¿Qué es Advanced Analytics?
Es un concepto que aúna un conjunto de herramientas y soluciones que complementa el ya conocido Business Intelligence. ¿Por qué ha sucedido?, ¿qué sucederá?, ¿cómo actuar?, ¿cómo provocar que suceda?, etc.
En los dos últimos años se ha generado el mismo volumen de datos que en toda la historia de la humanidad y el crecimiento sigue siendo exponencial. Es posible continuar avanzando e ignorar este dato pero aquellos que decidan aprovecharlo conocerán más a su propia empresa, a sus clientes y podrán mejorar al ser más competitivos.
¿De qué nos sirven todos esos datos si no los convertimos en información útil para nuestra empresa?
Business Intelligence
¿Qué hemos hecho?
Se puede definir como la solución empresarial que utiliza herramientas analíticas tradicionales para examinar datos presentes e históricos y permite reportar y analizar dicha información.
¿Es suficiente?
El análisis de datos históricos para la toma de decisiones futuras requiere realizar un ejercicio de extrapolación basado hasta ahora en el conocimiento del equipo de trabajo. ¿Es posible que las nuevas soluciones nos aporten información que hasta ahora ni nos planteábamos? ¡ Sí, por supuesto !
Advanced Analytics
¿Nos apuntamos al siglo XXI?
Este concepto se centra en la previsión de sucesos y comportamientos futuros mediante modelos hipotéticos, que permiten introducir simulación de distintas estrategias de negocio, analizar el resultado de aplicar cambios en los procesos. Hasta ahora el tipo de preguntas que nos hemos hecho eran del tipo ¿Qué ha pasado? o ¿Por qué ha pasado? y siempre preguntas basadas en hechos históricos, cuando ya no había rectificación posible.
¡ Ahora podremos anticiparnos a los hechos y reaccionar !
Algunas de las preguntas y respuestas que nos permitirán plantearnos las nuevas herramientas englobadas en el término Advanced Analytics son:
- Análisis Predictivo (¿Qué sucederá?)
- Análisis Prescriptivo (¿Cómo actuar?)
- Análisis Descriptivo (¿Qué hacer para que suceda?)
- Análisis Diagnóstico (¿Por qué ha sucedido?) BI
- Encontrar patrones de comportamientos en nuestros datos (Data Mining)
- Incorporar datos de fuentes que hasta ahora no era posible analizar (base de datos no estructuradas, redes sociales, etc.).
- Geolocalización (Incoporar nueva información espacial que complemente los datos corporativos para personalizar y concretar resultados). Por ejemplo, ya existe información consumible por zona geográfica que analiza comportamiento de consumo, de preferencias, etc.
- Análisis del sentimiento (¿Cuál es la respuesta del mercado ante nuestra propuesta?)
En conclusión, con la incorporación de estas nuevas herramientas se expande el abanico de posibilidades en el análisis de información, pudiendo plantearnos preguntas que hasta ahora no nos permitían los sistemas actuales. Hoy en día se recogen muchos datos aunque no se consiguen explotar adecuadamente.
La posibilidad de trabajar con más información y de manera más ágil es un gran paso adelante hacía el éxito.
