¿Qué es Advanced Analytics? El siguiente paso del análisis de datos

En un mundo cada vez más impulsado por los datos, la analítica avanzada o Advanced Analytics se está posicionando como una tecnología clave para aquellas empresas que buscan obtener una ventaja competitiva significativa. El Advanced Analytics aplica métodos avanzados de análisis de datos para la obtención de insights de negocio más innovadores, específicos y evolucionados. 

En el mundo empresarial actual, el análisis de datos es, sin duda, una disciplina fundamental para las organizaciones que necesitan comprender su propia actividad y obtener insights de valor sobre su propio funcionamiento y el de la competencia para tomar decisiones de negocio informadas. La analítica de datos también juega un papel fundamental en el conocimiento del cliente y en la definición y puesta en marcha de estrategias de cliente más eficientes. 

No obstante, a medida que la cantidad de datos generados por las empresas continúa creciendo exponencialmente, surge la necesidad de recurrir a técnicas de analítica más avanzadas para generar insights de mayor valor que no se pueden obtener mediante un análisis de datos tradicional.

Es precisamente en este punto donde el concepto "Advanced Analytics" (Analítica Avanzada) cobra relevancia. La analítica avanzada es una disciplina que combina métodos estadísticos, matemáticos y tecnológicos para profundizar en el análisis de datos y obtener un mayor valor estratégico.

¿Qué es Advanced Analytics o analítica avanzada?

Tal y como el nombre indica, el concepto Advanced Analytics o analítica avanzada se refiere a un tipo de análisis de datos que incorpora técnicas avanzadas. En concreto, las disciplinas de Advanced Analytics engloban un conjunto de técnicas y herramientas que van un paso más allá del análisis de datos tradicional, permitiendo descubrir patrones ocultos, predecir resultados futuros y brindar información estratégica más profunda, entre otras cosas.

Una de las singularidades más definitorias de los métodos de Advanced Analytics es que emplea capacidades de inteligencia artificial —por ejemplo, algoritmos sofisticados y modelos matemáticos complejos— para la predicción.

Es decir, mientras que los métodos convencionales de análisis de datos suelen centrarse en la descripción y el análisis de lo que ha sucedido en el pasado, el Advanced Analytics tiene como objetivo comprender por qué ocurrieron ciertos eventos y qué es lo más probable que suceda en el futuro.

El análisis predictivo es, por tanto, una rama del Advanced Analytics, pero no es el único.

Tipos de Advanced Analytics o Analítica Avanzada

1. Análisis Predictivo: El análisis predictivo es uno de los componentes fundamentales del Advanced Analytics. Utiliza técnicas estadísticas y de machine learning y deep learning para predecir eventos o comportamientos futuros basándose en datos históricos. Al aplicar modelos predictivos, las empresas pueden anticiparse a tendencias y patrones emergentes, lo que les permite tomar decisiones proactivas y estratégicas, además de adelantarse a la competencia o predecir el comportamiento de sus clientes. 

2. Minería de Datos: La minería de datos o data mining es otra técnica clave dentro del Advanced Analytics. Consiste en descubrir patrones y relaciones ocultas dentro de grandes conjuntos de datos. Al utilizar algoritmos avanzados, como la clusterización, el árbol de decisiones, la agrupación o la detección de anomalías, las organizaciones pueden obtener conocimientos valiosos sobre el comportamiento de sus clientes, identificar oportunidades de mejora y optimizar sus procesos empresariales.

3. Text Analytics: Con el crecimiento exponencial de los datos no estructurados, como correos electrónicos, redes sociales, informes o reseñas de clientes, el Text Analytics se ha vuelto cada vez más importante. Esta técnica, que recientemente se basa en Large Language Models (LLM), permite analizar y extraer información valiosa de grandes cantidades de texto, identificando sentimientos, opiniones, temas recurrentes y entidades relevantes. 

   El text analytics es una rama de la analítica avanzada que, en sí misma, comprende distintas disciplinas. A grandes rasgos, es importante diferenciar la taxonomía de la folksonomía. 

