Análisis Diagnóstico: Más Allá Del análisis Descriptivo Y Prescriptivo

El análisis diagnóstico de datos, también conocido como analítica diagnóstica, está ganando cada vez más protagonismo en el ámbito de la analítica de datos. A diferencia de otras metodologías que se centran en describir eventos pasados o prever tendencias futuras, este enfoque profundiza en las causas subyacentes de los acontecimientos, proporcionando una comprensión más detallada del «por qué» detrás de los datos.

La analítica de datos es un mundo amplio que abarca muchas técnicas y enfoques. Como en cualquier tipo de investigación, existen distintas metodologías a la hora de realizar un análisis de datos; entre ellas, el análisis diagnóstico o analítica diagnóstica. 

A pesar de ser el tipo de análisis de datos más desconocido, el análisis diagnóstico es sumamente importante, ya que actúa como el puente que conecta el análisis descriptivo —que muestra lo que ha sucedido— con el análisis predictivo, que anticipa lo que podría ocurrir.

Al proporcionar contexto y profundidad a los datos, permite a los encargados de tomar decisiones entender el porqué de sus resultados, así como descubrir los factores que influyen en ellos y tomar decisiones más acertadas.

¿Qué es el análisis diagnóstico de datos?

El análisis diagnóstico —también llamado analítica diagnóstica— es un tipo de análisis de datos que busca identificar las causas subyacentes de eventos pasados mediante el examen de datos históricos y su correlación con otros factores relevantes.

En pocas palabras, el análisis diagnóstico de datos estudia el porqué de las cosas.

A diferencia del análisis descriptivo, que se centra en describir los hechos, el análisis diagnóstico responde a la pregunta "¿por qué han ocurrido?". Para ello, los analistas de datos aplican técnicas avanzadas como el análisis de causa raíz, la detección de anomalías y la correlación estadística, permitiendo descubrir relaciones entre variables y entender cómo ciertos factores influyen en los resultados.

En el ámbito empresarial, este tipo de análisis es fundamental para optimizar procesos, prever riesgos y tomar decisiones informadas. Por ejemplo, en la gestión de la cadena de suministro, los planeadores de demanda y oferta dependen del análisis diagnóstico para identificar desviaciones en la demanda, comprender las razones detrás de rupturas de stock o ineficiencias logísticas, y ajustar estrategias en consecuencia.

[CTA]

Al proporcionar una visión clara de los factores que impactan el rendimiento, el análisis diagnóstico se convierte en una herramienta esencial para la mejora continua y la toma de data-driven decisions.

Los 4 tipos de análisis de datos y su importancia empresarial

Como ya hemos dicho, existen 4 tipos de análisis de datos. Cada uno de ellos tiene un propósito y un objeto de estudio distinto.

Desde la descripción de los eventos hasta la generación de recomendaciones automatizadas, estos cuatro enfoques permiten responder a diferentes tipos de preguntas relativas a la actividad empresarial.

1. Análisis descriptivo: ¿Qué ha pasado?

El análisis descriptivo es el primer nivel del análisis de datos y se enfoca en resumir y visualizar información histórica para entender la realidad sucedida en el pasado (ya sea lejano, cercano o inmediato).

El análisis descriptivo es el tipo de análisis más común y se puede ver reflejado en la mayoría de dashboards empresariales que reflejan la actividad y los resultados del último mes. 

Ejemplo: Un dashboard de ventas que muestra las cifras de ingresos mensuales y la evolución de los clientes en un período determinado.

2. Análisis diagnóstico: ¿Por qué ha pasado?

El análisis diagnóstico es el siguiente paso después del análisis descriptivo y busca identificar las causas detrás de los eventos observados. Si el análisis descriptivo responde a qué ha pasado, el diagnóstico profundiza en por qué ha pasado.

Este tipo de análisis aprovecha los datos históricos de una empresa, integrándolos desde múltiples fuentes internas para analizar patrones, tendencias y correlaciones.

