El análisis avanzado utiliza técnicas sofisticadas como estadísticas multivariadas, minería de datos, aprendizaje automático, visualización, simulación, minería de texto, análisis de gráficos (redes), pronósticos, optimización y simulación para descubrir información, identificar patrones, predecir resultados y generar recomendaciones.
¿Por qué es importante el análisis avanzado?
Para acelerar la innovación y superar a la competencia, las empresas utilizan análisis avanzados para generar información predictiva y tomar decisiones mejores y más informadas con mayor rapidez. Los análisis avanzados se utilizan para optimizar y mejorar las operaciones comerciales, reducir los riesgos y personalizar las experiencias de los clientes.
Los análisis avanzados pueden resolver problemas que los informes de BI no pueden y se pueden aplicar a diferentes casos, como monitorear y evaluar las redes sociales, predecir fallas de máquinas y pronosticar la oferta y la demanda, ajustar dinámicamente los precios, detectar fraudes, desgaste de clientes y muchos más.
Técnicas Avanzadas de Analítica
Las técnicas utilizadas en el análisis avanzado son más profundas que la BI o el análisis descriptivo. Mientras que BI se enfoca en datos estructurados históricos de varias fuentes, el análisis avanzado aborda datos estructurados y no estructurados de fuentes dispares. BI generalmente produce un resumen del desempeño pasado, mientras que el análisis avanzado mira hacia el futuro para ayudar a optimizar e innovar en el presente.
- Agrupación: agrupa cosas para reconocer fácilmente similitudes y diferencias en un conjunto de datos, lo que facilita las comparaciones
- Análisis de cohortes: analiza el comportamiento de un grupo de personas para obtener información amplia.
- Análisis de eventos complejos: proporciona información en tiempo real mediante el análisis de datos de eventos de varias fuentes y señala las relaciones de causa y efecto. También conocido como procesamiento de eventos complejos (CEP).
- Minería de datos: identifica secuencias, relaciones y valores atípicos en grandes conjuntos de datos, que se pueden usar para evaluar oportunidades y riesgos
- Aprendizaje automático: encuentra patrones complejos y produce predicciones precisas que se pueden usar en la personalización, la detección de fraudes y la microsegmentación.
- Análisis predictivo: predicciones sobre resultados comerciales basadas en datos históricos, modelos estadísticos y aprendizaje automático
- Análisis de retención: se utiliza para comprender las cohortes de usuarios/clientes, lo que ayuda a determinar los factores de retención y las estrategias de crecimiento.
Cómo funciona el análisis avanzado
El análisis avanzado es aplicable a todas las industrias y se puede utilizar en todas las funciones comerciales dentro de una organización.
Operaciones de negocios
En un mundo acelerado, las empresas deben poder reaccionar rápidamente. Con análisis avanzados, una empresa puede tomar decisiones basadas en predicciones precisas, lo que puede mejorar el rendimiento y la productividad y aumentar los ingresos.
Recursos humanos
Los análisis avanzados pueden aprovechar los datos de recursos humanos para ayudar a reducir los costos de reclutamiento y contratación, disminuir la rotación y mantener/aumentar la satisfacción general de los empleados.
Manufactura e Inventario
La demanda, las preferencias y el costo cambian constantemente, lo que afecta qué productos se fabrican, venden y distribuyen, y cómo. Los análisis avanzados pueden ayudar a prevenir fallas en las máquinas, reducir las existencias irrelevantes, acelerar los pedidos y reducir los costos de distribución.
Marketing
Comprender a los clientes es clave para predecir cómo se comportarán en el futuro. Los análisis avanzados pueden ayudar a crear experiencias de marketing personalizadas e identificar oportunidades de ventas.
Análisis de riesgo
La gestión de grandes conjuntos de datos en tiempo real puede ayudar a detectar fraudes, monitorear la reputación del cliente y reducir el riesgo futuro.
