Comparación de análisis descriptivos, predictivos, prescriptivos y de diagnóstico

El análisis de datos puede agruparse en cuatro tipos principales que, juntos, forman la base de la toma de decisiones moderna. Cada tipo se basa en el siguiente, pasando de la comprensión de lo ocurrido a la determinación de las medidas que deben tomarse. Cuando se combinan, los análisis descriptivos, de diagnóstico, predictivos y prescriptivos ofrecen a las organizaciones una visión completa de sus datos, ayudándoles a convertir la información en resultados medibles.

¿Cuáles son los 4 tipos de análisis de datos?

Hoy en día, la mayoría de las organizaciones hacen hincapié en los datos para impulsar las decisiones empresariales, y con razón. Pero los datos por sí solos no son el objetivo. Los hechos y las cifras no tienen sentido si no se puede obtener información valiosa que conduzca a acciones más informadas.

Las soluciones de análisis de datos ofrecen una forma cómoda de aprovechar los datos empresariales. Pero el número de soluciones existentes en el mercado puede resultar desalentador, y muchas de ellas parecen abarcar una categoría diferente de análisis. ¿Cómo pueden las empresas entenderlo todo? Empiece por comprender los distintos tipos de análisis de datos, incluidos el análisis descriptivo, el análisis de diagnóstico, el análisis predictivo y el análisis prescriptivo.

¿Qué es cada una de estas categorías? ¿Están relacionados los distintos tipos de análisis de datos? En resumen, todas son formas de análisis de datos, pero cada una utiliza los datos para responder a preguntas diferentes.

Los 4 tipos de análisis de datos

• El análisis descriptivo le informa de lo que ocurrió en el pasado.
• El análisis de diagnóstico le ayuda a comprender por qué ocurrió algo en el pasado.
• El análisis predictivo predice lo que es más probable que ocurra en el futuro.
• Los análisis prescriptivos recomiendan acciones que puede llevar a cabo para influir en esos resultados.

Analicemos cada tipo de análisis y pongámoslos en contexto.

¿Qué es el análisis descriptivo?

El análisis descriptivo examina los datos estadísticamente para saber qué ocurrió en el pasado. El análisis descriptivo ayuda a una empresa a comprender su rendimiento proporcionando contexto para ayudar a las partes interesadas a interpretar la información. Esto puede hacerse en forma de visualizaciones de datos como gráficos, tablas, informes y cuadros de mando.

¿Cómo puede ayudar el análisis descriptivo en el mundo real? En un entorno sanitario, por ejemplo, supongamos que un número inusualmente alto de personas ingresan en urgencias en un corto periodo de tiempo. El análisis descriptivo le indica que esto está ocurriendo y le proporciona datos en tiempo real con todas las estadísticas correspondientes (fecha de ocurrencia, volumen, detalles del paciente, etc.).

Al centrarse en resumir conjuntos de datos para responder a la pregunta "¿qué ha pasado?", el análisis descriptivo es el pan de cada día del análisis de datos. Ayuda a identificar causas y efectos, descubrir relaciones y comprender las razones de los resultados pasados. Aprovechando la potencia de las herramientas de análisis y la inteligencia empresarial, sus científicos de datos pueden utilizar el análisis descriptivo para ver los patrones ocultos en sus datos brutos.

¿Qué es el análisis de diagnóstico?

El análisis de diagnóstico lleva los datos descriptivos un paso más allá y proporciona un análisis más profundo para responder a la pregunta: ¿Por qué ha ocurrido esto? A menudo, el análisis de diagnóstico se denomina análisis de causa raíz. Esto incluye el uso de procesos como el descubrimiento de datos, la minería de datos y el desglose y la profundización.

Siguiendo con el ejemplo anterior, el análisis de diagnóstico exploraría los datos y establecería correlaciones. Por ejemplo, puede ayudarle a determinar que todos los síntomas de los pacientes -fiebre alta, tos seca y fatiga- apuntan al mismo agente infeccioso. Ahora tiene una explicación para el repentino aumento del volumen de urgencias.

Al profundizar e ir más allá del "qué" para descubrir el "por qué" de sus datos, el análisis de diagnóstico ayuda a sus científicos de datos no sólo a entender lo que ha sucedido, sino también a extraer de los datos perspectivas procesables que informarán mejor la toma de decisiones en el futuro.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo toma datos históricos y los introduce en un modelo de aprendizaje automático que tiene en cuenta tendencias y patrones clave. A continuación, el modelo se aplica a los datos actuales para predecir lo que ocurrirá a continuación.

En nuestro ejemplo del hospital, el análisis predictivo puede pronosticar un aumento de pacientes ingresados en urgencias en las próximas semanas. Según los patrones de los datos, la enfermedad se está propagando a gran velocidad.

Este tipo de análisis puede proporcionar algunos de los resultados más interesantes para las empresas, y su popularidad va en aumento. Al aprovechar métodos estadísticos como la inteligencia artificial y el análisis de regresión para el modelado predictivo, los analistas de datos pueden utilizar el análisis predictivo para pronosticar resultados futuros con mayor precisión. Los directivos de las empresas pueden utilizar estas previsiones para tomar mejores decisiones.

