Data Analytics

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Con la entrada a escena de lo que hoy se entiende como Big Data, está surgiendo un concepto que no solo le da importancia a la gestión de una mayor cantidad de datos o más diversos, sino que se pretende formular hipótesis y tomar decisiones basadas en datos. Se trata de conocer al cliente de manera objetiva, de convertir datos en conocimiento y en políticas concretas con alto valor añadido para sus organizaciones.

Una de las ramas esenciales de DATA Analytics es el de los modelos predictivos, cuyos objetivos son:

                –              Decidir

                –              Medir

                –              Alertar

                –              Innovar

No todas las empresas han comenzado a trabajar con este tipo de modelos, por ello están permitiendo, a las que sí han comenzado, obtener un conocimiento de los datos totalmente determinante para lograr una ventaja competitiva difícil de acortar frente a sus competidores.

“Un 38% de empresas que usan DATA Analytics han mejorado el rendimiento de su negocio”, Antonio Cerdán (Analytics, KPMG_ES)

¿Qué tipo de oportunidades nos van a ofrecer?

Multitud, por ejemplo: detectar qué clientes tienen mayor probabilidad de dejar un servicio, (Modelo Churn), conocer el alcance/éxito que puede tener un nuevo producto que queramos sacar al mercado, optimizar recursos dependiendo de la demanda…

Por lo tanto, las empresas que aún no se han unido al estudio predictivo de los datos, lo están haciendo, e incluso cada vez más firmas/consultoras que a priori tienen un aspecto menos tecnológico, están haciéndose notar creando departamentos con profesionales expertos en Analytics e invirtiendo en un conocimiento que empieza a demandarse enormemente y que puede colaborar y ayudar a muchos departamentos.

Aquí ya no solo buscamos un gran número de datos, sino la calidad de estos. Un gran volumen nos dará mayor profundidad, pero tener datos coherentes con los que poder explicar el Output de manera consistente, es fundamental. Por ello, los equipos de Analytics son también expertos en segmentación de datos, suelen estar apoyados por equipos de IT expertos en BIG DATA, y trabajar mano a mano con personas expertas en el negocio. Además, tendremos que tener en cuenta aspectos como la estacionalidad de los datos, condiciones climatológicas y otros sucesos que no están controlados, pero que también podemos predecir. Todo esto es sólo una introducción de lo mucho que hablaremos en este Blog del Análisis predictivo.

Por otra parte, también tenemos multitud de herramientas y “paquetes” con los que trabajar, alguno de ellos de código abierto, los más conocidos son:

                –              R

                –              Python

                –              SAS

                –              SPSS

                –              TOL

Cada una de estas herramientas tiene aspectos positivos y negativos dependiendo del modelo, en otros post explicaremos sus ventajas y desventajas.

Por último, ¿cuáles son los perfiles que más se adecuan a este tratamiento de datos?

                –              Matemáticos

                –              Estadísticos

                –              Economistas

                –              Informáticas con alto nivel en matemáticas

Hay que destacar, que no es imprescindible pero altamente recomendable tener una buena base en procesos estocásticos, estadística, series temporales y de programación, además de conocimiento de negocio y econometría.

Para concluir, quisiera destacar una idea que es imprescindible, ya que cuando hacemos un modelo, muchas veces nos ciega el resultado y tendemos a sacar conclusiones sin buscar el sentido de negocio, que al final es donde está nuestra meta. Por tanto, es trascendental que los datos (da igual el ámbito en el que estemos) los pongamos siempre en contexto analizando la realidad de los clientes para que tenga un valor real.

Esperamos vuestros comentarios. Un saludo.

Pedro José Mendoza.

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