Analítica
Qué es y por qué es importante
La analítica es un campo de la informática que utiliza datos y matemáticas para responder a preguntas empresariales, descubrir relaciones y descubrir nuevos conocimientos. Mediante la combinación de matemáticas aplicadas, estadística, modelos predictivos y aprendizaje automático, la analítica puede revelar patrones significativos en los datos, predecir resultados desconocidos, pronosticar tendencias futuras y automatizar la toma de decisiones.
Historia y evolución de la analítica
El uso estratégico de datos y análisis puede impulsar la innovación y permitir decisiones empresariales más inteligentes. Para aprovechar estas ventajas, muchas funciones y competencias de las organizaciones analizan datos e incorporan procesos empresariales automatizados de forma rutinaria, no solo los estadistas y científicos de datos.
Pero ¿dónde empezó la práctica de la analítica?
El uso de herramientas analíticas puede relacionarse con los orígenes de la administración de datos, que comenzó en la década de 1890 con tarjetas perforadas mecánicas que registraban información (datos) en una gruesa tarjeta. La analítica solía estar restringida por la tediosa naturaleza de la recopilación y gestión de datos almacenados en ubicaciones físicas (con capacidad limitada).
Con el tiempo, muchos cambios han transformado los campos de la analítica empresarial y la inteligencia de negocio. Por ejemplo, ahora tenemos a nuestro alcance grandes tipos y cantidades de big data, como datos en tiempo real procedentes de sensores, datos de redes sociales y dispositivos IoT. Existen varias formas de almacenamiento de datos y abundan las opciones de informática en la nube.
En la era de la inteligencia artificial (IA), las capacidades descriptivas, prescriptivas y predictivas estándar de la analítica se han visto aumentadas con el aprendizaje automático y la automatización. Ya no nos preguntamos solamente qué ocurrió en el pasado y qué debería ocurrir a continuación. Ahora podemos pedir a nuestras máquinas que automaticen y aprendan por sí solas a partir de los datos, e incluso que nos digan qué preguntas hacer.
Comida rápida, información más rápida: la analítica mantiene la línea en movimiento
La empresa familiar Boddie-Noell, la mayor franquiciada estadounidense de comida rápida Hardee's, solía depender de hojas de cálculo y procesos manuales para tomar decisiones empresariales. Como resultado, siempre estaban mirando hacia atrás, al día, la semana o el mes anterior. Pero, al igual que la comida, los datos pueden caducar. Boddie-Noell, consciente de que un enfoque moderno y basado en el análisis podría llevarles al siguiente nivel, recurrió a SAS Viya para obtener información en tiempo real que les ha ayudado a trabajar de forma más inteligente, aprender más rápido y superar las expectativas, todo ello sin dejar de servir los platos favoritos de sus clientes.
La analítica en la actualidad
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¿Quién utiliza la analítica?
Los recientes avances tecnológicos han aumentado el potencial de la analítica. Con más almacenamiento, potencia de cálculo, capacidades de procesamiento y algoritmos, es más fácil que nunca aplicar la analítica a los grandes problemas y obtener respuestas a partir de los datos, en todos los sectores.
Banca
Los bancos y las organizaciones de servicios financieros utilizan la analítica para gestionar el riesgo, detectar el fraude y personalizar las experiencias del cliente. La analítica puede identificar anomalías en los patrones de transacciones en tiempo real para ayudar a prevenir delitos financieros. El análisis predictivo ayuda a los bancos a anticiparse a las necesidades de los clientes para mejorar el compromiso y la satisfacción. Los modelos avanzados de IA respaldan las evaluaciones del riesgo crediticio para optimizar las decisiones de préstamo.
Seguros
Las aseguradoras dependen de la analítica para evaluar riesgos, detectar fraudes y agilizar la tramitación de siniestros. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, las aseguradoras pueden tarificar las pólizas con mayor precisión. Los modelos de detección del fraude, a menudo basados en IA, identifican las reclamaciones sospechosas para reducir las pérdidas. Los algoritmos avanzados de IA mejoran la interacción con el cliente, ofreciéndole políticas personalizadas y asistencia proactiva.
