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¿Qué es el análisis avanzado?

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Ilustración de elementos informáticos centrados en un signo de interrogación

Descripción general

La analítica avanzada hace referencia al uso de técnicas sofisticadas -como el aprendizaje automático, los modelos predictivos y el análisis en tiempo real- para extraer información de datos complejos. A diferencia de la analítica tradicional, que se centra en lo que ha ocurrido, la analítica avanzada ayuda a prever lo que ocurrirá y orienta a los responsables de la toma de decisiones hacia acciones óptimas. Permite a los equipos descubrir tendencias, anticipar resultados futuros y actuar sobre los datos con confianza.

Analítica avanzada

¿Cuál es la diferencia entre la analítica básica y la avanzada?

La analítica básica se centra en resumir los datos históricos para responder a lo que ha ocurrido. Utiliza informes, cuadros de mando y sencillos análisis de tendencias para ayudar a seguir el rendimiento.

La analítica avanzada va más allá, aplicando técnicas como el modelado predictivo, el aprendizaje automático y el análisis estadístico para explicar por qué ha sucedido algo, prever qué es probable que suceda a continuación e incluso recomendar cómo responder. Este enfoque descubre patrones y oportunidades que los análisis básicos no pueden, lo que permite una toma de decisiones más rápida y segura.

¿Es la analítica avanzada lo mismo que la IA?

Aunque están estrechamente relacionadas, la analítica avanzada y la IA no son lo mismo. La IA se utiliza a menudo en el análisis avanzado, especialmente en forma de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural. Sin embargo, la analítica avanzada también incluye modelos estadísticos, minería de datos y técnicas de simulación que no siempre dependen de la IA. Entender la diferencia ayuda a las organizaciones a elegir las herramientas adecuadas a sus necesidades.

¿Cuáles son los casos de uso de los análisis avanzados?

Los análisis avanzados aportan valor a casi todas las funciones empresariales. Su capacidad para procesar e interpretar conjuntos de datos masivos y diversos la convierte en una poderosa herramienta para anticiparse a los acontecimientos, identificar ineficiencias y tomar decisiones más inteligentes. He aquí algunos de los casos de uso más impactantes:

Predicción del comportamiento de los clientes: Minoristas y proveedores de servicios la utilizan para anticiparse a las necesidades de los clientes, segmentar audiencias y personalizar el marketing. Esto permite un alcance específico que mejora la captación y la retención.

Detección y prevención del fraude: Las entidades financieras confían en el reconocimiento de patrones y la detección de anomalías en tiempo real para detectar actividades sospechosas antes de que se produzcan daños. Los modelos analíticos pueden detectar transacciones inusuales y evaluar el riesgo de forma dinámica.

Mantenimiento predictivo: Los fabricantes y las empresas de transporte utilizan los datos de los sensores para predecir cuándo es probable que fallen los equipos. Esto minimiza el tiempo de inactividad y reduce los costes de mantenimiento al sustituir el servicio reactivo por una planificación proactiva.

Optimización de la cadena de suministro: Los modelos avanzados prevén la demanda, simulan interrupciones y recomiendan ajustes en las estrategias de abastecimiento, rutas e inventario. Esto ayuda a garantizar que los productos estén disponibles donde y cuando se necesiten sin exceso de existencias.

Previsión de resultados sanitarios: Los proveedores y las aseguradoras aplican modelos predictivos para identificar a los pacientes de riesgo, adaptar los tratamientos y asignar los recursos con eficacia. Esto favorece las intervenciones tempranas y mejora la calidad general de la asistencia.

Planificación de la plantilla: Las organizaciones utilizan los análisis para predecir las necesidades de contratación, optimizar los niveles de dotación de personal e identificar a los empleados de alto potencial para su desarrollo. Esto permite estrategias de RRHH más ágiles y basadas en datos.

Modelización y previsión financiera: Los equipos financieros lo utilizan para simular escenarios de mercado, predecir el flujo de caja y perfeccionar las estrategias de inversión. Esta información facilita una planificación financiera más rápida y precisa.

Estos ejemplos demuestran cómo la analítica avanzada transforma los datos estáticos en información prospectiva, ayudando a las organizaciones a responder con mayor rapidez, reducir riesgos y aprovechar nuevas oportunidades.

