Types of analysis performed with Big Data

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Gamco Team

El análisis de big data es el proceso de analizar fuentes de datos grandes y complejas para descubrir tendencias, patrones, comportamientos de los clientes y preferencias del mercado para tomar mejores decisiones comerciales.  

Básicamente, se pueden realizar 4 tipos de análisis aplicando el Big Data. A continuación, vamos a describir en qué consiste cada uno de ellos.

Los 4 tipos de análisis en el Data Analytics

Análisis predictivo

También conocido como Ciencia de datos o Data Science, el análisis predictivo hace un pronóstico sobre posibilidades futuras, basándose en patrones encontrados en los datos de la empresa que fueron analizados.

El Big Data, por tanto, es una herramienta que permite anticiparse al comportamiento del mercado. Esto permite a las empresas, por ejemplo:

  • Detectar tendencias para realizar una estimación fiable de la futura demanda de los usuarios. Por ejemplo, los servicios de streaming y multimedia analizan nuestros hábitos de lectura, visualización y escucha para construir experiencias individualizadas y lanzar recomendaciones. Netflix recoge los gustos e intereses de sus usuarios para prever cómo serán recibidas sus próximas series y tomar decisiones sobre sus futuros proyectos.
  • Optimizar los procesos de negocio en las empresas. Por ejemplo, para la empresa de paquetería UPS el uso del Big Data supuso la optimización de las rutas de reparto, con un considerable ahorro en combustible y la disminución del tiempo de entrega de sus paquetes, lo que se tradujo en una mejora evidente en la calidad de vida de sus empleados. Asimismo, los algoritmos de Amazon son capaces de dibujar las tendencias para dirigir al consumidor hacia el producto que está buscando desde la pantalla de inicio y así facilitar el proceso de compra.

La importancia del análisis predictivo en las empresas lo analizaremos en el siguiente apartado. 

Análisis prescriptivo

Se realiza con el propósito de revelar las posibles consecuencias que una acción puede ocasionar para el negocio. El análisis prescriptivofacilita la elección de las estrategias más adecuadas o que generen mejores resultados para la empresa.

Análisis descriptivo

Este tipo de análisis proporciona información sobre la situación presente a partir de datos históricos, por lo que está enfocado a la toma de decisiones en tiempo real.

Se emplea, por ejemplo, para recopilar información sobre la propia organización interna de una empresa, permitiendo conocer mejor las fortalezas y debilidades de sus empleados, así como detectar perfiles de los que abandonaron la empresa o podrían abandonarla. De este modo, se pueden diseñar acciones para favorecer la motivación y el compromiso de los empleados o realizar una selección de perfiles más estratégica, atendiendo a las necesidades o, incluso, carencias de la empresa.

Análisis diagnóstico

Se utiliza para examinar los resultados y la evolución de determinadas acciones empresariales. De este modo, se pueden aplicar ajustes puntuales en las estrategias que se están implementando.

La importancia del análisis predictivo en las empresas

El análisis predictivo ayuda a los negocios a comprender las necesidades de sus clientes. Los programas empleados para la exploración de sus preferencias, guardan la información para analizar y predecir sus comportamientos.

Asimismo, el análisis predictivo permite a las empresas maximizar su eficiencia y trabajar de manera proactiva, pues disponen de mayor información (y de más calidad) para tomar decisiones de forma más rápida y acertada.

Las plataformas de Big Data están permitiendo a las empresas ajustar la gestión de los inventarios a través de análisis predictivos, que evalúan múltiples factores, como los patrones climáticos, las tendencias estacionales y los datos históricos de ventas. El objetivo es determinar qué necesita una empresa para disponer de las existencias adecuadas en los puntos de venta.

En ese aspecto, Zara, el mayor distribuidor de ropa del mundo, basa su éxito en su capacidad para detectar las nuevas tendencias tan pronto como surgen. Los datos que maneja la empresa proceden tanto del inventario diario y los pedidos de las tiendas como de las opiniones de los clientes. Para sacar provecho de estos datos, Zara dispone de numerosas herramientas de inteligencia artificial para la automatización y gestión del Big Data.

Sectores clave en la implantación del Big Data

Retail. Permite por medio de la IA prever cuál será la demanda de los productos más populares. Permite predecir las tendencias, optimizar los precios para obtener una ventaja competitiva e identificar los potenciales clientes que estarán interesados.

En este sentido, SAIL, el software de optimización comercial inteligente desarrollado por Gamco, permite conocer de forma predictiva qué bienes y/o servicios ofrecer a cada cliente, cuándo hacerlo y cómo incrementar las ventas a través del aprendizaje automático y el análisis de datos. SAIL predice qué productos o servicios ofrecer a qué clientes, y cómo lograr la contratación o venta usando las palancas comerciales y promociones disponibles.

Finanzas. El Big Data mejora la eficiencia y la rentabilidad mediante la monitorización de las actividades del mercado financiero. También proporciona herramientas para facilitar el acceso a los datos y el análisis de riesgos mediante IA para la toma de decisiones.

El Big Data ha modificado la forma de combatir el comportamiento fraudulento mediante la observación de patrones en las reclamaciones de seguros o las facturas de los clientes. Por tanto, es posible detectar señales de posibles clientes morosos y así evitar impagos

En este sentido, la solución ARM-SaaS, de Gamco, permite implementar modelos predictivos a partir de la Inteligencia Artificial, con el objetivo de ejecutar las mejores acciones encaminadas a la mitigación de los efectos del impago y la optimización comercial de un negocio.

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Salud. Mejora la atención médica y los tratamientos, desarrollando nuevos medicamentos y obteniendo información vital basada en patrones de población.

Industria. Automatiza los procesos productivos gracias también al avance de la robótica. Se están incorporando sensores en los equipos de fabricación para supervisar la eficiencia de las máquinas. De esta forma podemos anticiparnos a posibles errores y determinar cuándo será necesario realizar el próximo mantenimiento.

Smart cities. Mediante el análisis de datos del Big Data se están mejorando los servicios públicos de ciudades interconectadas.

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