Ciencias de la vida
Las organizaciones de ciencias de la vida utilizan la analítica para acelerar el descubrimiento de fármacos, potenciar los ensayos clínicos y mejorar la atención a los pacientes. La analítica predictiva optimiza el reclutamiento para ensayos clínicos y supervisa la eficacia de los tratamientos en tiempo real. Hospitales e investigadores utilizan la analítica para detectar patrones de enfermedad, lo que permite intervenciones tempranas y medicamentos personalizados. Los modelos basados en IA analizan vastos conjuntos de datos biomédicos para identificar fármacos candidatos prometedores, lo que reduce el tiempo de comercialización.
Administración pública
Los organismos públicos confían en la analítica para mejorar los servicios públicos, potenciar la seguridad y asignar los recursos de forma eficiente. Por ejemplo, las fuerzas de seguridad utilizan análisis para identificar tendencias delictivas, mientras que los servicios sociales se basan en los datos para mejorar la eficacia de los programas. Los modelos predictivos, que a menudo incorporan IA y aprendizaje automático, ayudan a detectar el fraude, optimizar la recaudación de impuestos y mejorar la planificación de la respuesta ante emergencias.
Por qué es importante la analítica
La analítica no es solo una herramienta para hacer más eficientes los procesos, sino que ayuda a las personas de todos los niveles de una organización a vislumbrar posibilidades totalmente nuevas. Hoy en día, muchas organizaciones integran la analítica en las aplicaciones de primera línea y la utilizan para automatizar los procesos de toma de decisiones.
A medida que el mundo digital se llena de datos diversos, las organizaciones buscan nuevas formas de explorarlos, gestionarlos y obtener información a partir de ellos. Al dar prioridad al análisis de datos, pueden aprender a diferenciarse de sus competidores, obtener rendimientos superiores y planificar estratégicamente su supervivencia a largo plazo.
Las soluciones analíticas flexibles de «apuntar y hacer clic» pueden poner información fácil de comprender directamente en manos de más empleados. Estas soluciones analíticas pueden ayudar a las organizaciones a:
- Determinar el riesgo crediticio ante las crisis económicas mundiales, los avances tecnológicos y el aumento de los requisitos normativos.
- Evaluar el rendimiento de las actividades de marketing y optimizar el ROI con la ciencia de la analítica de marketing.
- Detectar y prevenir el fraude en banca, seguros y otros sectores, con la opción de complementar los análisis tradicionales y la IA con tecnologías más recientes como la IA generativa (GenAI).
Aprendizaje automático y aplicaciones de IA
La analítica evoluciona hacia la IA cuando el aprendizaje se incorpora a los modelos y se automatizan las capacidades de aprendizaje. A medida que tecnologías como el aprendizaje automático y la IA evolucionaron con el tiempo, nos trajeron aplicaciones populares como los coches autoconducidos y los motores de recomendación.
Ahora, el aprendizaje automático y los algoritmos de aprendizaje profundo funcionan cada vez con mayor complejidad y velocidad. Gracias a la automatización, la IA y la computación en nube, las organizaciones y los investigadores pueden aprovechar potentes modelos de IA y automatizar decisiones complejas con solo pulsar un botón.
Abundan las oportunidades para el análisis avanzado y las aplicaciones de IA. Por ejemplo:
- El procesamiento del lenguaje natural (PLN) se basa en el análisis proporcionado por el aprendizaje automático para ayudar a interpretar el habla y el texto.
- Los chatbots utilizan técnicas de PNL, como los modelos de generación aumentada por recuperación (RAG), para responder de forma rápida y fiable a preguntas de atención al cliente u ofrecer consejos de inversión en ventanas de chat en línea. También pueden ofrecer sugerencias guionizadas a los empleados del centro de llamadas en directo.
- Los agentes de IA utilizan datos e IA para comprender problemas complejos y poder ejecutar tareas de forma fiable (con distintos niveles de autonomía) para resolver problemas del mundo real.
Tutorial sobre el ciclo de vida de la analítica
La IA transforma cada etapa del ciclo de vida de la analítica, desde la captura de datos hasta la implementación de información en tiempo real. Domine tres etapas del ciclo de vida para convertir volúmenes de datos dispares en decisiones más inteligentes que puedan impulsar la innovación en toda su organización.
Funcionamiento de la analítica
El uso efectivo de la analítica y la IA implica tres fases: gestión de datos, desarrollo de modelos e implementación de conocimientos. Como en cualquier viaje, cuanto más rápido avance en estas fases del ciclo de vida de la analítica, antes podrá obtener valor.
Veamos cada fase con más detalle.
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