Analítica avanzada y su importancia para su negocio
El análisis avanzado involucra técnicas complejas y modernas que las organizaciones utilizan para hacer mejores predicciones y decisiones comerciales.
Tradicional análisis de datos and business intelligence techniques seem to be inefficient for many use cases in this technologically advancing world.
Nowadays, many organizations are moving from traditional methods to modern techniques and are now harnessing the benefits of advanced analytics.
Muchas técnicas utilizadas en el análisis avanzado abarcan la inteligencia artificial (IA), máquina de aprendizaje (ML) y más para ayudar a las organizaciones de diversas maneras.
Whether it’s developing marketing campaigns, finding loopholes in new institutional policies, or improving security in banking systems, the usage of advanced analytics is growing.
En este artículo, hablaré sobre análisis avanzados y cómo es importante para su negocio.
¡Empecemos!
¿Qué es el análisis avanzado?
Advanced analytics is a data analytics methodology leveraging different analytics tools and techniques to forecast events, predict an outcome, make better decisions, and gain valuable insights in order to improve business.
Analytics techniques used here are AI, ML algorithms, predictive modeling, business process automatización, deep learningy más para aprender y analizar datos comerciales de múltiples fuentes. Las soluciones y herramientas de análisis avanzado amplían y combinan análisis prescriptivos y predictivos para visualizar datos, encontrar patrones y mejorar la toma de decisiones.
Advanced analytics finds usage in various industries and businesses, including data mining, marketing, advertisement, and cybersecurity. Many businesses use it to gain insights into their business, find loopholes in policies, anticipate market dynamics, find new market trends, and utilize it for many other purposes.
Muchas metodologías complejas, como la cultura digital, el análisis de conglomerados, evento complejo processing, multivariate statistics, decision intelligence, etc., are also expected to be included in advanced analytics.
The list of methodologies under the umbrella of advanced analytics is constantly growing, and with time, new techniques are being adopted. However, the basic tasks that this analytics method helps accomplish are segmentation, classification, correlation, forecasting, and association.
- La segmentación ayuda a combinar diferentes datos similares
- La clasificación ayuda a clasificar elementos no clasificados.
- La correlación es una tarea que identifica la conexión entre las propiedades de los elementos
- Forecasting task gives the business a predictable future outcome
- La asociación ayuda a la empresa a evaluar la cantidad de veces que puede ocurrir una ocurrencia conjunta de dos datos en un conjunto de datos sin procesar. También ayuda a identificar la derivación de reglas.
Analítica Avanzada: Beneficios
Advanced analytics is a powerful method used by many businesses across the globe. It gives businesses access to numerous data analytics techniques that help them to avert business challenges and grow la organización.
Los beneficios de la analítica avanzada son:
- exactoate forecastEn g: The primary benefit of advanced analytics that has attracted most businesses toward it is the high level of accuracy in forecasting.Unlike old BI tools that still make use of elements of uncertainty, advanced analytics can predict the outcomes more effectively and help you decide whether you should make your business decisions in that direction.
- Mejor gestión de riesgos: Risk is part and parcel of any business, and advanced analytics serves as the best solution for minimizing it. The high prediction accuracy helps the organization in better risk management and curbs the chance of costly mistakes. Whether you are starting a new venture or launching a product, advanced analytics can help you prevent potential loss.
- Profundizando en los detalles: Con herramientas de análisis avanzadas, puede tener una visión procesable más profunda de los datos del mercado. Al analizar la dinámica del mercado y utilizar modelos predictivos, puede identificar el potencial de su próximo paso comercial en el mercado.
- Decisiones más rápidas: With highly accurate future predictions, you can make quicker decisions on any business strategy. It helps you to back any decision where you have predicted any favorable outcome.
- Reduce los sesgos: Another major benefit of implementing advanced analytics is its ability to curb cognitive biases that can negatively impact any business decision. Advanced analytics uses machine learning and AI that gives you a more data-driven outcome and logical solution to a decision.
- Anticipar oportunidades y problemas: Mediante el uso de herramientas analíticas avanzadas confiables, las empresas pueden identificar nuevas oportunidades en el mercado y actuar según la demanda. Además, también puede ayudarlo a detectar posibles problemas en su enfoque comercial y realizar los cambios correspondientes.
Técnicas de Analítica Avanzada
El análisis avanzado involucra una variedad de técnicas que trabajan juntas para ayudar a las organizaciones a hacer predicciones y tomar decisiones comerciales. Aquí hay algunas técnicas populares:
- Procesamiento de datos: La minería de datos es una de las técnicas más utilizadas para identificar patrones, lagunas y tendencias con un conjunto de datos determinado. También ayuda a establecer una relación entre variables en un conjunto de datos para resolver posibles problemas. La minería de datos combina inteligencia artificial, estadísticas y aprendizaje automático para realizar tareas de manera efectiva.
- Análisis de los sentimientos: Análisis de los sentimientos is a modern technique that utilizes natural language processing (NLP), biometrics, and text analysis to check whether the text is negative, neutral, or positive. It helps businesses in analyzing the emotion of their potential customers and how they perceive a brand or a new product.
