El objetivo último del dato es crear valor y éste está en gran medida en la capacidad que podamos ajercer análisis sobre él. La mayor parte de una buena respuesta, como siempre, radica en una buena pregunta. Es a partir de estas preguntas donde la información recopilada puede dar las respuestas necesarias para comprender el pasado, sus causas, anticipar el futuro o incluso optimizar decisiones conociendo su impacto que sucederá bajo ciertas circusntancias. Estas variantes que nos ayudan a entender, prever y tomar decisiones basadas en los datos son en realidad lo que conocemos como Análisis Predictivo, Diagnóstico, Descriptivo y Prescriptivo.
Analítica Descriptiva: Comprendiendo el Pasado
La analítica descriptiva se centra en describir lo que ha sucedido en el pasado a través del análisis de datos históricos. Permite a las organizaciones entender patrones, tendencias y métricas clave para tomar decisiones informadas. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico puede utilizar la analítica descriptiva para analizar las ventas mensuales, identificar los productos más populares y comprender el comportamiento de compra de sus clientes.
Analítica Diagnóstica: Identificando las causas del pasado
La analítica de diagnóstico se enfoca en identificar las causas subyacentes de los resultados observados. En el contexto tecnológico, un equipo de soporte técnico podría emplear análisis de diagnóstico para identificar y resolver problemas recurrentes en un sistema informático.
Analítica Predictiva: Anticipando el Futuro
La analítica predictiva se enfoca en predecir eventos futuros utilizando técnicas avanzadas como el análisis predictivo y el machine learning. Por ejemplo, una compañía de seguros puede emplear la analítica predictiva para evaluar el riesgo de un cliente y predecir la probabilidad de presentar reclamaciones en el futuro. Esto les permite ajustar sus estrategias y políticas para mitigar posibles pérdidas.
Analítica Prescriptiva: Optimizando Decisiones
La analítica prescriptiva va un paso más allá al recomendar acciones específicas a tomar para optimizar los resultados futuros. Utiliza algoritmos sofisticados para sugerir la mejor manera de abordar un problema o aprovechar una oportunidad. Por ejemplo, una cadena de suministro puede emplear la analítica prescriptiva para optimizar sus rutas de entrega y minimizar costos logísticos.
Ejemplo Práctico
Imaginemos en el mundo del retail, una cadena minorista que desea mejorar su rentabilidad. Utilizando la analítica descriptiva (es decir, el pasado), puede revisar datos históricos de ventas para identificar patrones estacionales y tendencias de compra. A través de la analítica diagnóstica, podriamos identificar que ciertas características específicas están relacionadas a unas tendencias de compra determinadas. Con la analítica predictiva, puede prever (el futuro) la demanda futura de ciertos productos basándose en factores como el clima o eventos especiales. Finalmente, con la analítica prescriptiva, puede recomendar estrategias específicas para optimizar su inventario, precios y promociones con el objetivo de obtener ciertos resultados como maximizar sus ganancias o asegurar stocks.
La combinación efectiva de la analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva no solo proporciona una visión integral del pasado, presente y futuro de una organización, sino que también impulsa decisiones más informadas y estratégicas.