¿Qué es el análisis prescriptivo?

El análisis prescriptivo lleva los datos predictivos al siguiente nivel. Ahora que tiene una idea de lo que probablemente ocurrirá en el futuro, ¿qué debe hacer? Sugiere varios cursos de acción y esboza cuáles serían las implicaciones potenciales de cada uno.

Volviendo a nuestro ejemplo del hospital: ahora que sabe que la enfermedad se está extendiendo, la herramienta de análisis prescriptivo puede sugerirle que aumente el personal disponible para tratar adecuadamente la afluencia de pacientes.

Considerado por muchos el proceso de análisis de datos más avanzado de estos cuatro, el análisis prescriptivo es clave para su estrategia empresarial. Mediante el uso de algoritmos de optimización y modelos estadísticos, proporciona recomendaciones sobre las mejores acciones a tomar para el resultado deseado, desde estrategias de ventas y fijación de precios de productos hasta asignación de recursos y objetivos de personal. El análisis prescriptivo le permite tomar decisiones realmente basadas en datos.

En resumen:

Estos cuatro tipos de análisis de datos funcionan conjuntamente. Cada tipo de análisis se basa en el anterior, ofreciendo una visión más profunda e información más procesable para la toma de decisiones.

Tanto el análisis descriptivo como el análisis de diagnóstico miran al pasado para explicar qué ocurrió y por qué ocurrió. El análisis predictivo y el análisis prescriptivo utilizan datos históricos para predecir lo que ocurrirá en el futuro y qué medidas puede tomar para influir en esos resultados. Las organizaciones con visión de futuro utilizan conjuntamente una serie de análisis para tomar decisiones inteligentes que ayuden a su negocio o, en el caso del ejemplo de nuestro hospital, a salvar vidas.

Profundizar: Métodos de análisis adicionales

La analítica aumentada es un enfoque relativamente nuevo del análisis de datos que aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para automatizar y mejorar el proceso de exploración y análisis de datos. Puede ser especialmente útil cuando se trata de big data, ya que básicamente aumenta los analistas de datos humanos, proporcionándoles herramientas inteligentes y asistencia. Al simplificar la exploración y el análisis de los datos con funciones como la consulta en lenguaje natural, la analítica aumentada pone la información sobre los datos al alcance de un mayor número de usuarios, incluso de aquellos que carecen de amplios conocimientos sobre datos.

Características clave de la analítica aumentada:

• Automatiza tareas repetitivas como la limpieza y preparación de datos
• Recomienda visualizaciones de datos pertinentes
• Identifica patrones, tendencias y anomalías en los datos y ofrece posibles explicaciones.

El análisis estadístico implica la recogida, el análisis, la interpretación, la presentación y la organización de datos mediante técnicas matemáticas. Se basa en la aplicación de teorías y fórmulas estadísticas para cuantificar y extraer conclusiones sobre los datos.

Características clave del análisis estadístico:

• Implica datos numéricos y métodos cuantitativos
• Examina las relaciones entre variables para crear probabilidades
• Permite realizar análisis inferenciales a partir de un subconjunto de datos.

El análisis no estadístico implica métodos de análisis cualitativo que no se basan en técnicas estadísticas. Se centra en la comprensión de patrones, temas y significados en datos que a menudo no son numéricos.

Características clave del análisis estadístico:

• Datos no numéricos, como texto, imágenes u observaciones.
• A menudo son más subjetivos y dependen de la interpretación del analista.
• Enfatiza la comprensión del contexto, los temas y los significados subyacentes.

¿Cuál es la diferencia entre análisis estadístico y análisis no estadístico?

El análisis estadístico y el análisis no estadístico son dos destacadas técnicas de análisis de datos que suelen ir de la mano. Cada una de ellas tiene una finalidad única y utiliza técnicas y metodologías diferentes. Mientras que el análisis estadístico se ocupa principalmente de los datos cuantitativos y se basa en la probabilidad para extraer conclusiones generales, el análisis no estadístico trabaja con datos cualitativos para comprender su significado y contexto y contar la historia que hay detrás de los números.

Los expertos en ciencia de datos suelen utilizar ambos métodos a la vez para obtener una imagen completa de sus datos. Por ejemplo, nuestro hospital ha notado un cambio en el sentimiento del público hacia él tras el reciente aumento de enfermedades y quiere saber por qué. Pueden utilizar bibliotecas de Python como Beautiful Soup o Scrapy, o una API, para extraer datos de las publicaciones en las redes sociales relacionadas con el hospital y las enfermedades recientes. El análisis estadístico permite al hospital asignar puntuaciones de sentimiento a las publicaciones y calcular y resumir la distribución general del sentimiento, mientras que el análisis no estadístico proporciona información sobre las experiencias que llevaron a los usuarios de las redes sociales a publicar lo que publicaron. Al poner en contexto las puntuaciones de los sentimientos con el reciente aumento de la enfermedad, los administradores del hospital pueden comprender plenamente cómo su actuación en el mundo real afectó a su reputación en las redes sociales en esta situación.

