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También conocido como análisis de datos, se trata de un procedimiento multifuncional que permite identificar las debilidades existentes en una industria y enfocarse en cómo solucionarlas.

De esta forma, el Data Analytics consiste es caracterizada como una ciencia que permite procesar datos de un sector en específico para obtener conclusiones o respuestas ante un tema determinado.  

Si bien las técnicas y métodos utilizados para el análisis de datos son numerosos, este procedimiento se ha convertido en una tendencia creciente en empresas de diversos sectores, sobre todo porque influye directamente en la gestión de riesgos y en la toma de decisiones que permitan incrementar la operatividad de una organización. Todo esto enfocado en lograr un crecimiento progresivo y también mejorar la rentabilidad.

Específicamente el Data Analytics tiene su funcionamiento indispensable en la cadena de valor de cualquier organización. Además de proporcionar datos concretos acerca de las necesidades existentes en una compañía, también contribuye en proporcionar métricas que a simple vista pueden pasar desapercibida ante la gran cantidad de información.

En diferentes sectores industriales este elemento se ha convertido en un aliado estratégico, por ejemplo los casinos online puede utilizar el Data Analytics para saber el porcentaje de jugadores más activos y ofrecer recompensas que les permita incrementar su participación en los diferentes juegos.

De igual forma, las agencias de marketing hacen uso de este sistema de análisis de datos para saber el tipo de contenido que atrae más a una audiencia específica y enfocar sus estrategias hacia este punto concreto que le permita obtener más visualizaciones o en su defecto más clic.

En líneas generales el Data Analitycs funciona como un elemento determinante para realizar estimaciones de producción, identificar las necesidades de los clientes y sus niveles de satisfacción, así como también prever y anticipar posibles riesgos.

Todo esto con el objetivo centrar de mejorar el rendimiento de una organización indiferentemente el sector donde se ubique, ayudando a reducir los costos e implementando métodos más eficientes al momento de hacer negocios.

Antes de aplicar el análisis de datos es fundamental conocer acerca de su clasificación, esto permitirá obtener la información adecuada de acuerdo a los objetivos que se persigan con esta técnica. Así, el proceso de Data Analitycs se divide en:

• Análisis descriptivo

Este tipo de análisis resulta fundamental cuándo se buscan respuestas sobre un hecho concreto, ya que proporciona una descripción de los resultados que hace más sencilla su comprensión.

De esta forma, el análisis descriptivo hace uso de diferentes métodos como los indicadores clave de rendimiento (KPI) los cuales permiten profundizar en los éxitos y fracasos de determinada estrategia de marketing.

En líneas generales, este tipo de análisis permite obtener información acerca de un periodo específico, lo que aporta a una compañía la posibilidad de analizar su desempeño en ese momento y trabajar con base en ello.

• Análisis de diagnostico

Tal como su nombre lo indica este tipo de análisis permite determinar el motivo por el que sucedió determinado acontecimiento.

Funciona como complemento al análisis descriptivo ya que este indaga en las causas que llevaron a un punto determinado bien sea de mejoría o de fallas, permitiendo rescatar lo positivo y trabajar en mejorar las debilidades encontradas.

• Análisis predictivo

El análisis de datos con este objetivo responde a predicciones de lo que es más probable que suceda a corto plazo dentro de una organización. Su uso es ampliamente frecuente en los procesos asociados a identificar tendencias y analizar la posibilidad de que se repitan nuevamente.

• Análisis prescriptivo

Este método es aplicado en las compañías cuando requieren fijar un curso de acción. En estos casos, los datos analizados contribuyen a tomar decisiones concretas ante escenarios inciertos.

Para llevar a cabo un análisis prescriptivo generalmente se hace uso de decisiones y eventos pasados y los resultados de estos, con el objetivo de determinar las acciones que proporcionaron beneficios y evaluar la posibilidad de repetirlas nuevamente.

Hoy en día, la aplicación de análisis de datos se ha convertido en uno de los campos más extensos, ya que su uso brinda la oportunidad de optimizar la eficiencia en industrias de cualquier sector.

Lo anterior se ha convertido en un hecho notable y ha llevado a numerosas empresas altamente reconocidas a implementar el análisis de Big Data como una estrategia para convertirse en líderes en su sector del mercado.

Muestra de ello es Amazon, catalogado como el rey del comercio electrónico, este gigante de las ventas en internet cuenta con tecnología de avanzada para la recolección y análisis de datos masivos que les permitieran optimizar áreas como la cadena de suministros y la facilidad para detectar fraudes, contribuyendo así a mejorar notablemente su operatividad.

Otro ejemplo destacado es el de Uber, la empresa de transporte con amplio reconocimiento internacional que hace uso de este método de análisis de datos en su oferta y demanda, lo que resulta un indicador importante al momento de establecer las tarifas de sus viajes.

El área financiera también ha sido notablemente impactada por el análisis de datos, ya que este método permite evaluar los riesgos crediticios y realizar predicciones acerca de las tendencias en el mercado.

En líneas generales el Data Analitycs se convierta cada vez más en un elemento clave en la sociedad. La recopilación de datos y su aplicación en procedimientos científicos, comerciales y de la vida cotidiana se visualizan frecuentemente, lo que evidencia la eficiencia de este recurso para proporcionar información concreta en diferentes sectores y mejorar así los resultados progresivamente.