Uso de la Analítica Predictiva en la toma de decisiones
La Analítica Avanzada es un modelo de análisis de datos que usa Estadísticas, Data Science, Aprendizaje Automático y otros métodos de Machine Learning, para pronosticar lo que podría suceder en un futuro, teniendo como base las tendencias que han surgido y así examinar las probabilidades de que resurjan o lo que podría volverse tendencia.
La Analítica avanzada es una de las facultades más sustanciosas en las competencias digitales, vinculada con la búsqueda, el método, la observación y el análisis de datos, por esto, se hace uso de la analítica avanzada, puesto que su principal función es emplear del modo más adecuado los datos reunidos para pronosticar posibles sucesos que nos aporten transformaciones en el negocio. Tiene por objeto ir más allá de aprendizajes teóricos, memorísticos y automáticos, asociando así la administración de software de manera apta y contundente. Involucra las destrezas para comprender el entorno y las necesidades del lector que ha solicitado el procesamiento de los datos, o bien, distinguir cuándo han sido manipulados, falsificados o tergiversados para supeditar una opinión, a su vez, involucrará a usuarios que no poseen obligatoriamente un perfil o rasgo relacionado a la parte científica o analítica de datos, sino que logran entender la magnitud y lo que contiene la información que se les administra.
La práctica de la analítica avanzada es fundamental en la evolución digital de varias compañías, pues gracias al íntegro estudio de datos, podremos fundamentar las elecciones que realicemos de información en etapa efectiva y no en hipótesis, corazonada, intuición o sentido común. La analítica avanzada tiene beneficios como cualquier otra disciplina con base en el manejo de datos y estudio de los mismos.
¿Qué se logra con la implementación de la analítica avanzada?
- + Adecuar el análisis y manera de tomar decisiones a una base solida con datos.
- + Mecanizar el desarrollo con el fin de reducir el tiempo empleado en solucionar preguntas frecuentes.
- + Crear métodos eficaces para enfocar nuestra atención en los acontecimientos de mayor importancia impulsando acciones rentables.
Como todo proceso, la analítica avanzada usa distintos tipos de análisis:
- + Analítica Descriptiva: Sintetiza los datos a manera de historial, esto con el fin de contextualizarnos acerca de lo que sucede con nuestra compañía y permitir el fácil análisis de lo recopilado.
- + Analítica Predictiva: Permite convertir la contextualización en predicciones acerca de lo que sucederá o no con los proyectos o con la compañía en un aspecto generalizado, sin embargo, un error común es basar las decisiones en estas predicciones, pues para hacer uso de las elecciones existe una siguiente fase.
- + Analítica Prescriptiva: Buscar poner en perspectiva lo analizado hasta el momento. A raíz de la magnitud de los datos y cifras, tanto a favor como en contra de nuestros proyectos, se logra establecer el mecanismo autónomo para la conclusión y el manejo adecuado de las iniciativas, es fundamental a la hora de contar con la especial conducta de proponer, analizar posibles resultados y elegir la opción precisa para el adecuado funcionamiento de nuestra compañía.
Conocer y saber la manera correcta de aprovechar y manejar la información que distribuimos actualmente, nos facilita encontrar las respuestas a las incógnitas que surgen, fundamentales para el desarrollo de la empresa. Cuando debemos hacer frente a un plan de analítica avanzada, hay que tener presente las incógnitas que deseamos resolver, puede tratarse de una novedosa dificultad, o por el contrario, puede tratarse de dudas ya existentes y habituales, se busca que la respuesta que se le dé a lo anterior estipulado sea desde un ángulo más desarrollado y profundo para elevar las expectativas y crecimiento de la compañía.
Algunos diferenciales de la analítica avanzada
Lo que hace que la analítica avanzada sea tan amplia es el planteamiento de problemas específicos, lo que ayuda a generar patrones estadísticos que logren ajustarse con facilidad a la dificultad determinada, de esa manera, se puede afirmar que el flujo de datos no se requiere con constancia para la ejecución de lo anterior mencionado.
Las técnicas de analítica son bastante amplias, ya que su uso no es limitado a campos específicos, se maneja en áreas muy variadas de la compañía, tal es el caso de recursos humanos, despacho, producción, organización, planificación, proyección, ejecución, etc. Así como en zonas empresariales bastante distintas entre sí como es el caso del turismo, la salud, la electricidad, la rentabilidad o la energía. En algunos sectores, la analítica avanzada expone lo siguiente:
- + Servicio público: El 10% de las corporaciones públicas, teniendo en cuenta el área de enseñanza y de salubridad, emplean técnicas de analítica avanzada de datos para el fortalecimiento de las elecciones.
- + Turismo: El correcto manejo de la analítica avanzada en hospedaje y restablecimiento minimiza la tarifa entre un 5% - 20% de la liquidación completa.
- + Marketing: El 75% de las compañías consideran invertir en soluciones en analítica avanzada de datos.
- + Industrial: La práctica de la analítica avanzada en este campo presupone avances de hasta el 40% en la ganancia general de la empresa.
- + Estrategia y Transporte: El 43% de los especialistas piensan que la práctica de la analítica avanzada de datos será la clave para la transformación y avance del mismo en los siguientes años.
- + Energía: Emplear la analítica avanzada en el sector conduciría al preservar el 30% de costos eléctricos.
- + Seguros: La analítica avanzada de datos es una realidad y de inversión equivalente al 87%.
- + Bancario: Menos del 30% de las empresas bancarias, bienes y finanzas hace uso actualmente de la analítica avanzada de datos, sin embargo, se espera que esa cifra cambie en los siguientes años.
En este punto es esencial tener presente la integración de datos para poder realizar un análisis efectivo de las cifras, en cada empresa, negocio y compañía, el flujo de datos permite el desarrollo de la analítica avanzada, lo que representa los puntos positivos que pueden conducir al éxito de la misma.
Un plan integrativo de datos implica un paso a paso, que pueden pronosticar con mayor precisión los deseos e ideas que tienen los consumidores respecto a un producto en específico. Los negocios de hoy en día necesitan obtener ventajas en todo sentido, la práctica de la analítica avanzada junto con la integración de datos es un proceso que se da en cuanto los dos se activen, son proporcionales el uno del otro.
Estamos moviendo el mundo con decisiones basadas en datos, ¡esta es nuestra pasión!, hablemos de tus ideas y movamos tu universo analítico