Este tipo de análisis es más complejo y requiere del uso de estructuras de datos multidimensionales y técnicas avanzadas como slice-and-dice, drill-through, drill-down y roll-up, que permiten segmentar y explorar los datos en diferentes niveles de granularidad. Además, incorpora modelos estadísticos y algoritmos analíticos para proporcionar un contexto más preciso a los problemas empresariales.

La mayor ventaja del análisis diagnóstico es que permite entender factores ocultos detrás de un fenómeno, ofreciendo información más profunda.

Ejemplo: Un sitio web experimenta una caída repentina en su tráfico sin una razón aparente. Mediante el análisis diagnóstico, se descubre que la causa es una distribución desigual de enlaces internos, lo que afecta la indexación de ciertas páginas en los motores de búsqueda.

3. Análisis predictivo: ¿Qué pasará?

El análisis predictivo utiliza técnicas estadísticas, modelado matemático y machine learning (aprendizaje automático para) prever tendencias futuras basadas en datos históricos. Aunque no garantiza precisión absoluta, permite anticipar escenarios y mejorar la toma de decisiones estratégicas.

Ejemplo: Un banco usa modelos de predicción para evaluar el riesgo de impago de un cliente en función de su historial financiero y patrones de comportamiento.

4. Análisis prescriptivo: ¿Qué debería hacerse?

El análisis prescriptivo es el nivel más avanzado y se basa en inteligencia artificial, optimización y simulación para recomendar acciones específicas que maximicen los resultados deseados. Integra modelos predictivos con algoritmos de optimización para sugerir la mejor estrategia posible.

Ejemplo: Un software de gestión de inventarios recomienda automáticamente ajustes en la producción y compras para evitar desabastecimientos o excesos de stock.

Técnicas de Análisis Diagnóstico

El análisis diagnóstico se basa en el uso de diversas técnicas avanzadas que permiten descubrir las causas subyacentes de un fenómeno a partir de datos históricos.

Estas técnicas, de nivel complejo alto, ayudan a identificar patrones, relaciones y factores ocultos que influyen en los resultados empresariales.

1. Análisis de correlación

El análisis de correlación se utiliza para identificar relaciones entre variables y determinar qué factores pueden estar influyendo en una fluctuación o anomalía. Es especialmente útil en la identificación de tendencias de ventas, demanda de productos o rendimiento de campañas de marketing.

Ejemplo: Un equipo de retail analiza la correlación entre promociones, estacionalidad y volumen de ventas para entender qué factor tiene mayor impacto en la demanda de un producto.

2. Análisis de causa-efecto

Esta técnica permite determinar las relaciones causales entre diferentes eventos y comprender el impacto de ciertos factores en los resultados empresariales.

Se usa en combinación con modelos de datos multidimensionales y análisis drill-down para explorar la información con mayor profundidad.

Ejemplo: Un analista de operaciones investiga la razón detrás de retrasos en la cadena de suministro y descubre que una combinación de escasez de materia prima y cambios en la demanda han generado el problema.

Correlación vs. Causalidad

Al explorar relaciones entre variables, es esencial distinguir entre correlación y causalidad. Si dos o más variables están correlacionadas, significa que sus movimientos direccionales están relacionados. Si dos variables están positivamente correlacionadas, significa que cuando una aumenta o disminuye, la otra hace lo mismo. En cambio, si dos variables están negativamente correlacionadas, cuando una aumenta, la otra disminuye.

En el análisis diagnóstico, es crucial recordar que el hecho de que dos variables estén correlacionadas no significa necesariamente que una haya causado la otra.

En este sentido, aunque determinar la causalidad es lo ideal, la correlación sigue siendo una técnica valiosa para comprender los datos.

3. Técnicas de slice-and-dice y drill-down

Estas técnicas permiten descomponer grandes volúmenes de datos en diferentes dimensiones para analizar los detalles subyacentes y segmentar la información según diferentes criterios.

