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Advanced analytics

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¿Qué son los advanced analytics?

En advanced analytics, o análitica avanzada, se emplean técnicas sofisticadas, como la estadística con múltiples variables, la minería de datos, el aprendizaje automático, la visualización, la simulación, la minería de textos, la analítica de gráficos (redes), la previsión, la optimización y la simulación con el fin de descubrir insight, identificar patrones, predecir resultados y generar recomendaciones.

¿Por qué son importantes los advanced analytics?

Para acelerar la innovación y superar a la competencia, las empresas utilizan técnicas de advanced analytics para generar insight predictivos y, así, tomar mejores decisiones y más fundamentadas de manera rápida. Las advanced analytics se emplean para optimizar y mejorar las operaciones comerciales, disminuir los riesgos y personalizar las experiencias de los clientes.

Los advanced analytics permiten solucionar problemas que la generación de informes de BI no puede abordar y se puede aplicar a diferentes situaciones, como al supervisar y evaluar las redes sociales, predecir errores técnicos, prever la oferta y demanda, modificar precios de forma dinámica, detectar fraudes y deserciones de clientes, entre otros.

Técnicas de advanced analytics

Las técnicas utilizadas en advanced analytics son más complejas que las empleadas en la analítica descriptiva o la generación de informes de BI. Si bien BI se enfoca en datos estructurados históricos de varias fuentes, la analítica avanzada aborda datos estructurados y no estructurados de fuentes diferentes. Por lo general, BI ofrece resúmenes de rendimiento anteriores, mientras que los advanced analytics permiten estudiar tendencias futuras para ayudar a optimizar e innovar en el presente. Para lograrlo, en advanced analytics, se emplean, como lo indica su nombre, técnicas avanzadas, como las siguientes:


Agrupación de clústeres: agrupa elementos para reconocer similitudes y diferencias fácilmente en un conjunto de datos, lo que facilita las comparaciones.
Agrupación de clústeres


Análisis de cohortes: permite analizar el comportamiento de un grupo de personas para obtener insight más amplios.
Análisis de cohortes


Análisis de eventos complejos: proporciona insight en tiempo real mediante el análisis de datos de eventos de diversas fuentes y la señalización de relaciones de causa y efecto. También se conoce como procesamiento de eventos complejos (CEP).
Análisis de eventos complejos


Minería de datos: permite identificar secuencias, relaciones y valores atípicos en grandes conjuntos de datos, que se pueden utilizar para evaluar oportunidades y riesgos.
Minería de datos


Aprendizaje automático: permite detectar patrones complejos y generar predicciones exactas que se pueden utilizar en la personalización, detección de fraudes y microsegmentación.
Alteryx Machine Learning


Análisis predictivo: brinda predicciones acerca de resultados comerciales en función de datos históricos, modelos estadísticos y aprendizaje automático.
Análisis predictivo


Análisis de retención: se utiliza para comprender las cohortes de usuarios/clientes, lo que ayuda a determinar factores de retención y estrategias de crecimiento.
Análisis predictivo

Cómo funcionan los advanced analytics

La analítica avanzada de datos se aplica a todos los sectores y se puede utilizar en todas las funciones empresariales de una organización. Se pueden ver algunos ejemplos en el siguiente gráfico.

Línea de negocio (LOB) de los beneficios de la analítica avanzada

Operaciones comerciales

En un mundo acelerado, las empresas deben ser capaces de reaccionar rápidamente. Con advanced analytics, una empresa puede tomar decisiones en función de predicciones exactas, que pueden mejorar el rendimiento y la productividad e incrementar los ingresos.

Recursos Humanos

La analítica avanzada de datos permite aprovechar los datos de RR. HH. para ayudar a disminuir los costos de reclutamiento y contratación, disminuir la rotación y mantener o aumentar la satisfacción general de los empleados.

Fabricación e Inventario

La demanda, las preferencias y los costos cambian constantemente, lo que afecta en la elección de los productos se fabrican, venden y distribuyen, y cómo se logra todo ello. Los advanced analytics pueden ayudar a evitar fallas técnicas, disminuir existencias irrelevantes, agilizar los pedidos y reducir los costos de distribución.

Marketing

Comprender a los clientes es clave para predecir cómo se comportarán en el futuro. Los advanced analytics permiten generar experiencias de marketing personalizadas e identificar oportunidades de venta.

Análisis de riesgos

Administrar grandes conjuntos de datos en tiempo real puede ayudar a detectar fraudes, supervisar la imagen del cliente y disminuir riesgos futuros.


Primeros pasos con advanced analytics

La Alteryx Analytic Process Automation (APA) Platform™ ofrece una plataforma accesible que cuenta con bloques de creación sin programación y con poca programación, y una plataforma visual fácil de comprender. La plataforma APA integra la analítica avanzada en preparación, combinación, análisis y enriquecimiento de datos mediante:

  • Pruebas A/B
  • Visión artificial
  • Agrupación de clústeres y segmentación
  • Árboles de decisión y bosques aleatorios
  • Análisis demográficos y de comportamiento
  • Estadísticas con múltiples variables y aprendizaje automático
  • Optimización y simulación
  • Previsión y series temporales
  • Análisis de redes
  • Redes neuronales
  • Análisis predictivos y prescriptivos
  • Regresión
  • Analítica espacial
  • Modelos predictivos supervisados
  • Minería de textos
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