¿Cuáles son los tipos de análisis avanzados?

Existen cuatro tipos principales, cada uno de los cuales sirve a un propósito diferente a la hora de tomar decisiones:

  • El análisis predictivo anticipa resultados futuros utilizando datos históricos.
  • El análisis prescriptivo recomienda acciones basadas en esas predicciones.
  • El análisis de diagnóstico explica por qué ha ocurrido algo identificando las causas profundas.
  • Los análisis en tiempo real ofrecen información inmediata a medida que se generan los datos. Reconocer estos tipos ayuda a las organizaciones a aplicar el enfoque adecuado a cada reto empresarial.

¿Qué tecnologías se utilizan?

Los análisis avanzados dependen de una pila tecnológica construida para la velocidad y la escala. Los motores de big data como Spark y Hadoop procesan grandes volúmenes de datos de forma eficiente. Los marcos de aprendizaje automático como TensorFlow y PyTorch apoyan el desarrollo de modelos. Los servicios en la nube como AWS, Azure y GCP proporcionan una infraestructura flexible y escalable. Juntas, estas tecnologías potencian la inteligencia que subyace a las capacidades analíticas actuales.

Componentes básicos de la analítica avanzada

Un sistema sólido de análisis de datos incluye componentes interconectados que gestionan los datos desde la ingesta hasta la comprensión. Los análisis de aprendizaje automático identifican patrones y realizan predicciones. Los modelos predictivos pronostican tendencias futuras. Los análisis en tiempo real ofrecen información al instante. Y el procesamiento del lenguaje natural da sentido a los contenidos no estructurados. Estos componentes, respaldados por una rigurosa preparación de los datos, convierten los datos brutos en inteligencia lista para la empresa.

¿En qué se diferencia de la inteligencia empresarial tradicional?

Mientras que la inteligencia empresarial (BI) tradicional se centra en cuadros de mando e informes históricos, la analítica avanzada consiste en prever, recomendar y responder. La inteligencia empresarial suele limitarse a datos estructurados y preguntas conocidas, mientras que la analítica avanzada procesa tanto datos estructurados como no estructurados y descubre patrones que no sabía buscar. Cambia la mentalidad de reactiva a proactiva.

¿Qué ventajas empresariales aporta la analítica avanzada?

Ayuda a las empresas a mejorar sus operaciones, aumentar sus ingresos y gestionar los riesgos con mayor eficacia. En operaciones, el mantenimiento predictivo reduce las averías de los equipos, y los modelos de cadena de suministro mejoran la planificación y reducen los costes de inventario. El análisis de la mano de obra ayuda a ajustar la dotación de personal a la demanda real. En cuanto a los ingresos, las empresas utilizan análisis avanzados para perfeccionar la segmentación de clientes, personalizar campañas, ajustar los precios de forma dinámica e identificar nuevas oportunidades de venta cruzada. Los minoristas, por ejemplo, pueden prever la demanda con mayor precisión y adaptar las recomendaciones de productos. En la gestión de riesgos, permite detectar antes el fraude, el riesgo crediticio o las ciberamenazas, a menudo antes de que causen daños. Los modelos predictivos ayudan a las empresas a tomar medidas preventivas al detectar tendencias y anomalías en tiempo real. En última instancia, el valor reside en una toma de decisiones más rápida y segura, basada en un conocimiento más profundo de los datos.

¿Qué sectores se benefician más de la analítica avanzada?

Algunas industrias se benefician más debido al volumen, variedad y valor de sus datos:

  • Servicios financieros: Los bancos y las aseguradoras utilizan modelos avanzados para la calificación crediticia, la detección del fraude y el comercio algorítmico. Estas herramientas ayudan a mejorar el cumplimiento, reducir las pérdidas y personalizar los productos financieros.
  • Sanidad: Los hospitales y las empresas farmacéuticas aplican la analítica para prever los resultados de los pacientes, identificar a las personas de riesgo y agilizar la investigación clínica. Los modelos predictivos apoyan la medicina de precisión y optimizan los protocolos de tratamiento.
  • Fabricación: Los fabricantes confían en los datos de los sensores y la supervisión en tiempo real para evitar fallos en los equipos, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia de la producción. El mantenimiento predictivo y el análisis de la calidad son casos de uso clave.
  • Comercio minorista y electrónico: Las empresas utilizan la analítica para la planificación de inventarios, la optimización de precios, la detección de fraudes y el marketing dirigido. Esto permite responder más rápidamente a los cambios del mercado y mejorar el compromiso con el cliente.