- Análisis de grandes datos: Es otra técnica bien conocida que se implementa en análisis avanzados para evaluar una gran cantidad de datos no estructurados, semiestructurados y estructurados. Esta técnica es muy útil para descubrir las tendencias del mercado, la correlación entre entidades, los patrones ocultos, los gustos de los clientes y otra información oculta de un gran conjunto de datos.
- Visualización de datos: Visualización de datos presenta los datos en un formato gráfico. Es una práctica de análisis estándar de las entidades comerciales mostrar el análisis y otra información a través de una representación gráfica. La visualización de datos es más que simples gráficos y diagramas de flujo; muestra mucha más información, como cómo le está yendo a su negocio y hacia dónde se dirige.
- Análisis de conglomerados: Advanced analytics utilizes cluster analysis to analyze unstructured data sets and identify clusters of similar data points. It is a common analysis method that helps businesses classify unstructured data and utilize them for finding related information. Not only similarities, this technique also helps in finding differences in those data points and showcasing them visually.
- Aprendizaje automático: Without a doubt, machine learning is a highly used advanced analytics technique where it learns vital information from collected data sources and produces a detailed model. This helps in identifying complex patterns and creating accurate predictions that will help decide the roadmap of the organization.
- evento complejo processEn g: evento complejo processing is a useful method that helps track and analyze streams of structured data in real time and predict highly-accurate actionable conclusions. It utilizes a specialized technique of pattern matching to recognize any event or action and provide all the vital information on how to respond to that event.
- Análisis de cohortes: This technique helps in breaking huge sets of data into related sets and using the insights to make your next move on the target market.
Businesses use this technique to declutter large amounts of customer information based on different analyses and then segregate them into relatable groups. It is often used for testing the accuracy of hypotheses of different assumptions based on sample data.
- Modelado predictivo: Predictive modeling is widely used by businesses because it helps them in making predictions about future outcomes of a business strategy. The prediction is based on historical data, and this technique uses machine learning and statistical modeling to forecast the outcome. And using predictions, businesses can decide their next moves accordingly while minimizing risks.
- Análisis de simulación: El análisis de simulación es beneficioso para las empresas, ya que esta técnica lo ayuda a predecir resultados alternativos que pueden ocurrir durante, antes o después de que se haya implementado una decisión.
- multivariadoate Estadísticas: It is a highly advanced technique that involves different methods to examine the connection between different variables within a data set. It identifies the connection at the same time to provide an accurate resultado.
- Análisis de transmisión: Streaming analytics is a modern advanced technique that assesses high-bandwidth streaming data continuously, and that too in real-time. Many businesses running online stores often utilize this technique to understand different information related to sales and customer behavior.
- Analítica prescriptiva: Las organizaciones suelen utilizar el análisis prescriptivo, ya que combina los atributos del análisis predictivo y la inteligencia empresarial. Esta técnica ayuda a las organizaciones a decidir el siguiente paso y allana el camino en función de los registros anteriores.
Business Intelligence vs. Analítica Avanzada
Business intelligence (BI) and advanced analytics are the two most popular choices for business organizations to help them make highly accurate data-driven decisions. Even though they aim for similar tasks, there are many differences between them.
| Analítica avanzada | Inteligencia empresarial | |
| Definición | Advanced analytics uses various modern techniques and modeling strategies to predict the future and make decisions accordingly. Está orientado principalmente hacia eventos futuros. | BI uses previous performances and historical data to help an organization improve its business. Se orienta principalmente hacia eventos pasados y presentes. |
| Propósito primario | Su objetivo principal es descubrir problemas complejos en un negocio y decidir el curso de acción en consecuencia. | Ayuda a obtener información sobre datos históricos y abordar problemas menores. |
| Principales técnicas involucradas | Las técnicas involucran minería de datos, aprendizaje automático, análisis semántico, análisis de cohortes, coincidencia de patrones y muchas más. | Las técnicas involucran minería de datos, informes y consultas. |
| Uso de grandes datos | Con frecuencia utiliza Big Data. | Casi regularmente utiliza Big Data. |
| Tipo de análisis | It makes a highly accurate predictive analysis. | Descubre la causa raíz del patrón de datos. |
| Uso del tipo de datos | El análisis avanzado utiliza tipos de datos estructurados y no estructurados. | La inteligencia empresarial implica tipos de datos mayoritariamente estructurados. |
| Enfoque | Se necesita un enfoque de gestión proactiva. | It makes a reactive business approach for processing información. |
| Generación de conocimiento | Knowledge is automatically eneroated in this method. | Knowledge is generated manually. |
| Usuarios | Los analistas de negocios y los científicos de datos son los principales usuarios de análisis avanzados. | Es utilizado principalmente por analistas de negocios y usuarios |
Casos de uso de análisis avanzado
Advanced analytics can be used in many ways in your current business ecosystem, such as:
- Optimización de la cadena de suministro: Advanced analytics can help your organization evaluate demand, changing customer preferences, adjust to cost fluctuations, and create a dynamic supply chain. It makes the supply chain adaptable to quick market changes and helps in reducing delays, curbing distribution costs, and streamlining processpor ejemplo.
