Analítica de datos: qué es, para qué sirve y ejemplos
DataEl Machine Learning, junto con otras técnicas de Analítica de Datos de base estadística, es actualmente la herramienta más potente para la detección automática de ciberataques de última generación, pero este no es el único uso de la analítica avanzada.
¿Qué es la analítica de datos?
La utilización de internet y del resto de sistemas y tecnologías de comunicación (TIC), genera ingentes cantidades de datos de todo tipo, como por ejemplo la tipología de los paquetes de datos que viajan por las redes, su itinerario y su frecuencia. En muchos casos, se puede detectar la cadencia de pulsado de teclas en un teclado, las aplicaciones que un usuario ejecuta y los sitios web que visita.
Los sistemas de Analítica Avanzada de Datos y Machine Learning utilizan esta abundancia de Big Data con diversas finalidades:
- Gestión de datos de clientes
- Personalización de la experiencia de usuario
- Ciberseguridad y detección de anomalías
- Detección de fraudes
- Gestión del riesgo
- Análisis de operaciones
- Realización de estudios de mercado
Si queremos encontrar una buena definición de la analítica de datos, tenemos que relacionarla con el Business Intelligence, pues aquella no es otra cosa que una puerta a través de la que las empresas son capaces de comprender la información más relevante para tomar decisiones de negocio acertadas.
Cómo se utiliza la analítica de datos
El proceso analítico que conlleva una analítica avanzada de datos incluye seis pasos:
- En primer lugar, es necesario conocer el estado inicial de la empresa y, si existe un problema dado, identificarlo con claridad.
- A continuación es imprescindible saber qué datos es necesario analizar para mejorar esa situación inicial o solucionar el problema.
- La tercera fase es la de preparar los datos para el análisis, ya que la analítica avanzada de datos se mueve dentro de ciertos parámetros.
- Análisis de datos propiamente dicho.
- Implementación de análisis y modelos.
- Supervisión y optimización del rendimiento.
Beneficios de la analítica de datos
Simplifica procesos complejos
Sobre todo en entornos en los que el departamento de Tecnologías de la Información (TI) colabora con los equipos especializados en analítica de datos, Big Data, Machine Learning e Inteligencia artificial.
Acelera la capacidad de reacción
Si bien la analítica avanzada de datos tiende a centrarse, inicialmente, en el análisis del pasado para informar decisiones de futuro (analítica de negocio), la analítica predictiva permite que la empresa se adelante a los acontecimientos. La solución de problemas ya no es el único objetivo de esta disciplina, que también evita que dichos problemas aparezcan.
Ayuda en tareas de monitorización y gestión
La analítica prescriptiva de datos es capaz de afinar los procesos de análisis gracias a la intervención de técnicas de Machine Learning. Siempre que los datos sean consistentes y fiables, las propias inteligencias artificiales serán capaces de tomar determinadas decisiones operativas. Se elimina así una buena parte del error humano.
Elimina riesgos en decisiones operativas
La analítica de datos ofrece un análisis de gran cantidad de variables en informes personalizables que todos los departamentos relevantes de una empresa pueden compartir. De este modo, todos los actores encargados de la toma de decisiones operativas cuentan con la misma información. Resulta más sencillo, pues, llegar a decisiones que mejoren los resultados del negocio.
Además, cada uno de los departamentos implicados puede ofrecer su propio feedback para mejorar la operatividad de la IA.
Inmediatez sin riesgo
Uno de los beneficios más importantes de la analítica de datos es la posibilidad de tomar decisiones en tiempo real una vez que la empresa es consciente de que existe un problema. La capacidad de decidir en el momento adecuado es clave para adaptar el funcionamiento de las empresas a las tendencias del mercado. Algo que el Machine Learning y la analítica de datos ponen al alcance de cualquier compañía que quiera destacar en su sector.
Ejemplos de analítica de datos
Uber
A través del análisis de los datos de GPS, Uber fue capaz de desarrollar mapas que devolvían rutas optimizadas a los conductores. Esto influye en la política de precios y en la experiencia de usuario.
Pero la analítica avanzada también permite a la empresa analizar datos de oferta y demanda de rutas, lo que tiene impacto en los precios finales de cada trayecto.
Amazon
Puede que en el campo del comercio al por menor la analítica de datos se utilice más que en ningún otro. Gigantes como Amazon son capaces de recoger todo tipo de datos sobre las personas que navegan por su web y adaptar de este modo sus ofertas y sus campañas de marketing.
Comentarios tan comunes como «he buscado el precio del café y ahora Google solo me muestra anuncios de cafeterías» demuestran hasta qué punto el buscador ha usado de manera eficiente la analítica avanzada de datos y el Machine Learning para desarrollar su algoritmo.
Barak Obama
Los ejemplos de uso de la analítica de datos anteriores se referían a empresas, pero partidos políticos y marcas personales también pueden beneficiarse de la analítica descriptiva o de la analítica avanzada en general. Así lo hizo el expresidente estadounidense Barak Obama.
Durante su campaña de reelección en 2012 se sirvió de un equipo de 20 empleados cuya única función era analizar los datos recibidos por la oficina de campaña. A partir de esos datos, que incluían las preferencias de sus votantes, diseñó todo tipo de actos y estrategias electorales.
El Análisis de Datos es solo una de las muchas técnicas y estrategias que un profesional del marketing debe manejar con soltura.
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