¿Qué es analytics avanzado?

Estas técnicas van más allá de la business intelligence (BI) tradicional y la estadística descriptiva, empleando métodos como el análisis predictivo, la inteligencia artificial (IA), el machine learning (ML), la minería de datos y el análisis estadístico. El objetivo del analytics avanzado es permitir que las organizaciones tomen decisiones basadas en datos, predigan tendencias futuras y optimicen los procesos de negocio.

Mediante el uso de algoritmos avanzados y potencia computacional, el analytics avanzado puede manejar conjuntos de datos complejos y ofrecer insights más profundos, lo que en última instancia conduce a un mejor rendimiento, innovación y beneficio competitivo.

La historia del analytics avanzado tiene sus raíces en la evolución del análisis de datos y la tecnología informática, que progresó 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 simples. La llegada de las computadoras 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.

Las décadas de 1980 y 1990 vieron el auge de las herramientas de BI, que permitieron a las organizaciones generar informes y realizar análisis descriptivos. Estas herramientas proporcionaban información basada en datos históricos, pero su capacidad de predicción era limitada. Al mismo tiempo, se produjeron avances en los programas y métodos estadísticos que allanaron el camino a técnicas de análisis de datos más sofisticadas.

El final de la década de 1990 y principio de la de 2000 marcaron el comienzo de la era del big data, impulsada por el crecimiento exponencial de los datos de Internet, las redes sociales y las tecnologías de sensores. Este periodo vio el desarrollo de herramientas y técnicas de analytics más avanzadas, como la minería de datos, el machine learning (ML) y el analytics 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 impulsaron el analytics avanzado a nuevas alturas. La computación en la nube facilitó 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 analytics avanzado y el analytics empresarial tradicional difieren en varios aspectos clave, principalmente en términos de su complejidad, técnicas y resultados.

El analytics avanzado abarca varias técnicas sofisticadas. Algunas de las técnicas clave involucradas incluyen:

Analytics predictivo: esta técnica emplea datos históricos, algoritmos estadísticos y aprendizaje automático (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.

Analytics de texto: El analytics 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.

Analytics de big data: Esta técnica maneja y analiza grandes y diversos conjuntos de datos (estructurados, semiestructurados y no estructurados) empleando tecnologías como bases de datos Hadoop, Spark y NoSQL.

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

El analytics avanzado se basa en una gama de tecnologías sofisticadas para procesar y analizar conjuntos de datos complejos. Algunas de las tecnologías clave que se emplean incluyen:

Las tecnologías de IA permiten que los sistemas aprendan de los datos, identifiquen patrones y hagan predicciones o tomen decisiones con una intervención humana mínima. Las técnicas incluyen aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje por refuerzo y aprendizaje profundo.

Las tecnologías de PNL, como las que se encuentran en la API de lenguaje natural de Google Cloud o IBM Watson, permiten el análisis y la comprensión del lenguaje humano, habilitando el analytics de texto, el análisis de opinión y las funciones de chatbot. Se emplea software como SAS, RapidMiner y KNIME 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 el análisis de conjuntos de datos masivos al proporcionar almacenamiento distribuido y capacidades de 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 emplean bases de datos NoSQL modernas como MongoDB, Cassandra y Elasticsearch, que están diseñadas para manejar grandes volúmenes. Apache Kafka y Apache Flink permiten el procesamiento y analytics de datos en tiempo real, lo que permite a las organizaciones analizar flujos de datos y decidir sobre la marcha. R y Python, con sus extensas bibliotecas para análisis estadístico y ciencia de datos (como caret de R y scikit-learn de Python), son ampliamente utilizados 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 los analytics avanzados sean más accesibles y rentables.

Las plataformas y aplicaciones de analytics, 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 analytics 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 insights.

El analytics avanzado encuentra diversas aplicaciones en diversas industrias, lo que impulsa mejoras sustanciales en la eficiencia, la toma de decisiones y la innovación.

En la atención médica, el analytics avanzado es fundamental para predecir brotes de enfermedades, personalizar los planes de tratamiento y optimizar las operaciones hospitalarias. Al analizar los datos y los historiales médicos de los pacientes, los proveedores de atención médica pueden identificar patrones que indican posibles problemas de salud, lo que permite una intervención temprana y tratamientos más eficaces.

El analytics avanzado también ayuda a gestionar los recursos del hospital al predecir las admisiones de pacientes y optimizar los niveles de personal, mejorando así la atención general al paciente y la eficiencia operacional.

En la industria financiera, los profesionales emplean analytics avanzados para la detección de fraudes, gestión de riesgos y segmentación de clientes. Las instituciones financieras emplean neural networks para detectar patrones de transacciones inusuales que podrían indicar actividad fraudulenta, proporcionando un mayor nivel de seguridad para sus clientes.

Los equipos de gestión de riesgos emplean modelos predictivos para evaluar el impacto potencial de diversos escenarios económicos, ayudando a los bancos a tomar decisiones de inversión más informadas. Además, el analytics avanzado permite una segmentación más precisa de los clientes, lo que permite ofrecer productos y servicios financieros personalizados que mejoran la satisfacción y la lealtad del cliente.

El sector de venta minorista se beneficia significativamente de los analytics avanzados en áreas como forecasting, 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 del cliente.

Los analytics avanzados también ayudan en las estrategias de precios dinámicos, permitiendo a los minoristas ajustar los precios en tiempo real en función de las tendencias del mercado real y la competencia. Además, al optimizar las operaciones de la cadena de suministro, los minoristas pueden reducir costos y mejorar los plazos de entrega, así como la experiencia general del cliente.

En la industria manufacturera, el analytics avanzado impulsa mejoras en el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la optimización de la producción. El mantenimiento predictivo emplea datos de sensores y modelos ML para predecir fallas en el equipamiento antes de que se produzcan, reduciendo el tiempo de inactividad y alargando 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 raíz, lo que garantiza una mayor calidad del producto y reduce el desperdicio. Además, el analytics avanzado optimiza los programas y procesos de producción, lo que conduce a una mayor eficiencia y menores costos operativos. Estas aplicaciones contribuyen colectivamente a operaciones de fabricación más confiables y eficientes.