Cada uno de estos sectores aprovecha los datos de formas distintas, pero los resultados son similares: mejor toma de decisiones y mayor rendimiento.

¿Qué tecnologías permiten el análisis avanzado?

Una infraestructura escalable y flexible es clave para el éxito de la analítica avanzada. Los marcos informáticos distribuidos manejan grandes volúmenes de datos. Las bases de datos en memoria aceleran el rendimiento al reducir la latencia de las consultas. Las plataformas en nube ofrecen elasticidad para ampliar o reducir los recursos analíticos en función de la demanda.

Las herramientas de integración de datos conectan y unifican datos de fuentes internas y externas -estructurados y no estructurados- para que estén listos para el análisis. Esta infraestructura permite un acceso coherente y fiable a los datos que impulsan las decisiones empresariales.

¿Cómo implantan con éxito las organizaciones los análisis avanzados?

El éxito requiere un plan claro, una sólida base de datos y la colaboración de todas las funciones.

Empiece con objetivos empresariales definidos y resultados mensurables.

Alinee las iniciativas analíticas con esos objetivos para evitar esfuerzos inútiles. Garantizar la calidad y la gobernanza de los datos desde el principio. Los datos inexactos o incompletos socavan la fiabilidad del modelo. Los equipos deben establecer procesos para limpiar, normalizar y proteger los datos.

Crear capacidades internas con una combinación de expertos en la materia, científicos de datos e ingenieros. Mejore la formación de los equipos o asóciese con expertos externos cuando sea necesario. Muchas organizaciones se benefician de la creación de un centro de excelencia interno para ampliar los análisis a todos los departamentos.

Por último, haz sitio para el cambio. La madurez analítica requiere tiempo y cambios culturales. Fomente la experimentación, apoye los nuevos flujos de trabajo y celebre las victorias rápidas para conseguir una adopción a largo plazo.

Cómo las soluciones de OpenText™ permiten realizar análisis avanzados

OpenText™ Analytics Database (Vertica) admite una amplia gama de casos de uso, desde la detección de fraudes en tiempo real hasta el mantenimiento predictivo, al tiempo que ofrece un rendimiento de baja latencia en conjuntos de datos masivos.

Entre sus principales funciones figuran:

  • Funciones analíticas integradas: Más de 700 funciones para análisis de series temporales, información geoespacial y aplicaciones de aprendizaje automático como clasificación, agrupación y previsión.
  • Flexibilidad de lenguajes: Admite SQL, Python, R y Java para que los científicos y analistas de datos puedan trabajar en herramientas conocidas.
  • Despliegue híbrido: Implante en las instalaciones, en la nube o en entornos híbridos. La arquitectura de Eon Mode separa la computación y el almacenamiento para lograr un escalado elástico y una asignación eficiente de los recursos.
  • Rendimiento a escala: La informática distribuida y la arquitectura de almacenamiento en columnas optimizan el rendimiento de las consultas, incluso con datos a escala de petabytes.
  • Análisis seguro: Incluye cifrado, control de acceso detallado, registros de auditoría e integración con sistemas de autenticación (LDAP, Kerberos, SSL). El cifrado que preserva el formato es compatible con requisitos de privacidad y conformidad como GDPR y CCPA.
  • Integración perfecta: Funciona con herramientas populares de BI y de extracción, transformación y carga (ETL ), como Tableau, Power BI, Qlik, Informatica, Talend y Pentaho. Soporta múltiples formatos de datos (Parquet, JSON, ORC, Vertica nativo).
  • Casos de uso en la industria: Las empresas de tecnología publicitaria utilizan la plataforma para la optimización de campañas, los fabricantes confían en ella para el mantenimiento predictivo, las instituciones financieras la aplican para el modelado de riesgos y las empresas de telecomunicaciones la despliegan para el análisis de redes 5G.

Al unificar los datos estructurados y no estructurados, permitir la entrega rápida de información y adaptarse a cualquier entorno, OpenText Analytics Database ayuda a las empresas a pasar de los datos en bruto a la toma de decisiones con confianza, de forma rápida y segura.

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