Hoy en día, obtener conocimiento accionable a partir de datos es una tarea muy parecida a la minería: es necesario procesar cantidades inmensas de material para llegar a un diamante. Por suerte, la tecnología está de nuestro lado para optimizar estos procesos.
En este artículo te contaremos por qué invertir en el modelamiento y la minería de datos es fundamental para mejorar tu nivel de madurez analítica y cuáles son los tipos de análisis.
¿Qué es el modelamiento de datos?
También conocido como data modeling es un proceso que busca que las organizaciones puedan visualizar y comprender la información con la que cuentan. Para conseguir este objetivo se crea una especie de roadmap en el que se define qué tipo de información se recolecta, cuál es la relación entre distintos datasets y qué métodos se van a emplear para almacenar y analizar la data.
El modelamiento de datos está determinado por las necesidades de cada negocio, por eso debe funcionar como un “documento vivo”, capaz de evolucionar y adaptarse a nuevos escenarios.
Facilitar el diseño y creación de bases de datos, así como fortalecer la consistencia de la información en toda la empresa son algunos de los beneficios que se obtienen a través del modelamiento de datos, pero donde realmente encontramos su mayor fortaleza es en su capacidad de apalancar distintas formas de explotación de la información.
¿Por qué la minería de datos es el siguiente paso en tu camino para ser una organización data driven?
El objetivo de la minería de datos es simple: convertir grandes cantidades de información en conocimiento accionable. Esto se logra utilizando herramientas tecnológicas, como la inteligencia aritificial, con el fin de identificar patrones y tendencias.
Gracias a esta práctica, muchas empresas ya aprovechan sus datos para procedimientos que van desde describir el comportamiento del usuario o predecir sus próximas acciones, hasta sacar analizar grandes cantidades de datos para sacar a la superficie insights de negocio que antes eran muy difíciles de detectar.
Es importante tener en cuenta que no todos los análisis que podamos extraer a partir de la minería de datos van a ser iguales. Existen diferentes técnicas y tipos de análisis que se pueden realizar dependiendo de los objetivos de negocio que persigue una organización.
¿Qué tipos de análisis se puede obtener a partir de la minería de datos?
Cada uno de los siguientes tipos de análisis sirven para responder a preguntas específicas que una organización se puede hacer en un momento dado.
Cómo veremos más adelante, tener claro el propósito que perseguimos es fundamental para que las organizaciones obtengan valor a través de la minería de datos.
Sigue leyendo para conocer a fondo en qué consiste cada tipo de análisis que puedes obtener a través de la minería y modelamiento de datos:
Análisis descriptivos
Se enfocan en mejorar nuestra comprensión de algunos aspectos del negocio. Para esto utilizan métodos estadísticos y herramientas de visualización.
Al estar basado en datos históricos, este tipo de análisis es particularmente útil para evaluar retrospectivamente qué fue lo que pasó en determinados momentos para así detectar algunas tendencias como picos y caídas en la demanda.
Análisis diagnóstico
¿Por qué pasó lo que pasó? Esa es la pregunta que se busca resolver a través de los Análisis de Diagnóstico. Se diferencia de los otros tipos de análisis por el nivel de detalle que es capaz de analizar y porque se enfoca en encontrar correlaciones.
Un caso claro en el que se podría emplear este tipo de análisis podría ser tratar de encontrar la razón por la cual, en un determinado periodo del año, hubo un pico de demanda en los servicios de un banco, o una superficie de e-commerce.
Análisis predictivo
Este tipo de análisis le da a las empresas la oportunidad de anticiparse a las necesidades de los usuarios y gestionar campañas cada vez más oportunas y precisas.
Está basado en el uso de inteligencia artificial y, por lo general, se utiliza para prever eventos tomando en cuenta reglas de negocio e importantes cantidades de datos.
Así, por ejemplo, si una empresa tiene datos sobre el comportamiento de sus clientes en los últimos años, este tipo de análisis le podría dar algunas luces sobre qué es esperable que ocurra en el futuro más próximo.
Análisis prescriptivo
Si el análisis predictivo le dice a una organización qué podría pasar en el futuro, los análisis prescriptivos van un paso más allá y sugieren cómo se debería actuar para obtener los mejores beneficios.
Aquí son clave las simulaciones, los motores de recomendación basados en machine learning y el procesamiento complejo de eventos, algunas de las formas en las que la minería de datos obtiene insights accionables para las empresas.
¿Qué debo hacer para tener una explotación de datos exitosa?
Resumimos en cuatro pasos las acciones que cualquier organización debería tener en cuenta para obtener valor a partir del análisis de datos:
Tener un propósito
Para que la minería de datos genere valor es vital que cualquier proceso de explotación de datos tenga como punto de partida un objetivo claro.
Por este motivo, los especialistas en datos deben trabajar de la mano con los estrategas de negocio para identificar con precisión cuál es el reto que se quiere resolver a través de los insights que van a buscar en la data.
Escoger la información relevante
No todos los datos de la organización van a ser relevantes para construir una solución para el reto que nos hemos planteado.
Además de identificar la información útil, en este paso también es fundamental limpiar la data, es decir, asegurarnos de que haya cumplido con las políticas y lineamientos que hayamos establecido para garantizar que nuestra información sea confiable.
Utilizar herramientas tecnológicas
Cuando tenemos un objetivo y un conjunto de datos capaces de darnos las respuestas que estamos buscando, el siguiente paso es aplicar herramientas como el machine learning y la inteligencia artificial para ayudarnos a transformar los datos en conocimiento.
Existen muchas técnicas de análisis de datos. Algunas como la asociación están diseñadas para analizar el histórico de datos y detectar, por ejemplo, hábitos de consumo que no eran fáciles de detectar a simple vista.
También encontramos técnicas de análisis que están enfocadas en la segmentación o en formular predicciones.
Como podemos ver, cada técnica de análisis tiene un objetivo específico y el éxito de nuestra explotación de datos va a depender de que escojamos el método de análisis adecuado para el objetivo que nos hemos planteado.
Pasar del conocimiento a la acción
La información que nos arroja el análisis de datos es valiosa pero sólo alcanza su verdadero potencial cuando logramos traducirla en acciones.
Lo importante aquí, como en todos los pasos que hemos visto hasta ahora, es nunca perder de vista los objetivos que nos planteamos al comienzo. Esto también nos servirá para medir la efectividad de nuestros esfuerzos y hacer los ajustes necesarios.
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