En una entrada pasada del blog les habíamos contado qué era la Analítica de Datos (Data Analytics). Hoy vamos a contarles un poco más sobre cuáles son los tipos de analítica de datos y para qué sirven. Pero antes de eso es necesario hablar un poco de los tipos de datos que existen. Como ven en la imagen hay datos que son estructurados, semiestructurados y no estructurados. Los datos estructurados son aquellos que almacenan en sus hojas de excel o en una base de datos, y se caracterizan porque tienen un orden predeterminado, casi siempre organizamos los datos en filas y columnas. Por el contrario, los datos no estructurados no tienen una forma predefinida, por ejemplo son las fotos que cuelgas en Instagram, los videos que grabas en tu smartphone, los mensajes de voz que envías por Whatsapp, lo que cuelgas en tu muro de Facebook, entre otros. Los datos semiestructurados tienen algo de ambos tipos..
Ahora así, como les decíamos hay varios tipos de analítica. El nivel al que se puede llegar dentro de una organización depende de la madurez de ésta. Vamos a ver los tres más conocidos y en entradas futuras les daremos más detalle de los otros tipos y qué es eso de inteligencia de negocio (business intelligence).
Subcampos de la analítica
Fuente: Rapidminer (s.f.)
Analítica descriptiva
Generalmente, uno comienza haciendo analítica descriptiva. ¿Y qué es eso? Piense cuando su jefe le dice “quiero las estadísticas descriptivas (tablas de frecuencia, histogramas, gráficas de barras, media, la moda, mediana) de esos datos”. Sí señor o señora, ahí usted empezó a aplicar analítica de datos. Claro está que la analítica descriptiva va un poco más allá de eso. Como su nombre lo indica con este tipo se describen una situación, evento o producto de la mejor forma posible con el objetivo de responder qué ha pasado.
Analítica predictiva
Según Kelleher Mac Namee y D’Arcy (2015) la analítica predictiva consiste en el arte de construir y usar modelos para hacer predicciones basadas en los patrones que se extraen de los datos históricos de interés. Ahora vamos a responder la pregunta que seguramente le surgió: Y este tipo de analítica, ¿para qué me sirve?
La respuesta es sencilla porque básicamente lo que responde este tipo de analítica es que es lo más probable que suceda. El espacio que tenemos no es suficiente largo para todo lo que podemos hacer con este tipo de analítica, así que en esta entrada les contaremos sólo sobre dos usos que tomamos y complementamos de Kelleher Mac Namee y D’Arcy (2015):
Es importante tener en cuenta que, para cualquiera de esas aplicaciones, además de contar con un recurso humano o un proveedor experto en soluciones en analítica, necesita una base de datos histórica. Y eso no significa un año o dos de datos, eso significa mínimo más de tres años si estamos hablando de una periodicidad mensual y recuerde que entre más periodos tenga mejor será la precisión que podrá tener el modelo, la cual nunca será del 100%. Si no tiene los datos, pero usted reconoce que su organización presenta problemas que se podrían solventar u oportunidades que se podrían aprovechar utilizando la analítica predictiva, entonces es hora de empezar a pensar de manera estratégica sobre la captura y almacenamiento de esos datos que usted necesita.
Analítica prescriptiva
La analítica prescriptiva va un paso más allá. De acuerdo con Bull, Centurion, Kearns, Kelso y Viswanathan (2015), el interés por ésta hizo boom en 2013 (aún no he encontrado el motivo para que esto sea así) aunque los métodos que se emplean existen hace mucho tiempo. La analítica prescriptiva se apoya en técnicas de investigación de operaciones, machine learning, estadística aplicada y procesamiento del lenguaje natural para responder interrogantes como:
- ¿Cómo optimizar la estrategia de trade?
- ¿Cómo optimizar el portafolio de servicios financieros de mi compañía?
- ¿Cómo optimizar el mix de productos que ofrece mi compañía?
- ¿Qué es lo mejor o lo peor que puede pasar?
Referencias
- Bull, P., Centurion, C., Kearns, S., Kelso, E., y Viswanathan, N. (2015). Prescriptive analytics for business leader. River Logic.
- Chartered Global Management Accountant. (2016). Business analytics and decision making: The human dimension.
- Kelleher, J. D., Mac Namee, B., & D’Arcy, A. (2015). Fundamentals of machine learning for predictive data analytics: algorithms, worked examples, and case studies. MIT Press.
- Rapidminer. (s.f). An Introduction to Advanced Analytics. Disponible en: https://rapidminer.com/resource/introduction-advanced-analytics/
