Desde siempre las empresas han querido atraer a sus clientes, conocer su comportamiento, entender cómo se comporta con nosotros, con nuestros productos, cómo recibe y realiza recomendaciones.

Al registrar cada una de las transacciones que los clientes tienen con nosotros podemos accionar y mejorar nuestros productos, generando valor para los clientes y la empresa. Intuitivamente lo que estamos haciendo es analizar datos y accionar sobre ese comportamiento generando nuevas acciones para nuestros clientes. Mirado desde el punto de vista de tecnología, esto se llama analítica de datos.

Los métodos analíticos de datos tienen una relevancia muy importante en la transformación digital de las empresas, ya que por ellos podemos transformar datos en acciones concretas en el negocio. El universo analítico contempla distintas complejidades en función del valor a obtener con los datos y el desafío que eso implica desde el punto de vista tecnológico.

universo de analytics

El caso de Analítica Descriptiva es cuando analizamos datos del pasado y a partir de ellos tomamos acciones. Es la forma analítica de llamar al BI y Data Mining, donde se obtienen datos y hago consultas a ellos para entender lo que pasó.

Analítica Diagnóstica, responde al análisis de porqué sucedió lo que sucedió. En estas dos etapas siempre estamos hablando del pasado con datos reales, datos de sistemas, de bases de datos, de imágenes, de redes sociales, del comportamiento de los clientes. Hacemos análisis para ver lo que pasó, porqué pasó y definir alguna estrategia de acción para corregir o apalancar lo sucedido.

En la actualidad existen otros tipos de analítica de datos que aparece cuando tomamos información más actualizada en tiempo real, aparece la Analítica Predictiva. Los datos recuperados de los sistemas se combinan con técnicas de estadística o machine learning para hacer una predicción sobre lo que puede llegar a pasar, y tomar decisiones en función de ellos.

La Analítica Prescriptiva pretende generar un plan de acción o recomendar otras acciones en función de los recursos y los datos que se están tomando, las predicciones y otras variables externas. Con el uso de algoritmos de optimización combinatoria llamados Operational Research, se consigue la mejor asignación de recursos para una situación objetivo dada.

Existe un paso adicional de analítica de datos, llamada Analítica Cognitiva, que aprende y entiende los comportamientos de los clientes, con nuestros productos, con las redes sociales, los canales y servicios para sugerir nuevas opciones.

Se dice que la cantidad de información producida por distintas tecnologías ha modificado nuestro entorno. Desde el punto de vista de tecnología, la economía se ha convertido en una economía de datos y de código. De datos, porque estamos generando miles de datos a cada segundo que podríamos analizar para tomar un comportamiento desde la empresa o mismo como consumidores. Lo mismo pasa con el código, hoy todo es programable en función de la obtención y generación de datos.

La digitalización nos permite aplicar tecnología en aspectos muy puntuales del negocio, la analítica de datos es una de las tendencias tecnológicas que nos ayuda a mejorar eficiencia en la empresa y generar nuevas experiencias para el cliente.

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Acerca del Autor

Maidana, Sebastián

Especializado en Tecnología.

Ingeniero en Sistemas de Información. Especialista en Ingeniería Gerencial. Director de Tecnología en ADEN Business School. Responsable de implementación de cambios tecnológicos relacionados con aplicaciones de negocio, infraestructura y networking orientadas a soluciones comerciales, financieras y académicas. Anteriormente se desempeñó como analista funcional SAP/ IT Project Manager en IMPSA, gestionando proyectos de IT para Argentina, Brasil, Venezuela y Malasia. Consultor en sistemas ERP empresas de servicios, manufactura y retail en Argentina.