¿Qué es la analítica avanzada?

Estas técnicas van más allá de la inteligencia empresarial (BI) tradicional y la estadística descriptiva y emplean métodos como el análisis predictivo, la inteligencia artificial (IA), el machine learning (ML), la minería de datos y el análisis estadístico. El objetivo del análisis avanzado es permitir a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos, predecir tendencias futuras y optimizar los procesos empresariales.

Mediante el uso de algoritmos avanzados y potencia computacional, la analítica avanzada puede manejar conjuntos de datos complejos y ofrecer información más profunda, lo que en última instancia conduce a un mejor rendimiento, innovación y ventaja competitiva.

La historia de la analítica avanzada tiene sus raíces en la evolución del análisis de datos y la tecnología informática, que ha progresado significativamente a lo largo de varias décadas.

A principios del siglo XX, el análisis de datos era principalmente manual e implicaba métodos estadísticos básicos y cálculos sencillos. La llegada de los ordenadores a mediados del siglo XX revolucionó el procesamiento de datos, permitiendo análisis más complejos. Durante las décadas de 1960 y 1970, el desarrollo de bases de datos y sistemas de gestión de datos sentó las bases para almacenar y recuperar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

En las décadas de 1980 y 1990 surgieron las herramientas de BI, que permitían a las organizaciones generar informes y realizar análisis descriptivos. Estas herramientas proporcionaban información basada en datos históricos, pero tenían una capacidad predictiva limitada. Al mismo tiempo, surgieron avances en el software y las metodologías estadísticas, que allanaron el camino para técnicas de análisis de datos más sofisticadas.

El final de la década de 1990 y principios de la de 2000 marcó el comienzo de la era del big data, impulsada por el crecimiento exponencial de los datos procedentes de Internet, las redes sociales y las tecnologías de sensores. En este periodo se desarrollaron herramientas y técnicas de análisis más avanzadas, como la minería de datos, el ML y el análisis predictivo y prescriptivo. La llegada de lenguajes de programación de código abierto como R y Python democratizó aún más el acceso a métodos analíticos avanzados.

En los últimos años, los avances en IA y ML han impulsado la analítica avanzada a nuevas cotas. El cloud computing ha facilitado el almacenamiento y el procesamiento de grandes cantidades de puntos de datos. Si bien los algoritmos de IA pueden analizar datos con una velocidad y precisión sin precedentes, la IA generativa es una herramienta emergente en el campo.

El análisis avanzado y el análisis empresarial tradicional difieren en varios aspectos clave, principalmente en términos de complejidad, técnicas y resultados.

La analítica avanzada abarca varias técnicas sofisticadas. Algunas de las técnicas clave involucradas incluyen:

Análisis predictivo: esta técnica utiliza datos históricos, algoritmos estadísticos y ML para predecir resultados futuros. Ayuda a las organizaciones a pronosticar tendencias, identificar riesgos y aprovechar oportunidades.

Análisis estadístico: esta técnica utiliza métodos estadísticos para recopilar, revisar e interpretar datos. Incluye pruebas de hipótesis, análisis de regresión y análisis de varianza para identificar relaciones y tendencias dentro de los datos.

Analítica de texto: la analítica de texto, o minería de textos, extrae información útil de datos de texto no estructurados a través de NLP, análisis de sentimientos y clasificación de textos.

Análisis de big data: esta técnica gestiona y analiza conjuntos de datos grandes y diversos (estructurados, semiestructurados y no estructurados) utilizando tecnologías como las bases de datos Hadoop, Spark y NoSQL.

Análisis de clústeres: esta es una técnica mediante la cual los algoritmos de clústeres se utilizan en análisis avanzados y minería de datos para agrupar un conjunto de objetos o puntos de datos en clústeres o grupos.

La analítica avanzada se basa en una gama de tecnologías sofisticadas para procesar y analizar conjuntos de datos complejos. Algunas de las tecnologías clave que se utilizan son:

Las tecnologías de IA permiten a los sistemas aprender de los datos, identificar patrones y hacer predicciones o decisiones con una mínima intervención humana. Las técnicas incluyen el aprendizaje supervisado, el aprendizaje sin supervisión, el aprendizaje por refuerzo y el deep learning.

Las tecnologías de PNL, como las que se encuentran en la API de Google Cloud Natural Language o IBM Watson, permiten el análisis y la comprensión del lenguaje humano, lo que permite el análisis de texto, el análisis de sentimientos y las funciones de chatbot. Software como SAS, RapidMiner y KNIME se utilizan para explorar grandes conjuntos de datos y descubrir patrones ocultos, correlaciones y conocimientos a través de técnicas de minería de datos.

