¿Qué es la analítica de datos? ¿Por qué es importante? ¿Por qué debería interesar a las empresas? Este artículo explicará el análisis de datos y vídeo y explorará los diferentes tipos, los beneficios, el papel que desempeña en la tecnología inteligente y la transformación digital, y cómo las empresas pueden utilizarlo para ayudar a agregar valor a las operaciones y la eficiencia de su organización.
22 de abril de 2024
La analítica de datos utiliza modelos informáticos y algoritmos para dar sentido a grandes volúmenes de datos. Puede ayudar a revelar valores ocultos, tendencias y patrones que el cerebro humano no puede calcular. Las organizaciones recopilan enormes volúmenes de datos y utilizan la analítica de datos para analizarlos, lo que puede revelar información valiosa para ayudar a optimizar las operaciones, administrar los gastos, aumentar la eficiencia, mejorar la satisfacción del cliente y aumentar los ingresos.
La analítica de datos es fundamental para las tecnologías inteligentes. Por ejemplo, la analítica de datos integrados en las tecnologías de edificios inteligentes puede ayudar a medir, evaluar y comparar el rendimiento de las instalaciones, incluido el uso del agua, el consumo de energía o los requisitos de mantenimiento.
En el comercio minorista, las tiendas pueden utilizar la analítica de datos para ayudar a crear experiencias de cliente más óptimas, ayudando a predecir el gasto del cliente basándose en compras históricas o proporcionando una experiencia de cliente más personalizada. Las empresas minoristas pueden analizar sus datos para predecir la demanda de posibles nuevos productos y hacer un seguimiento de los niveles de existencias actuales, lo que ayuda a las empresas a planificar y administrar mejor su inventario. Los comercios minoristas también pueden utilizar el análisis de datos para mejorar sus esfuerzos de marketing, lo que permite a las marcas relacionar las métricas de ventas con la eficacia de sus campañas, al tiempo que obtienen información de la actividad de la tienda que les ayuda a informar sobre futuras campañas.
La analítica de datos desempeña un papel fundamental en la implantación de tecnologías inteligentes en diversos sectores, como la gestión de edificios, el comercio minorista y el transporte. Aprovechando el poder de los datos, las empresas pueden optimizar sus operaciones, mejorar la experiencia del cliente y tomar decisiones informadas para lograr crecimiento y competitividad sostenidos.
La analítica descriptiva suele considerarse la forma más sencilla de la analítica de datos, ya que se centra principalmente en resumir y presentar datos históricos sin utilizar modelos estadísticos complejos. Consiste en organizar los datos brutos en formatos comprensibles como gráficos, tablas, cuadros de mando o informes para descubrir patrones, tendencias y anomalías. Por ejemplo, los análisis descriptivos pueden proporcionar información sobre el rendimiento de las distintas promociones o la comparación de las distintas categorías de ventas durante un período determinado. Utilizando esta información, las organizaciones pueden tomar decisiones fundamentadas y basadas en datos para identificar áreas de crecimiento y optimización.
La analítica predictiva es una forma más avanzada de análisis de datos y vídeo. Utiliza modelos predictivos, como árboles de decisión, regresión y redes neuronales, para hacer predicciones sobre resultados o rendimientos desconocidos o futuros. La analítica predictiva busca responder: "¿Qué puede ocurrir a continuación?".
Las empresas de servicios financieros podrían utilizar la analítica predictiva para crear nuevas carteras. Las organizaciones minoristas pueden predecir las ventas futuras en función de un acontecimiento concreto, como una fiesta importante o las tendencias estacionales. Los edificios podrían predecir posibles patrones futuros de consumo energético o tasas de ocupación. La analítica predictiva es una poderosa herramienta para los empresarios que desean conocer patrones, retos y oportunidades futuros.
