Analítica, qué es, definición, concepto, significado. Hablaremos, como no, de la analítica de datos, prescriptiva, en filosofía, diferencias con análisis, de negocios, etc.
Lo que significa
Examinar o gusto a examinar las cosas en detalle , en orden a descubrir más sobre ellos; que implica el estudio cuidadoso y sistemático de algo; relativas al examen cuidadoso o científico de hechos e información.Separar algo en partes componentes o elementos constituyentes.
Analítica de datos
En otras palabras, la analítica puede entenderse como el tejido conectivo entre los datos y la toma de decisiones efectiva, dentro de una organización. Especialmente valioso en áreas ricas en información grabada, el análisis se basa en la aplicación simultánea de estadísticas , programación de computadoras e investigación de operaciones para cuantificar el rendimiento.
Analítica comercial
Las organizaciones pueden aplicar análisis a los datos comerciales para describir, predecir y mejorar el rendimiento comercial.
Específicamente, las áreas dentro del análisis incluyen:
- análisis predictivo,
- análisis prescriptivo ,
- gestión de decisiones empresariales,
- análisis descriptivo,
- análisis cognitivo,
- análisis de Big Data,
- análisis minorista,
- análisis de la cadena de suministro,
- surtido de tiendas y optimización de unidades de almacenamiento ,
- optimización de marketing y modelado de mezcla de marketing ,
- web análisis ,
- análisis de llamadas,
- análisis de voz ,
- dimensionamiento y optimización de la fuerza de ventas, modelación de precios y promociones, ciencia predictiva, análisis de riesgo de crédito y análisis de fraude.
Dado que la analítica puede requerir una computación extensa, los algoritmos y el software utilizados para la analítica aprovechan los métodos más actuales en informática, estadística y matemáticas.
La analítica ayuda a las empresas a descubrir e interpretar patrones en los datos a lo largo del ciclo de vida empresarial y a crear analíticas accionables que tengan como objetivo mejorar la salud de la empresa.
Las empresas de hoy deben poder obtener información a partir de los datos para mejorar su competitividad y rendimiento empresarial.
Hoy en día, un automóvil conectado puede proporcionar análisis vitales sobre el comportamiento del conductor (exceso de velocidad, frenado, estacionamiento), rendimiento del automóvil (kilometraje, velocidad), necesidad de mantenimiento (cambio de aceite, presión de neumáticos, falla del equipo) e incluso marcar servicios de emergencia en caso de incidentes adversos. Tal es el poder de los datos y el análisis.
Los datos
Los datos son la piedra angular de la analítica. Históricamente, los datos se procesaron en modo por lotes. Los datos se extrajeron de los sistemas de origen, se organizaron, limpiaron, conformaron, transformaron y cargaron en un Datawarehouse para análisis. Las empresas tuvieron que esperar un par de días o más para obtener análisis accionables de los datos. Los intentos de reducir la latencia generalmente significaron una inversión en infraestructura de hardware y software que no era rentable en ese momento.
Paralelamente, las solicitudes de Líneas de negocios para reducir la latencia o mejorar el tiempo de respuesta en las solicitudes de cambio comenzaron a plantear serias preguntas sobre el papel de TI como facilitador comercial.
La rápida adopción de la infraestructura basada en la nube ayudó a las empresas a obtener una capacidad de cómputo económica para resolver el problema de la latencia, pero la explosión de tecnologías digitales como dispositivos móviles, IoT y API significó que el desafío planteado por los 4V de datos, a saber, Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad, debe ser abordado con. Hoy en día, el análisis en tiempo real es posible gracias a las tecnologías de procesamiento y almacenamiento de Big Data basadas en el ecosistema Hadoop.
Analítica prescriptiva
La analítica prescriptiva se centra en encontrar el mejor curso de acción en un escenario, dados los datos disponibles. Está relacionado con ambos: análisis descriptivos y de análisis predictivo , pero hace hincapié en información procesable en lugar de monitoreo de datos.
El análisis descriptivo ofrece información de BI sobre lo que ha sucedido, y el análisis predictivo se centra en pronosticar posibles resultados, mientras que el análisis prescriptivo tiene como objetivo encontrar la mejor solución dada una variedad de opciones. Además, el campo también permite a las empresas tomar decisiones basadas en optimizar el resultado de eventos o riesgos futuros, y proporciona un modelo para estudiarlos.
Analítica en filosofía
La filosofía analítica se basa en la idea de que los problemas filosóficos pueden resolverse mediante un análisis de sus términos y una lógica pura y sistemática. Muchos problemas filosóficos tradicionales se descartan porque sus términos son demasiado vagos, mientras que los que quedan se someten a un análisis lógico riguroso.
Por ejemplo, un problema filosófico tradicional es «¿Existe Dios?» Varias escuelas filosóficas han propuesto respuestas a esta pregunta, pero la filosofía analítica la aborda diciendo: «¿Qué quieres decir con Dios ?» Las diferentes religiones tienen ideas tremendamente diferentes sobre lo que significa la palabra «Dios», por lo que antes de que puedas abordar la cuestión de la existencia de Dios, debes definir tus términos con mayor claridad.
La filosofía analítica está más interesada en cuestiones conceptuales —preguntas sobre el significado de palabras y declaraciones y sus relaciones lógicas— que en cuestiones espirituales o prácticas como la moralidad o el significado de la vida. Debido a este enfoque, tiene la reputación de ser seco y técnico. Los filósofos analíticos se basan en gran medida en el vocabulario, los supuestos y las ecuaciones de la lógica simbólica en sus argumentos.