Tecnologías como Apache Hadoop y Apache Spark facilitan el procesamiento y análisis de conjuntos de datos masivos al proporcionar capacidades de almacenamiento distribuido y computación paralela. Las soluciones modernas de almacenamiento de datos permiten a las organizaciones almacenar, gestionar y consultar grandes volúmenes de datos estructurados y semiestructurados de manera eficiente.

Los científicos de datos utilizan modernas bases de datos NoSQL como MongoDB, Cassandra y Elasticsearch, que están diseñadas para manejar grandes volúmenes. Apache Kafka y Apache Flink permiten el procesamiento de datos y el análisis en tiempo real, lo que permite a las organizaciones analizar flujos de datos y decidir sobre la marcha. R y Python, con sus amplias bibliotecas para el análisis estadístico y la ciencia de datos (como caret de R y scikit-learn de Python), se utilizan ampliamente para realizar análisis estadísticos complejos y construir modelos de ML.

Plataformas como AWS, Microsoft Azure e IBM Cloud proporcionan infraestructura y servicios escalables para almacenar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos, lo que hace que la analítica avanzada sea más accesible y rentable.

Las plataformas y aplicaciones de análisis como IBM Cognos SAS Predictive Analytics y RapidMiner permiten la creación de modelos predictivos que pronostican tendencias y comportamientos futuros basados en datos históricos. Las herramientas de análisis también transforman datos complejos en visualizaciones de datos interactivas e intuitivas , lo que ayuda a los usuarios a comprender mejor las tendencias, los patrones y los conocimientos.

La analítica avanzada encuentra varias aplicaciones en diversas industrias, impulsando mejoras sustanciales en la eficiencia, la toma de decisiones y la innovación.

En el sector sanitario, la analítica avanzada es fundamental para predecir brotes de enfermedades, personalizar los planes de tratamiento y optimizar las operaciones hospitalarias. Mediante el análisis de los datos y los historiales médicos de los pacientes, los proveedores sanitarios pueden identificar patrones que indiquen posibles problemas de salud, lo que permite una intervención temprana y tratamientos más eficaces.

Los análisis avanzados también ayudan a gestionar los recursos hospitalarios mediante la predicción de ingresos de pacientes y la optimización de los niveles de dotación de personal, mejorando así la atención general al paciente y la eficacia operativa.

En el sector financiero, los profesionales utilizan la analítica avanzada para detectar el fraude, la gestión de riesgos y la segmentación de clientes. Las instituciones financieras utilizan redes neuronales para detectar patrones de transacciones inusuales que pueden indicar una actividad fraudulenta, lo que proporciona un nivel de seguridad mayor a sus clientes.

Los equipos de gestión de riesgos utilizan modelos predictivos para evaluar el impacto potencial de diversos escenarios económicos, ayudando a los bancos a tomar decisiones de inversión más informadas. Asimismo, la analítica avanzada permite una segmentación más precisa de los clientes, lo que posibilita productos y servicios financieros a medida que mejoran la satisfacción y la fidelidad de los clientes.

El sector minorista se beneficia significativamente de los análisis avanzados en áreas como la previsión, la optimización de precios y la gestión de la cadena de suministro. Los minoristas analizan los datos históricos de ventas y factores externos como el clima y los indicadores económicos para pronosticar con precisión la demanda, asegurando que los niveles de inventario estén alineados con las necesidades de los clientes.

Los análisis avanzados también ayudan en las estrategias de precios dinámicas, lo que permite a los minoristas ajustar los precios en tiempo real en función de las tendencias del mercado y la competencia del mundo real. Además, al optimizar las operaciones de la cadena de suministro, los minoristas pueden reducir costes y mejorar los plazos de entrega, mejorando la experiencia general del cliente.

En el sector manufacturero, el análisis avanzado impulsa mejoras en el mantenimiento predictivo, el control de la calidad y la optimización de la producción. El mantenimiento predictivo utiliza datos de sensores y modelos de ML para predecir fallos en los equipos antes de que se produzcan, lo que reduce el tiempo de inactividad y prolonga la vida útil de la maquinaria.

Los procesos de control de calidad se mejoran mediante el análisis de los datos de producción para identificar los defectos y sus causas principales, garantizar una mayor calidad de los productos y reducir los residuos. Además, la analítica avanzada optimiza los programas y procesos de producción, lo que aumenta la eficiencia y reduce los costes operativos. Estas aplicaciones contribuyen en conjunto a unas operaciones de fabricación más fiables y eficientes.