Por: Cristián Carrasco. Jefe Comercial en Rom Mayer
En los últimos años ha surgido una economía basada en los datos, impulsada por la revolución digital, el aumento de la conectividad y la difusión instantánea de la información.
Transformando la forma en que trabajamos y operamos, tanto a nivel individual como empresarial e institucional. La importancia de los datos y su análisis mediante modelos avanzados y técnicas de aprendizaje automático es cada vez más reconocida.
En la actualidad, la humanidad genera enormes cantidades de datos y deja huellas digitales que revelan sus preferencias, necesidades, consumo, actividades e intereses.
Es por esto que los términos “Inteligencia Artificial” y “Aprendizaje Automático” se utilizan cada vez más.
Los nuevos sistemas de análisis de datos están transformando la forma en que se toman decisiones en el mundo empresarial. Cada vez más empresas, están reconociendo el valor potencial que tienen sus datos. Descubrir y predecir patrones, tendencias y comportamientos con anticipación es fundamental para lograr una ventaja competitiva.
Definir modelo para la toma de decisiones
Para las empresas, es fundamental definir un modelo adecuado de toma de decisiones basado en conocimientos relevantes y procesables producidos por algoritmos de análisis avanzados. Hoy en día, el equilibrio entre la capacidad predictiva de las técnicas estadísticas y de aprendizaje automático y la experiencia de los directivos es un requisito fundamental para impulsar el proceso de toma de decisiones.
Cuando se habla de analítica de datos, a menudo se utiliza el término big data, que hace referencia a la recopilación, gestión y análisis de un gran volumen de datos que, por su tamaño y complejidad, supera las capacidades de procesamiento de las herramientas tradicionales.
A través de la analítica de datos, se pueden detectar tendencias y extraer conclusiones que permiten tomar decisiones más informadas.
Programas de analítica de datos
Los programas de analítica de datos están evolucionando a medida que avanza la transformación digital de las empresas. A pesar de la complejidad que se les puede atribuir, cualquier empresa puede aprovechar sus beneficios con la metodología adecuada.
Para tomar decisiones basadas en la analítica de datos, es necesario asegurarse de que la información disponible esté bien organizada, sea precisa y fácilmente interpretable. Para ellos es necesario crear un procedimiento estándar que pueda integrar los datos de distintas fuentes, tanto internas como externas.
Las técnicas analíticas utilizadas son IA, algoritmos ML, modelado predictivo, automatización de procesos empresariales, aprendizaje profundo y más para aprender y analizar datos empresariales.
Las soluciones y herramientas de analítica avanzada amplían y combinan tanto la analítica prescriptiva como la predictiva para visualizar datos, encontrar patrones y mejorar la toma de decisiones. La lista de metodologías crece constantemente y, con el tiempo, se adoptan nuevas técnicas. Sin embargo, las tareas básicas que este método de análisis ayuda a realizar son la segmentación, la clasificación, la correlación, la previsión y la asociación.
La segmentación ayuda a combinar diferentes datos similares. La clasificación cataloga los elementos no clasificados.
La correlación identifica la conexión entre las propiedades de los elementos. La previsión proporciona a la empresa un resultado futuro predecible y la asociación ayuda a la empresa a evaluar el número de veces que puede darse la coincidencia de dos datos en un conjunto de datos brutos y la derivación de reglas.
Analítica en todas partes
Muchas empresas obtienen información sobre su negocio, encuentran lagunas en las políticas, anticipan la dinámica del mercado y encuentran nuevas tendencias de mercado. También se espera que se incluyan en la analítica avanzada muchas metodologías complejas, como la cultura digital, el análisis de conglomerados, el procesamiento de eventos complejos, la estadística multivariante, la inteligencia de decisiones, etc.
Algunas de las ventajas de la analítica avanzada contemplan la previsión precisa, mejor gestión del riesgo, visión más profunda y procesable de los datos del mercado, decisiones más rápidas, frena los sesgos cognitivos, identificación de nuevas oportunidades en el mercado para una acción de respuesta según la demanda y detección temprana de problemas potenciales.
Las metodologías y técnicas de la analítica avanzada están evolucionando constantemente y se espera que se integren nuevas metodologías en el futuro. Si desea obtener más información sobre la analítica de datos y cómo aplicarla en su empresa, puede contactar al equipo de expertos de Rom Mayer