4. Análisis de Redes Sociales: Las redes sociales se han convertido en un canal crucial para que las empresas interactúen con sus clientes y, a la vez, obtengan datos de valor relativos a su comportamiento y hábitos de consumo. El análisis de redes sociales dentro del Advanced Analytics se centra en examinar los datos generados en plataformas sociales para descubrir patrones de interacción, influencia y comportamiento del usuario. Esto ayuda a las organizaciones a comprender mejor a su audiencia, adaptar sus estrategias de marketing y mejorar la toma de decisiones basada en la retroalimentación en línea.

5. Análisis de Big Data: El análisis de grandes cantidades de datos o Big Data se enfoca en lidiar con la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Esta disciplina utiliza técnicas y herramientas para procesar, almacenar y analizar datos a gran escala. El análisis de Big Data permite obtener información relevante de fuentes diversas y aprovecharla para tomar decisiones estratégicas y obtener una ventaja competitiva.

¿Qué beneficios supone el Advanced Analytics a nivel de empresa?

La implementación efectiva de métodos de analítica avanzada para el análisis de datos empresariales produce una serie de beneficios significativos.

Al implementar técnicas como el análisis predictivo, la minería de datos o el text analytics, las empresas van un paso más allá en el aprovechamiento del potencial de sus datos para la toma de decisiones de negocio más acertadas (data-driven decisions).

Sin duda, la implementación de metodologías de Advanced Analytics es un catalizador para el crecimiento y la innovación, además de impulsar la transformación digital y el desarrollo de una cultura data-driven.

A continuación listamos algunos de los beneficios más significativos del Advanced Analytics a nivel empresarial.

1. Toma de decisiones basada en datos o data-driven decisions: El Advanced Analytics proporciona información más precisa y relevante para la toma de decisiones informadas. Al combinar datos estructurados y no estructurados, y aplicar técnicas sofisticadas de análisis, las empresas pueden tomar decisiones estratégicas más concienciadas.

2. Ventaja competitiva: Al aprovechar las capacidades del Advanced Analytics, las organizaciones pueden obtener una ventaja competitiva significativa. Al comprender mejor a los clientes, predecir tendencias del mercado y optimizar los procesos internos, las empresas pueden anticiparse a los cambios y adaptarse rápidamente a las demandas del mercado.

3. Optimización de recursos: El Advanced Analytics ayuda a las empresas a optimizar el uso de sus recursos. Al identificar ineficiencias y áreas de mejora, las organizaciones pueden reducir costos, mejorar la eficiencia operativa y maximizar su rendimiento.

4. Innovación y descubrimiento de oportunidades: El Advanced Analytics permite descubrir nuevas oportunidades de negocio y fomenta la innovación. Al analizar grandes volúmenes de datos y encontrar patrones no evidentes, las empresas pueden identificar nichos de mercado, anticipar las necesidades del cliente y desarrollar nuevas soluciones.

5. Análisis predictivo y forecasting: La predicción de tendencias es uno de los mayores beneficios que ofrece el Advanced Analytics a las empresas. Gracias a este tipo de análisis, las organizaciones pueden anticiparse a los cambios del mercado y adaptarse rápidamente a las demandas del cliente. La analítica predictiva no solo ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas a largo plazo, sino que también les permite adelantarse a la competencia y desarrollar nuevas soluciones a medida que surgen las necesidades del mercado. 

Conclusión

En un entorno empresarial cada vez más impulsado por los datos, el Advanced Analytics se ha convertido en un componente crucial de la analítica de datos empresariales. Al permitir un análisis más profundo, la predicción de eventos futuros y la generación de insights estratégicos, el Advanced Analytics capacita a las organizaciones para tomar decisiones informadas y obtener una ventaja competitiva significativa. 

En un contexto en el que la analítica de datos cada vez juega un papel más protagonista en el entorno corporativo, la analítica avanzada es crucial para que las empresas puedan desbloquear el verdadero valor de sus datos y abrir nuevas oportunidades de negocio.