Facilitan la detección de anomalías y ayudan a entender variaciones en el rendimiento de la empresa.

Ejemplo: Un equipo de analítica de negocio detecta una caída en los ingresos de una región específica y, mediante drill-down, identifica que el problema proviene de una categoría de producto con bajo rendimiento.

4. Modelado estadístico y machine learning

El uso de modelos estadísticos avanzados y algoritmos de machine learning permite detectar patrones ocultos y hacer predicciones basadas en tendencias pasadas. Estas técnicas pueden incluir regresiones, clustering y análisis de series temporales para encontrar relaciones complejas en los datos.

Ejemplo: Un banco utiliza modelos de machine learning para analizar patrones de fraude en transacciones bancarias y comprender qué factores incrementan el riesgo de actividad sospechosa.

5. Análisis de regresión diagnóstica

Algunas relaciones entre variables son evidentes, pero otras requieren un análisis más profundo, como el análisis de regresión.

Esta técnica se utiliza para determinar la relación entre dos variables (regresión lineal simple) o entre tres o más variables (regresión múltiple). La relación se expresa mediante una ecuación matemática que representa la pendiente de la línea que mejor se ajusta a la relación entre las variables.

Posteriormente, esta regresión puede utilizarse para desarrollar pronósticos futuros, lo que corresponde al análisis predictivo.

Ejemplo: Una tienda online usa análisis de regresión para evaluar si los tiempos de entrega afectan las ventas. Los resultados muestran que a mayor demora, menor volumen de ventas, confirmando el impacto logístico en la demanda.

Herramientas para el Análisis Diagnóstico

Para llevar a cabo un análisis diagnóstico efectivo, es necesario utilizar herramientas especializadas que permitan manipular, visualizar y analizar grandes volúmenes de datos. Algunas de las herramientas más utilizadas incluyen:

1. Microsoft Power BI

Power BI es una de las herramientas de business intelligence más usadas en el entorno empresarial. Esta herramienta de BI permite realizar análisis de datos avanzados con capacidades de drill-through, segmentación y modelado de datos.

Asimismo, facilita la exploración visual de tendencias y la identificación de correlaciones mediante Power BI dashboards interactivos.

2. SQL y Bases de Datos Relacionales

El uso de SQL permite acceder y manipular grandes volúmenes de datos almacenados en bases de datos relacionales, facilitando la exploración de patrones a través de consultas avanzadas y joins entre múltiples tablas.

3. Python y R para Análisis Estadístico

Python y R son lenguajes de programación ampliamente utilizados para el análisis de datos. Ofrecen bibliotecas como Pandas, Scikit-learn y Tidyverse, que permiten realizar regresiones, clustering y otros análisis de causa-efecto de manera automatizada.

4. Herramientas de Data Warehousing (Snowflake, Azure Synapse)

Las plataformas de data warehousing facilitan la consolidación de datos provenientes de múltiples fuentes, permitiendo realizar análisis complejos a gran escala con altos niveles de rendimiento.

5. Plataformas de Machine Learning (Azure Machine Learning, TensorFlow, DataRobot)

Para el análisis de patrones avanzados y la identificación de causas profundas, las plataformas de machine learning permiten entrenar modelos predictivos y aplicar técnicas de análisis de correlación y segmentación automatizada.

Conclusión

En conclusión, el análisis diagnóstico de datos se presenta como una herramienta indispensable para cualquier organización que necesite saber el porqué de sus resultados.

Al profundizar en las causas subyacentes de los eventos, este tipo de análisis no solo complementa al análisis descriptivo y predictivo, sino que también proporciona el contexto necesario para entender y mejorar el rendimiento empresarial.

Con el uso de técnicas avanzadas y herramientas especializadas, las empresas pueden descubrir patrones ocultos y factores críticos que impactan sus resultados, permitiéndoles adaptarse de manera proactiva a los desafíos del mercado.