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01 oct. 2020

Analítica Avanzada: 6 aplicaciones reales para las empresas

by José Antonio García-Calvo Fernández | Responsable de Operaciones de Gestión

Analítica Avanzada: 6 aplicaciones reales para las empresas
 

Si eres de los que te preguntas: ¿Cuál va a ser la demanda de mis productos en los próximos 6 meses? ¿Cuándo será el mejor momento para aprovisionarme? ¿Cuál va a ser la acogida de mi nuevo producto en el mercado? ¿Dónde debo ubicar mis puntos de venta? ¿Quiénes serán mis mejores clientes, aunque todavía no tenga historial de negocio con ellos? ¿Por qué algunos clientes son inmunes a mis campañas y cómo podría acceder a ellos? Descubre en este post aplicaciones de analítica avanzada que dan respuesta a estas preguntas y que te permitirán tomar las mejores decisiones.

Y es que con la cantidad de información disponible, y las actuales tecnologías para analizar grandes volúmenes de información, podemos tomar decisiones muy cualificadas basadas en multitud de variables. Algo impensable hasta ahora.

¿Y tu empresa? ¿Está haciendo algo? ¿Quizás pensando en cómo estructurar un departamento de Business Intelligence?  ¿Está explotando al máximo los datos? Si no lo has hecho, siempre hay una primera vez, es el momento de empezar, de pensar en aplicaciones de analítica avanzada que te permitan implementar soluciones basadas en el uso de la información en modelos complejos y tomar las mejores decisiones con la agilidad requerida, adaptada a una gran variedad de tipologías de casos, enfocándonos en el individuo (y no en segmentos preestablecidos) y así tomar ventaja respecto a los competidores.

 

Big Data, Data Science y Aplicaciones de Analítica Avanzada

A partir de técnicas provenientes de disciplinas clásicas, como las matemáticas, la sociología, y la tecnología, es posible construir modelos que expliquen los comportamientos que suceden en la nueva era en que vivimos.

En la disciplina del análisis avanzado de información, son muchos los conceptos que se entremezclan, y suenan cada vez más, pero con límites muy difusos en su significado y sin definiciones claras que estén consolidadas en el conocimiento común.

 

Nube de tags big data analitica avanzada

En Inforges Seidor, acuñamos el concepto de Aplicaciones de Analítica Avanzada como el objetivo último a perseguir en el uso de los datos y técnicas avanzadas de análisis, delimitando claramente tres niveles de abstracción en los conceptos:

 

BIG DATA

Es una cantidad tan considerable de datos - estructurados y no estructurados - que se tienen dificultades para almacenar en bases de datos tradicionales, procesar en servidores estándar y analizar con aplicaciones habituales.

DATA SCIENCE

O Ciencia de Datos, es el campo que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formatos, ya sea estructurados o no estructurados, lo cual es una continuación de algunos campos de análisis de datos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva.

APLICACIONES DE ANALÍTICA AVANZADA

Es el conjunto de aplicaciones basadas en el uso de las técnicas de la ciencia de datos para dar respuesta a cuestiones y necesidades estratégicas concretas.

 

 

6 aplicaciones de Analítica Avanzada en las empresas

Con la finalidad de aclarar ideas y de que cuando leas este post tengas ganas de “probar”, toma nota de estos casos prácticos por los que empezar:

  1. Caracterización y segmentación de clientes: permite la identificación y obtención de patrones de clasificación de clientes mediante criterios complejos, por ejemplo, segmentación de clientes ABC sin experiencia previa, a través de técnicas de análisis clúster, tablas de contingencia, análisis de lenguaje en redes sociales, etc.
  2. Modelos de propensión: determinan las variables que inducen a determinados comportamientos, como por ejemplo la detección de los clientes que con mayor probabilidad se darán de baja de un servicio, a través de técnicas de modelos de regresión, árboles de decisión, análisis factorial, etc.
  3. Estudios de satisfacción: se basan en sondeos integrados en un modelo de comportamiento para su análisis, como podría ser un estudio de clima laboral, a través de encuestas, métodos cualitativos, método Delphi, etc.
  4. Análisis predictivo de determinadas magnitudes, basándose en modelos complejos: por ejemplo, la determinación de las necesidades de stock basadas en una predicción de la demanda, a través del uso de modelos de regresión, análisis de series temporales, análisis de tendencias, etc.
  5. Sistemas de recomendación de compras o consumo de productos y servicios al cliente o consumidor final: por ejemplo, recomendaciones tipo “otros clientes también compraron…”, usando árboles de decisión, redes neuronales, random forest, etc.
  6. Identificación de patrones de comportamiento mediante determinación de mapas de calor: por ejemplo, para predicción de movimientos y comportamientos, a través de analítica IoT, búsqueda de correlaciones y tendencias, etc.

 

En Inforges Seidor disponemos de una metodología que abarca, en seis pasos, el desarrollo de aplicaciones de analítica avanzada, abordando la concepción, construcción y puesta en marcha de aplicaciones basadas en modelos avanzados. ¿Hablamos?

Os adelantamos que en nuestro próximo post incidiremos en cuáles son los que consideramos factores críticos para el éxito de estos proyectos, así como en los errores comunes que debemos evitar cometer.

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