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Advanced Analytics es un tema candente en el mundo digital y no va a desaparecer pronto. Es un término general que se refiere al análisis de datos.
Hay muchas formas de análisis, pero en este artículo nos centraremos en los análisis avanzados. Advanced Analytics es un subconjunto de métodos analíticos utilizados para el análisis inteligente de datos y el descubrimiento de información a partir de datos sin procesar.

Podemos dividir el análisis avanzado en dos ramas principales: análisis de primera parte y análisis de terceros.

El análisis de primera parte implica el uso de datos que pertenecen a su empresa u organización, como las cifras de ventas de su sistema POS, registro o sistema ERP, niveles de inventario en diferentes depósitos, etc.

Tercero se refiere a analizar datos fuera de su empresa, por ejemplo, mirar informes de investigación de mercado como Mintel o NewCrop, precios de acciones de competidores como Google o Amazon , e incluso estadísticas de redes sociales como la cantidad de seguidores en Instagram o la competencia en Twitter.

 

¿Qué es Big Data y cómo se relaciona con Advanced Analytics?

Los grandes datos se crean todos los días a través de las actividades de Internet, las redes sociales, el seguimiento de las cadenas de suministro y el uso de productos. El auge de los dispositivos móviles y el IoT ha llevado a un enorme aumento en la recopilación de datos.

La cantidad de datos almacenados en todas las industrias está creciendo exponencialmente y pronto superará 1 Zettabyte, ¡eso es mil millones de Terabytes! Entonces, ¿cómo procesamos esta cantidad de datos? Advanced Analytics utiliza la última tecnología para procesar estas enormes cantidades de datos y proporcionar a las empresas conocimientos e información valiosa.

Big Data es una enorme cantidad de datos que no se pueden procesar con métodos o herramientas convencionales, el escenario de datos de algunas industrias o instituciones almacena volúmenes exorbitantes de información sobre sus procesos, ventas y escenarios de mercado.

Usamos nuestros teléfonos para realizar un seguimiento de nuestro estado físico y salud, los dispositivos inteligentes recopilan datos, los minoristas realizan un seguimiento de sus existencias a través de RFID y los datos de uso del producto son recopilados por lavadoras inteligentes, televisores y otros electrodomésticos inteligentes.

Todos estos datos que varios dispositivos y sensores están generando necesitan ser procesados. Solo en las últimas décadas el avance del hardware ha permitido la aparición de algoritmos que extraen información de estos datos en esta volumetría, transformando bases de datos que antes eran inmanejables en fuentes de información muy poderosas.

 

¿Por qué utilizar la analítica avanzada en los negocios?

Hoy en día, es más importante que nunca comprender a sus clientes, operaciones y negocios, y cómo interactúan con su marca. Las empresas que otorgan un alto valor a la experiencia del cliente brindan esa experiencia de manera mucho más efectiva cuando saben lo que quieren sus clientes y dónde están sus puntos débiles. Los análisis propios lo ayudan a comprender mejor a sus clientes.

Supongamos que tiene un negocio minorista y desea comprender mejor a sus clientes. Los datos de su POS le dirán cosas como el gasto promedio por cliente, cuántos artículos compran los clientes, qué artículos se venden bien, qué artículos no se venden, etc.

Esta información puede ayudarlo a ajustar la capacitación de su personal y el enfoque de servicio al cliente. Puede ver qué artículos les cuesta a los clientes encontrar en su tienda, su método de pago preferido y más.
Todo esto te ayudará a atender mejor a tus clientes y aumentar tus ventas.

Tipos de analítica avanzada

  • Análisis de cohortes : un análisis de cohortes es un método para analizar el comportamiento de los usuarios agrupándolos según criterios específicos, como la hora en que se registraron por primera vez. Esto facilita la observación y el análisis del comportamiento del usuario.
  • Análisis de sentimiento : el análisis de sentimiento se utiliza para determinar los sentimientos y las actitudes de las personas hacia un determinado producto, marca o evento. Puede usar el análisis de sentimientos para obtener comentarios de los clientes sobre su producto o servicio y cómo puede mejorarlo.
  • Procesamiento del lenguaje natural y minería de texto : el procesamiento del lenguaje natural y la minería de texto son dos subcampos del análisis de datos textuales. NLP se ocupa del nivel de lenguaje en los datos, mientras que la minería de texto se ocupa de extraer conocimiento de datos no estructurados. La minería de texto se utiliza en muchos campos diferentes y también se denomina análisis de texto o análisis basado en texto.
  • Análisis predictivo : el análisis predictivo es un conjunto de métodos utilizados para explorar la probabilidad de resultados futuros. Las empresas utilizan el análisis predictivo para todo, desde predecir la demanda de su producto hasta predecir problemas futuros en la cadena de suministro.

 

Una palabra sobre el aprendizaje automático y la IA

El aprendizaje automático es un subcampo de la IA que utiliza datos para entrenar algoritmos para hacer predicciones y resolver problemas.
Empresas como Amazon y Netflix se han convertido en expertas en utilizar el aprendizaje automático para mejorar sus negocios y maximizar las ganancias.

Un ejemplo es el uso que hace Netflix del aprendizaje automático para determinar qué programas de televisión te gustarán en función de lo que ya has visto. Amazon utiliza el aprendizaje automático para decidir qué productos comprará en función de lo que compró anteriormente.

Si bien todo esto es útil y parte es genial, es importante no dejarse llevar por la exageración. Escuchará a muchas personas hablar sobre la inteligencia artificial (IA) y cómo cambiará el mundo. La IA es un subcampo de la informática que intenta replicar la inteligencia humana a través de máquinas. Si bien la IA es un campo fascinante y está avanzando a pasos agigantados, es importante tener en cuenta que la IA no es sensible y no dominará el mundo en el corto plazo.

Terminando

El análisis avanzado es un campo emocionante que está en constante evolución y cambio. Es una excelente manera de comprender mejor a sus clientes y de realizar mejoras en su negocio.
Con la cantidad de datos que aumenta cada día, es importante que las empresas aprendan cómo procesar estos datos y encontrar información que les ayude a crecer.

También es importante recordar que las herramientas analíticas son tan buenas como los datos que ingresa en ellas y debe asegurarse de que sus datos estén limpios, precisos y correctamente estructurados. Ya sea que esté buscando nuevas formas de hacer crecer su negocio o quiera asegurarse de aprovechar al máximo sus datos existentes, los análisis avanzados pueden ser increíblemente útiles.

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