El tipo de información que se obtiene de los datos depende del tipo de análisis que se realice. En los campos de data analytics y data science existen cuatro tipos principales de análisis de datos: Descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
En este artículo explicaremos cada uno de los cuatro tipos de análisis de datos y te contaremos por qué son útiles. ¡Vamos a por ello! 🚀
Tipos de análisis de datos
- Descriptivo: este tipo de análisis ahonda en los datos pasados para averiguar información sobre lo acontecido en el histórico de una empresa. Nos dan una visión general y nos aportan la comprensión del rendimiento de una compañía en diferentes hitos temporales. Dan respuesta a: “¿Qué ha pasado?”.
- Diagnóstico: el análisis de diagnóstico describe las técnicas que se utilizará para preguntar a los datos: “¿Por qué ha ocurrido esto?”. La intención es hacer una inmersión profunda en los datos para buscar insights. Una vez que sabemos lo que ha ocurrido, querremos saber por qué ha ocurrido. Ahí es donde entra en juego el análisis de diagnóstico: entender por qué se está desarrollando una tendencia o por qué se ha producido un problema permitirá que la inteligencia empresarial aborde los problemas. Hay que evitar conjeturas inexactas y no confundir correlación y causalidad.
- Predictivo: estos análisis utilizan estadísticas y técnicas de modelado para hacer predicciones sobre resultados y rendimiento futuros. El análisis predictivo examina los patrones de datos actuales e históricos para determinar si es probable que esos patrones vuelvan a surgir. Esto permite a las empresas y a los inversores ajustar el uso de sus recursos para aprovechar posibles acontecimientos futuros. Con este tipo de análisis mejoraremos la eficiencia operativa y reduciremos el riesgo, y daremos respuesta a preguntas como: ¿Qué es probable que ocurra en el futuro?.
- Prescriptivo: es un tipo de análisis de datos que trata de responder a la pregunta «¿Cuál es la mejor estrategia a seguir?». Implica el uso de la tecnología para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones a través del análisis del raw data. La analítica prescriptiva tiene en cuenta específicamente la información sobre posibles situaciones o escenarios, los recursos disponibles, el rendimiento pasado y el rendimiento actual, y sugiere una estrategia operativa. Puede utilizarse para tomar decisiones en cualquier horizonte temporal, desde el inmediato hasta el de largo plazo. Es lo contrario de la analítica descriptiva, que examina las decisiones y los resultados a posteriori.
El análisis de datos es como buscar un tesoro; utilizando pistas e información del pasado se puede averiguar cuál debe ser el siguiente paso. Con el tipo de análisis adecuado, cualquier tipo de empresas y organizaciones pueden utilizar sus datos para tomar decisiones más inteligentes, invertir con acierto, mejorar los procesos internos y, en definitiva, aumentar sus probabilidades de éxito.
¡Resumiendo!
De este artículo tienes que quedarte con cuatro tipos de análisis de datos:
- Descriptivo: “¿Qué ha pasado?”
- Diagnóstico: “¿Por qué ha ocurrido?”
- Predictivo: “¿Qué es probable que ocurra en el futuro?”
- Prescriptivo: “¿Cuál es la mejor estrategia a seguir?”
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