¿Cuáles son las diferencias entre
analítica y
análisis ?
Si bien la analítica y el análisis son más similares que diferentes, su contraste está en el énfasis de cada uno.
Ambos se refieren al examen de la información, pero mientras que el análisis es el concepto más amplio y general, el análisis es una referencia más específica al examen sistemático de datos.
Piense en el análisis como lo que una persona está haciendo cuando está interpretando información, reuniéndola en un entendimiento coherente y construyendo una narrativa o plan de acción en respuesta.
Piense en la analítica como lo que hace una computadora cuando acepta, almacena, calcula y hace que la información resultante esté disponible para su examen.
¿Qué es analítica de Marketing?
La analítica de marketing es el estudio de los datos recopilados a través de campañas de marketing para discernir patrones entre cosas tales como cómo una campaña contribuyó a las conversiones, el comportamiento del consumidor, las preferencias regionales, las preferencias creativas y mucho más.
El objetivo de la analítica de marketing como práctica es utilizar estos patrones y hallazgos para optimizar campañas futuras en función de lo que tuvo éxito.
¿Qué es la analítica de personas?
La analítica de personas (también conocido como análisis de recursos humanos o análisis de la fuerza laboral) es la práctica de recopilar y transformar datos de recursos humanos y datos organizacionales en conocimientos prácticos que mejoran la forma de hacer negocios.
Esta información se presenta en gráficos, tablas, visualizaciones, preguntas y respuestas fácilmente comprensibles utilizando datos extraídos de las herramientas de recursos humanos que ya está utilizando.
Si bien muchas personas asumen que la analítica de personas existe estrictamente para mejorar las funciones de recursos humanos, los conocimientos descubiertos ayudan a las empresas a impulsar el éxito organizacional general y alcanzar sus objetivos comerciales.
¿Qué es la analítica de portafolio?
El término analítica de cartera se puede interpretar e implementar de muchas formas diferentes.
Tal definición requiere considerar las responsabilidades que enfrenta un administrador de activos, así como los aspectos estratégicos y tácticos de la gestión de la cartera de renta fija.
Armado con una definición de trabajo, el capítulo procede a destacar los principios clave involucrados en el desarrollo de un marco analítico de cartera y un ejemplo práctico de alto nivel de lo que podría lograrse en este entorno.
¿Qué es analítica de riesgo?
La analítica de riesgo es el proceso de evaluar la probabilidad de que ocurra un evento adverso dentro del sector corporativo, gubernamental o ambiental.
El análisis de riesgo es el estudio de la incertidumbre subyacente de un curso de acción dado y se refiere a la incertidumbre de
los flujos de flujo de efectivo pronosticados, la variación de los rendimientos de la cartera o de las acciones, la probabilidad de éxito o fracaso de un proyecto y posibles estados económicos futuros.
¿Qué es Analítica digital?
La analítica digital es el proceso de analizar datos digitales de diversas fuentes como sitios web, aplicaciones móviles, entre otros.
Proporciona una visión clara a la organización sobre cómo se comportan los usuarios o clientes.
A través de la analítica digital , las empresas obtienen información sobre las áreas en las que necesitan mejorar.
La analítica digital ayuda a las empresas a brindar una mejor experiencia en línea a sus clientes, así como a los clientes potenciales, lo que gradualmente se traduce en el logro de los objetivos deseados.
La analítica digital es una herramienta utilizada por las organizaciones para recopilar, medir y analizar los datos cualitativos y cuantitativos.
Luego, los datos se utilizan para mejorar y modificar las operaciones comerciales actuales a fin de brindar una mejor experiencia en línea.
¿Qué es la analítica de seguridad?
es un enfoque de la ciberseguridad centrado en el análisis de datos para producir medidas de seguridad proactivas.
Por ejemplo, el tráfico de red monitoreado podría usarse para identificar indicadores de compromiso antes de que ocurra una amenaza real.
Ninguna empresa puede predecir el futuro, especialmente en lo que respecta a las amenazas de seguridad, pero al implementar herramientas de análisis de seguridad que pueden analizar los eventos de seguridad, es posible detectar una amenaza antes de que tenga la oportunidad de afectar su infraestructura y sus resultados.
¿Qué es la analítica de software?
La analítica de software es el uso inteligente de la información de la aplicación para mejorar las decisiones de inversión en TI, el rendimiento operativo y los resultados del cliente.
La obtención de análisis de software en TI implica un análisis profundo de los artefactos de software creados o gestionados en cualquier proceso de desarrollo y mantenimiento de aplicaciones.
La analítica de software puede incluir conocimientos sobre la calidad estructural de las aplicaciones, su complejidad y su tamaño funcional o técnico.
La analítica de software puede ser útil como verificación de estado, pero tiende a ser más útil cuando las tendencias se pueden evaluar a lo largo del tiempo.
Si se usa en una verificación de estado, el análisis de software debe incluir un punto de referencia para la industria u otras aplicaciones en la organización para proporcionar contexto.
Retos
- Cantidad de datos que se recopilan
- Recopilación de datos significativos y en tiempo real
- Representación visual de datos
- Datos de varias fuentes
- Datos inaccesibles
- Datos de mala calidad
- Presión desde cargos directivos
- Falta de apoyo
- Confusión o ansiedad
- Presupuesto
- Escasez de habilidades
- Análisis de datos a escala.
Fuente externa suplementaria: Wikipedia en inglés
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