Mientras que la analítica predictiva utiliza datos históricos para hacer predicciones sobre resultados futuros, la analítica de diagnóstico examina los datos para comprender por qué se han producido determinados patrones o acontecimientos. La analítica de diagnóstico trata de responder a la pregunta "¿por qué?" explorando factores, anomalías, correlaciones y el impacto de acciones o cambios. Por ejemplo, podría revelar información sobre estrategias de marketing, relacionando los cambios en las ventas con promociones específicas o factores externos.
La analítica de diagnóstico se centra en la correlación entre lo ocurrido (análisis descriptivo) y los posibles resultados previstos (análisis predictivo). Esta información detallada y una visión más holística de los datos pueden ayudar a las empresas a comprender mejor los factores que influyen y permitirles tomar decisiones más precisas.
La analítica de diagnóstico puede utilizarse en diversos sectores verticales, como el de salud, los servicios financieros, el comercio minorista, etc., para ayudar a las empresas a comprender mejor qué factores han contribuido a un resultado. A continuación, permite a estas organizaciones adoptar medidas correctivas en el futuro.
La analítica prescriptiva se centra en recomendar acciones basadas en la información obtenida de la analítica descriptiva, de diagnóstico y predictiva. La analítica prescriptiva se centra en recomendar acciones basadas en la información obtenida de la analítica descriptiva, de diagnóstico y predictiva. Su objetivo es eliminar el sesgo y el instinto humanos del proceso de toma de decisiones, utilizando datos para predecir la probabilidad de que distintas decisiones conduzcan a un resultado concreto. Puede proporcionar información sobre el "peor escenario posible frente a un resultado satisfactorio" mediante la previsión de la probabilidad de que se produzca un determinado resultado en función de una decisión concreta.
Por ejemplo, las organizaciones de servicios financieros pueden utilizar la analítica prescriptiva para optimizar la venta cruzada y el aumento de ventas o para reconocer puntos débiles, como una planificación financiera inadecuada. En el sector minorista, las organizaciones pueden utilizar la analítica prescriptiva para predecir determinados resultados en función del lanzamiento de nuevos productos o servicios, mientras que los propietarios de inmuebles podrían utilizarlo para mejorar la retención de residentes en función de distintas decisiones, o con el objetivo de reducir gastos.
La analítica de datos proporciona, a los minoristas, herramientas para ayudarles a administrar los gastos, aumentar los ingresos, reducir los gastos generales y evitar el exceso de inventario. Al comprender cómo se comportan y actúan los clientes, la analítica de datos puede ayudar a personalizar la experiencia de compra, sugiriendo nuevos productos en función del historial de compras de cada uno. Por ejemplo, las tecnologías de señalización digital pueden mostrar recomendaciones personalizadas, mejorando la experiencia del cliente y aumentando las ventas.
La analítica de datos también puede ayudar a identificar diferentes patrones de compra en función de la geografía, impulsando las ventas y ayudando a administrar los costos de transporte. También puede ayudar a optimizar el uso de la energía en tiendas y almacenes, lo que puede contribuir a mejorar la eficiencia energética y reducir los costos.
Los propietarios y gestores de inmuebles están utilizando la analítica de datos para transformar la gestión de los inmuebles multifamiliares, realizar el mantenimiento y las reparaciones a tiempo y ayudar a mantener la satisfacción de los residentes. Los administradores de propiedades pueden integrar fuentes de datos para ayudar a identificar problemas recurrentes, priorizar las reparaciones necesarias y predecir las próximas necesidades de mantenimiento. La tecnología de edificios inteligentes, como la gestión de la energía y la supervisión del agua, puede proporcionar alertas en tiempo real si se produce una anomalía, mientras que la tecnología de carga inteligente de vehículos eléctricos puede identificar y, a menudo, resolver de forma remota los problemas del cargador, ayudando a maximizar el tiempo de actividad del cargador y minimizar cualquier interrupción de las necesidades de carga de los residentes.
La analítica de datos puede ayudar a mejorar la seguridad y la protección de los inmuebles mediante el seguimiento de los datos en tiempo real, utilizando la información obtenida para tomar decisiones que tengan en cuenta la seguridad.
