Consultoría en ciencia de datos y análisis

La revolución digital es cada vez más popular en la industria de la consultoría. El resultado son muchas oportunidades disponibles para mejorar la experiencia de los clientes. A pesar de esto, los consultores tienen que adquirir nuevos conocimientos para mantenerse a la vanguardia. Ha habido un aumento global en el gasto de las empresas en consultoría analítica. La inversión se produce entre el gasto en consultores externos y la creación de capacidades internas.

El análisis de datos es un método para extraer y sacar conclusiones de los datos para tomar mejores decisiones. Esta tecnología está creciendo rápidamente. Utiliza inteligencia artificial, estadísticas y conocimiento avanzado del mercado. Los usuarios recopilan estos datos para descubrir patrones esenciales en grandes conjuntos de datos. La implementación de análisis inteligentes proporciona información excelente sobre las métricas de desempeño de una empresa. También muestra los complicados cambios que se están produciendo allí.

Tipos de análisis de datos

Generalmente, existen cuatro tipos de análisis de datos. Ellos son:

1. Análisis descriptivo

El análisis descriptivo proporciona información expositiva. Responde a las preguntas fundamentales de qué, quién, dónde, cuándo y cuántos. No es posible tener paneles de control y herramientas de Business Intelligence sin él, porque es la columna vertebral de la generación de informes. Además, podemos dividir el análisis descriptivo en dos grupos: informes predefinidos e informes ad hoc. Los informes enlatados contienen información sobre un tema en particular. Un ejemplo es un informe mensual que proporciona información sobre el rendimiento de los anuncios. Por lo general, no se programan informes ad hoc. Es esencial para obtener mejor información sobre un tema en particular. Puedes hacerlo a través de las redes sociales viendo las personas que han interactuado con tu página. También le ayuda a obtener otros datos demográficos. Los informes ad hoc son hipersensibles y proporcionan una imagen más amplia de su audiencia.

2. Análisis de diagnóstico

Los análisis de diagnóstico responden a la pregunta de por qué sucedió algo. Mide datos históricos frente a otros tipos de datos. Un análisis de diagnóstico le permite profundizar. Le ayuda a localizar dependencias y descubrir patrones. Las empresas utilizan este análisis para obtener un conocimiento profundo de un problema específico. Las organizaciones necesitan tener datos detallados en todo momento. De lo contrario, la recopilación de datos puede parecer única para cada desafío y consumir más tiempo. El análisis de diagnóstico le brinda alertas antes de que surja un problema potencial. Por ejemplo, le permite saber qué empleados trabajan menos horas de las que deberían.

3. Análisis predictivo

Predictive Analytics le brinda información sobre lo que probablemente sucederá en el futuro. Hace uso de los descubrimientos de la analítica tanto descriptiva como de diagnóstico. Le ayuda a descubrir grupos, tendencias y excepciones. Luego podrá predecir las tendencias que probablemente se producirán en el futuro. Por tanto, el análisis predictivo es una herramienta de previsión crucial. A pesar de sus muchas ventajas, la previsión sólo proporciona una estimación. Su precisión depende de la calidad de los datos. Por tanto, requiere una optimización regular y un tratamiento cuidadoso.

4. Análisis prescriptivo

Este tipo de análisis prescribe las acciones a tomar para evitar problemas futuros. También aprovecha todas las tendencias prometedoras. En este tipo de análisis es donde entran en juego el big data y la inteligencia artificial. El modelado estadístico se ocupa de evaluar situaciones para probar o refutar una hipótesis. La IA se ocupa de predecir resultados potenciales en función de muchas variables.

La consultoría en ciencia de datos y análisis es esencial para todas las empresas. Puede ayudarles a crear nuevos productos. También los hace más eficientes para un mejor rendimiento y mejora la experiencia del cliente. Proporciona información para una mejor toma de decisiones y detecta desafíos y oportunidades. Realiza pronósticos que pueden reducir la mano de obra y los costos, ahorrando así tiempo.