Analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva

Sabemos que las empresas generar muchos datos de clientes, proveedores, … y también sabemos que esos datos por si solos no tienen ningún valor. Ahora bien, esos datos tienen un potencial enorme, por eso mismo es muy importante realizar una tarea de procesamiento y almacenamiento precisos.

En otros artículos hablamos de cómo mejorar tu empresa, así como las decisiones que tomas usando dichos datos. Pues hoy vamos a profundizar en ese campo, veremos como tratar los datos y seguir una estrategia eficiente para sacar el máximo partido a ellos. Utilizaremos tres técnicas principalmente: la analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva.

Analítica de datos

En qué consiste la analítica; pues es el análisis computacional de datos o estadísticas. Esto se traduce en descubrir, interpretar y comunicar patrones que siguen esos datos con otros.

Por esto mismo a día de hoy, es una columna fundamental para las empresas en el ámbito digital. El objetivo es profundizar en grandes bancos de datos, como tus bases de datos, para extraer información precisa, ayudando a tomar las decisiones correctamente.

Ahora pasaremos a ver los tres tipos de analítica principales según la función que tiene cada una analizando los datos de los que se quiere sacar la información. Los tres tipos son: analítica descriptiva, predictiva y descriptiva.

La analítica descriptiva debería de ser obligatoria para todo, ya que define lo que vas a estudiar, por eso mismo la analítica predictiva y prescriptiva primero implementan la descriptiva. Otro tema que no debemos confundir, son las analíticas predictivas y prescriptiva, ya que no son lo mismo y lo veremos más adelante.

Análisis descriptivo

Se conoce a este tipo, como el estudio de datos o eventos que han ocurrido en el pasado. Describen dicho resultado y se documenta con exactitud. Las formas más claras de representar lo ocurrido son las siguientes:

  • Usando estadística que sea fácil de comprender por la persona a la que le vas a describir dichos datos, usando el mínimo, máximo. los mejores o peores, la media, etc. Si se pueden agrupar dichos datos, facilitará el trabajo.
  • Gráficos para resumir los datos. Esta manera es muy útil, ya que los humanos vemos mejor las cantidades representadas por medio de colores y porcentajes. Por ejemplo un diagrama de barras para representar las edades de tus clientes.
  • Por su puesto las tablas son uno de los aspectos más fundamentales a la hora de describir resultados o datos. Un ejemplo que nos da Google Trending son las búsquedas más realizadas en un año y te las representa por medio de una tabla.

Google Trens Búsquedas España

Análisis Predictivo

Como su nombre indica, este proceso determina que es lo más probable que suceda en el futuro. Está dentro del campo de la minería de datos que utiliza dicha información para determinar el resultado de una acción o calcular la probabilidad con la que se pueda dar un caso en concreto.

Apúntate gratis a las ventas online 👇👇👇

Aprende gratis el proceso para aumentar tus ventas con internet

Enviando sabes que aceptas nuestra política de privacidad.

Para este paso se necesita tener unas pautas para que el resultado sea lo más acertado posible:

  1. Necesitamos saber que es lo que queremos predecir. Por ejemplo si lo que queremos es revisar la probabilidad de que un cliente compre en nuestra tienda online.
  2. Hay que determinar que datos, extraídos en la fase de analítica descriptiva, son los más relevantes para hallar el objetivo que queremos predecir.
  3. Utilizar una Inteligencia Artificial (IA) que sea capaz de calcular todos esos datos entregados. También hay que proveerle a dicha IA del resultado que ha obtenido para que así el proceso de aprendizaje se pueda llevar a cabo
  4. Revisar los resultados que nos haya dado la IA, ya que tiene que saber predecir y si el modelo esta hecho para que la IA memorice los datos, no estará entendiendo lo que puede pasar en el futuro y nos arrojará resultados de la actualidad. Para ello hay que medir el grado de generalización y analizar el error que ha tenido en cada interacción del modelo.
  5. Una vez el modelo sea robusto, quiere decir que estará listo para predecir lo que habíamos elegido en el paso 1

El paso 4 es el más complicado y en el que te recomiendo que pidas ayuda, ya que es extenso, aunque si quieres saber más del tema, en este artículo sobre Inteligencia Artificial, doy unas pocas pinceladas a lo que es.

😎 Por cierto, ¿Sabes que podemos posicionar tu web o tienda y atraer contactos? Click aquí para saber más >>

La clave de este paso es el proceso de Machine Lerning. Para procesar toda la cantidad de datos que genera tu empresa, ya que es imposible realizarla a mano, se requiere de una buena técnica de Inteligencia Artificial como es el aprendizaje automático y los modelos estadísticos. Con dicha técnica, se podrá entrenar a nuestros algoritmos para que vayan aprendiendo comportamientos y así predecir los sucesos que podrán suceder sobre los datos entregados.

Un ejemplo de apoyarte en esta técnica de analítica, es que serás capaz de adelantarte a la demanda que requerirán los clientes dependiendo del sesgo que hayas utilizado, como puede ser la edad o el sexo y así podrás captar, fidelizar y evitar fugas de tus clientes.

Análisis Prescriptivo

El propósito de estos análisis, es literalmente, decirte que acciones debes tomar para eliminar un problema futuro o anticiparse a una tendencia en auge. Su tarea es optimizar los recursos y aumentar la eficiencia operativa, utilizando técnicas de simulación que ayudan a conocer el mejor camino.

Este tipo simplifica una cantidad enorme de datos y luego sugiere que cambios hacer para optimizar el problema que tengamos en el negocio. Utilizando la prescripción, tendremos un abanico de estrategias para reducir los costes o aumentar los beneficios.

Un ejemplo que usa esta técnica, son los conocidos experimentos aleatorios.

Experimentos aleatorios

Se usan mucho en varios campos, aunque los más conocidos son los que se usan para mejorar y optimizar los sitios web y el marketing. En ese caso se les conoce como tests A/B.

Un ejemplo de uso seria el siguiente:

Utilizamos una IA para determinar el tiempo que visitará un cliente nuestra web. Pues tras analizar los datos, determinamos que el color y la fuente son dos factores muy importantes. Una vez que tenemos seleccionados los factores, quedaría estudiarlos de forma muy exhaustiva, para determinar si el patrón de colores o la fuente tiene que ser la misma para toda la web o si influyen otros factores.

Una vez que lo hayamos hecho y tengamos la decisión, lo más inteligente sería realizar los experimentos aleatorios. Podemos ofrecer a la mitad de los usuarios una versión de la web y a los otros la original y ver cual de las dos tiene más aceptación o pasan más tiempo en ella.

Conclusión

En este artículo hemos hablado de una de las bases del tratamiento de datos y encaminarlos a darnos los resultados que queremos, vender más y mejorar la empresa. Esperamos que te hayamos despertado el interés y que intentes aplicar estos tres tipos a tu empresa y ver los resultados que puedan arrojarte. Un saludo de parte de todo el equipo de FC-networks y si tienes alguna cuestión, aquí estamos para todo lo que necesites.

 

¿Sabes que hacemos software cloud a medida?

➝ Click para saber más sobre software cloud a medida
5/5 (2 Reviews)

¡Dale caña y haz que se enteren!