La analítica de datos puede transformar los establecimientos hosteleros al ofrecer una experiencia personalizada a los clientes, mediante la recopilación y el análisis de datos sobre sus preferencias y comportamientos, ya se trate de las comidas favoritas de un cliente o de cuándo es más probable que haga una visita. Esta información es muy valiosa para crear una experiencia personalizada que aumente la satisfacción del cliente y su fidelidad.
La analítica de datos ofrece ventajas adicionales a los hoteles, ya que les ayuda a optimizar sus operaciones y administrar la mano de obra de forma eficiente, lo cual les permite seguir participando en un mercado competitivo. Puede ayudar a los hoteles analizando la demanda de los clientes y sus pautas de comportamiento, lo que permite una gestión más eficaz de la base de clientes. Anticiparse a las necesidades de los huéspedes se convierte en una tarea más ágil, que permite a los hoteles ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en los intereses de los huéspedes, desde sugerencias gastronómicas a medida hasta tratamientos de spa y recomendaciones de atracciones locales. Los equipos y sensores IoT pueden recopilar datos sobre las preferencias de los huéspedes para personalizar la configuración de las habitaciones o sugerir comidas populares, lo que aumenta su satisfacción.
También puede ayudar a mejorar los esfuerzos de marketing al ayudar a comprender los datos demográficos clave, a gestionar de forma más eficaz las necesidades de inventario y personal, y a reducir el desperdicio mediante el análisis de las ventas de alimentos y bebidas.
Hay varios pasos necesarios a la hora de realizar con éxito una evaluación de la analítica de datos. Lo primero es establecer su objetivo e identificar las preguntas que intenta responder, lo que determinará qué tipo de analítica de datos puede aportar más valor.
El siguiente paso es recopilar y organizar conjuntos de datos, que pueden ser cuantitativos (como las cifras de ventas) o cualitativos (como la experiencia y los comentarios de los clientes). Estos datos deberán estructurarse de forma que se organicen los parámetros observados y medidos. Una vez recopilados, revise los datos utilizando herramientas avanzadas de análisis de datos, eliminando los duplicados y completando los valores que falten.
Una vez que disponga de un conjunto de datos preparado, deberá ejecutarlo con la herramienta de analítica de datos que haya elegido, que puede ser de diagnóstico, predictiva o de otro tipo, en función de sus necesidades. Los resultados deben visualizarse fácilmente y compartirse en forma de cuadros de mando, infografías, mapas, gráficos de dispersión o cualquier otra herramienta visual que ayude a explicar la información. Muchas herramientas de análisis de datos y video automatizan todo el proceso y le proporcionan la información operativa y estratégica que necesita.
Para optimizar la analítica de datos de su organización, tenga en cuenta su tamaño y complejidad. En las grandes empresas, donde la demanda de análisis es elevada, puede ser beneficioso disponer de los recursos necesarios para contratar a un analista de datos especializado. Estos analistas especializados pueden impulsar el descubrimiento y la comprensión de conocimientos matizados, lo que supone una inversión estratégica para que las organizaciones naveguen por la complejidad de los datos con mayor eficacia.
Basándonos en las tendencias recientes, creemos que la analítica de datos se integrará cada vez más en las prácticas y procesos empresariales. A medida que avancen tecnologías como la IA y el aprendizaje automático, las herramientas de análisis de datos y videos proporcionarán mayores conocimientos sobre conjuntos de datos aún mayores. Cada vez veremos más análisis de datos en tiempo real, que permitirán a las organizaciones detectar tendencias, patrones y anomalías, y tomar decisiones basadas en datos de forma casi inmediata.
La analítica de datos se está convirtiendo en una necesidad, no en un lujo. Para que su empresa funcione con eficacia y ofrezca experiencias óptimas a los clientes, la información que le proporcione la analítica de datos será una herramienta fundamental.
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