las organizaciones estudiar y utilizar mas datos, y a velocidades de procesamiento mas rapidas. Las ideas obtenidas tambien facilitan una toma de decisiones superior y mas precisa.

    La analitica avanzada tambien permite a los responsables de tomar decisiones mas tiempo para centrarse en la estrategia. Con las herramientas de analisis avanzadas adecuadas, las organizaciones pueden minimizar los recursos necesarios y optimizar el proceso de clasificacion y analisis de datos. Con un conocimiento mas profundo de los datos, los responsables de la toma de decisiones pueden transformar los datos en informacion procesable y basada en hechos mucho mas rapidamente.

    Lograr un mejor retorno de la inversion (ROI) es siempre un factor en la estrategia organizativa. Las herramientas que ofrece el analisis avanzado ayudan a las organizaciones a determinar cuando y donde implementar los recursos, reduciendo los costos y aumentando la eficiencia operativa. Estas herramientas tambien revelan aspectos como deficiencias operativas y necesidades de los clientes, para que la organizacion pueda modificar sistemas, mejorar productos y servicios, impulsar la innovacion y ganar ventaja en la competencia.

    Si bien el gran numero de herramientas de analisis de datos y analisis avanzados puede ser confuso a veces, en este caso, una analogia automotriz puede resultar util para simplificar el concepto. Se sabe desde hace muchos anos que una maquina bien engrasada funciona mejor.

    A lo largo de los anos, las mejoras tecnologicas llevaron al desarrollo de aceites sinteticos y especializados para motores que mejoraron drasticamente el rendimiento y la longevidad de los motores de automoviles. Puede haber un numero vertiginoso de opciones disponibles en la tienda de repuestos de automoviles en estos dias, pero esto solo refleja la demanda del mercado y el aumento de las oportunidades de rendimiento, o en este caso, una eficiencia superior y una mejor rentabilidad.

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