- Realización de análisis de marketing: It helps businesses make customized and targeted marketing campaigns and sell products. This way, you can avoid ineffective strategies and reduce money wastage. By analyzing future outcomes, you can identify the chances of up-sell and cross-sell and also enhance experiencia del cliente.
- Racionalización de las operaciones comerciales: With advanced analytics, you can streamline your operation and make them adapt to changing market trends. Unlike BI tools that might not appropriately adapt to changing market conditions, advanced analytics can help improve the performance, revenue, and productivity of your organization.
- Análisis de vectores de riesgo: By implementing advanced analytics, businesses can analyze huge data sets and data streams in real-time. This allows you to detect patterns in data that can pose greater risks to the organization. From payment fraud and policy loopholes to insurance liabilities and monitoring customer reputation, advanced analytics can help mitigate risks and save money.
Algunas herramientas de análisis avanzadas
#1. Con mucho
Con mucho is an efficient advanced analytics tool that can help you gain deeper insights about your business from your applications. It’s available on a private cloud or can be self-hosted. It lets you track your product’s performance and customer’s behavior and journey on desktop, web, and mobile applications.
Características y Beneficios:
- Control y propiedad de datos completos
- Es extensible con la ayuda de complementos.
- Acceso a datos más fácil con paneles personalizables
- Analítica de productos
- Support for tracking strategy
- Notificaciones push interactivas
- Informes por correo electrónico y fallos
- greater security with user permissions
- Privacidad de datos mejorada con el cumplimiento de las normas de cumplimiento como HIPAA, GDPR y COPPA
En GitHub, obtuvo más de 5.1 estrellas y 949 bifurcaciones en total.
#2. Superservicio Apache
superconjunto is a data exploration and visualization platform by Apache. This enterprise-ready, modern inteligencia empresarial La aplicación puede aumentar o reemplazar las herramientas de BI propietarias para muchas empresas.
Características y Beneficios:
- Puede crear gráficos rápidamente utilizando Superset no-code interfaz.
- Realice consultas avanzadas con el potente editor de SQL basado en web
- Defina métricas y dimensiones personalizadas rápidamente con una capa semántica ligera
- Supports almost all SQL databases out of the box
- Data visualization with many beautiful visualizations like bar charts, geospatial visualizations, etc.
- Opciones extensibles para funciones y autenticación de seguridad
- Capa de almacenamiento en caché configurable y ligera para simplificar la carga de la base de datos
- Personalización con una API
También se integraates quite well with multiple data sources and has a cloud-native architecture that’s crafted from scratch for easy scaling.
#3. Grandes expectativas
Grandes expectativas (GX) allows data teams to build a common understanding of collected data through better profiling, documentation, and quality testing. It helps you manage your canalizaciones de datos implemente con eficacia y rapidez pruebas de calidad flexibles y extensibles.
Características y Beneficios:
- Seamlessly fits into the current tech stack and integrates con canalizaciones de CI/CD
- Aceleradorated descubrimiento de datos, incluso para grandes volúmenes de datos
- Autogeneraciónated data documentation
- Mejor control y mantenimiento de datos con procedimientos de gobierno y seguridad
- Alertas y notificaciones.
- Integrarates well with many systems and tools like AWS S3, GCP, etc.
Su documentación es fácil de entender tanto para usuarios técnicos como no técnicos.
Recursos para aprender análisis avanzado
#1. Análisis de datos avanzado usando Python
Este curso lo ayudará a dominar el análisis avanzado mediante el uso de Python y la resolución de problemas en tiempo real.
#2. Advance Analytics con Excel: paquete de herramientas de análisis de datos/Solver
Este curso enseña análisis de datos avanzados en Excel utilizando herramientas de análisis de datos, como el paquete de herramientas para estadísticas y Solver para optimización lineal.
#3. Analítica avanzada con Spark: patrones para el aprendizaje
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Análisis avanzado con Spark: patrones para aprender a partir de datos a escala | $20.00 | Comprar en Amazon |
Este libro práctico de cuatro científicos de datos de Cloudera le permite realizar análisis de datos a gran escala con Spark. Aquí encontrará ejemplos de cómo abordar y resolver diferentes problemas de análisis.
#4. Advanced Analytics in Power BI with R and Python
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Advanced Analytics in Power BI with R and Python: Ingesting, Transforming, Visualizing | $22.68 | Comprar en Amazon |
The author Ryan Wade has given Python and R recipes to help you apply different languages in the data analytics field to your work in MS Power BI.
#5. Analítica avanzada con Excel 2019
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Análisis avanzado con Excel 2019: Realice análisis de datos utilizando las funciones más populares de Excel... | $29.95 | Comprar en Amazon |
The author Manisha Nigam lets you explore various methods and ways for complex analysis, consolidating data, and forecast based on recent trends.
Para Concluir
Advanced analytics can prove to be a highly effective and efficient business strategy to help you grow and shape your goals while mitigating risks. It’s constantly evolving with the advancement of technologies, adding more spectrums and becoming more useful. Big brands are already using advanced analytics, and soon it will spread among others.
También puede explorar Analítica aumentada.