¿Cómo puede la analítica de datos mejorar las decisiones empresariales?

El análisis de datos puede mejorar significativamente las decisiones empresariales al proporcionar información que impulsa una toma de decisiones más informada, precisa y oportuna. Estas son algunas de sus principales ventajas:

• Decisiones basadas en datos: La intuición y las conjeturas se sustituyen por datos fríos y concretos. Un análisis de datos eficaz ofrece una imagen clara de lo que funciona y lo que no, lo que permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos con más probabilidades de éxito.
• Mejor conocimiento del cliente: Mediante el análisis de los datos de los clientes, las empresas pueden conocer mejor a su público objetivo, sus preferencias y sus comportamientos de compra. Esto permite mejorar el desarrollo de productos, orientar las campañas de marketing y mejorar el servicio al cliente.
• Mayor eficiencia: El análisis de datos puede utilizarse para identificar ineficiencias en las operaciones, la logística y las cadenas de suministro. Al identificar áreas de mejora, las empresas pueden agilizar procesos, reducir costes y aumentar la productividad.
• Gestión de riesgos: El análisis de datos puede ayudar a las empresas a identificar y mitigar riesgos potenciales. Por ejemplo, puede utilizarse para evaluar la solvencia de los solicitantes de préstamos o predecir fraudes en transacciones financieras.
• Innovación: Los datos pueden generar nuevas ideas y oportunidades. Al descubrir patrones y tendencias ocultos en los datos, las empresas pueden desarrollar productos y servicios innovadores que satisfagan las necesidades cambiantes de sus clientes.
• Ventaja competitiva: en el mundo actual, impulsado por los datos, las empresas que aprovechan eficazmente el análisis de datos obtienen una ventaja significativa sobre sus competidores. Al utilizar los datos para fundamentar sus estrategias, pueden tomar decisiones más rápidas y fundamentadas y mantenerse a la vanguardia.

El análisis de datos permite a las empresas tomar decisiones más inteligentes en todos los aspectos de sus operaciones. Es una herramienta poderosa para entender a los clientes, optimizar los procesos, gestionar los riesgos e impulsar la innovación. Lea este whitepaperpara ver cómo Spreadsheet Server de insightsoftware ayuda a las empresas SaaS a mejorar su análisis de datos NetSuite.

¿Cuáles son los mayores obstáculos para un buen análisis de datos?

Aunque el análisis de datos puede mejorar drásticamente las decisiones empresariales al proporcionar información sobre indicadores clave de rendimiento (KPI) y métricas, la integración de datos procedentes de fuentes dispersas puede resultar engorrosa y requiere una laboriosa recopilación manual de datos.

Las empresas suelen tener acceso a múltiples fuentes de datos, como extractos de datos de marketing o financieros en formato de archivo CSV o Excel, que deben fusionarse antes del análisis. Este proceso manual lleva mucho tiempo y no es repetible, lo que provoca problemas de coherencia de los datos. Compartir hojas de cálculo también puede provocar errores de fórmula y enlaces rotos, lo que dificulta el acceso a una fuente común.

Los procesos manuales de recopilación y agregación de datos también pueden plantear problemas de gobernanza y seguridad, ya que compartir información financiera básica en hojas de cálculo o SharePoint puede exponer a una empresa a la ciberdelincuencia.

Cómo puede ayudar una solución de análisis de datos

Para construir una organización más orientada a la información, considere una solución de análisis de datos que integre las capacidades de análisis y gestión de datos, y evite problemas de compatibilidad. Una plataforma basada en la nube con acceso a datos locales e híbridos es crucial para acceder de forma rápida y sencilla a la información y tomar decisiones informadas. Una solución de análisis integral, como Logi Symphony de insightsoftware, es compatible con todo el proceso de análisis, desde la recopilación de datos hasta el suministro de información y acciones prescriptivas, con seguridad, flexibilidad, fiabilidad y rapidez.

La solución de análisis de datos adecuada ayudará a su empresa:

• Utilizar la información y los análisis basados en datos para mejorar la toma de decisiones y la experiencia del usuario.
• Aproveche los análisis integrados para crear cuadros de mando interactivos y visualizaciones personalizadas.
• Democratice el análisis de datos dotando a los usuarios empresariales de herramientas de análisis de autoservicio.
• Aproveche las funciones analíticas avanzadas para diferenciarse y superar a la competencia

Al transformar los datos brutos en información práctica, el software de análisis de datos como Logi Symphony le permite descubrir patrones y tendencias ocultos, mejorar las capacidades predictivas y tomar mejores decisiones empresariales basadas en datos. Programe una demostración para obtener más información sobre cómo insightsoftware puede proporcionar a su empresa una ventaja competitiva significativa en el mundo actual impulsado por los datos.