La analítica es el análisis computacional sistemático de datos o estadísticas. [1] Se utiliza para el descubrimiento, interpretación y comunicación de patrones significativos en los datos . También implica aplicar patrones de datos para una toma de decisiones efectiva. Puede ser valioso en áreas ricas en información registrada; la analítica se basa en la aplicación simultánea de estadísticas , programación de computadoras e investigación de operaciones para cuantificar el desempeño.
Las organizaciones pueden aplicar análisis a los datos comerciales para describir, predecir y mejorar el desempeño 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, optimización de unidades de almacenamiento y surtido de tiendas , 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, modelado de precios y promociones, ciencia predictiva, análisis de gráficos, análisis de riesgo crediticio yanálisis de fraude . Dado que la analítica puede requerir una gran cantidad de cálculos (ver macrodatos ), los algoritmos y el software utilizados para la analítica aprovechan los métodos más actuales en ciencias de la computación, estadística y matemáticas. [2]
El análisis de datos se centra en el proceso de examinar datos pasados mediante la recopilación, inspección, modelado y cuestionamiento. [ cita requerida ] Es un subconjunto de análisis de datos, que toma múltiples procesos de análisis de datos para enfocarse en por qué sucedió un evento y qué puede suceder en el futuro según los datos anteriores. [3] El análisis de datos se utiliza para formular decisiones organizativas más amplias.
El análisis de datos es un campo multidisciplinario . Existe un amplio uso de habilidades informáticas, matemáticas, estadística, el uso de técnicas descriptivas y modelos predictivos para obtener conocimientos valiosos a partir de los datos a través de la analítica. [4] Los conocimientos de los datos se utilizan para recomendar acciones o para guiar la toma de decisiones arraigada en el contexto empresarial. Por lo tanto, la analítica no se ocupa tanto de análisis individuales o pasos de análisis, sino de toda la metodología [¿ según quién? ] . Existe una tendencia pronunciada a utilizar el término análisis en entornos comerciales, por ejemplo, análisis de texto frente a la minería de texto más genérica para enfatizar esta perspectiva más amplia.[ cita requerida ] Existe un uso cada vez mayor del término análisis avanzado , que normalmente se utiliza para describir los aspectos técnicos del análisis, especialmente en los campos emergentes, como el uso de técnicas de aprendizaje automático como redes neuronales , árbol de decisiones, regresión logística, lineal a análisis de regresión múltiple , clasificación para hacer modelos predictivos . [5] También incluye técnicas de aprendizaje automático no supervisadas como análisis de clústeres , análisis de componentes principales , análisis de perfiles de segmentación y análisis de asociaciones. [6]
El marketing ha evolucionado de un proceso creativo a un proceso basado en datos. Las organizaciones de marketing utilizan la analítica para determinar los resultados de campañas o esfuerzos, y para orientar las decisiones de inversión y orientación al consumidor. Los estudios demográficos, la segmentación de clientes, el análisis conjunto y otras técnicas permiten a los especialistas en marketing utilizar grandes cantidades de datos de compra, encuestas y paneles de los consumidores para comprender y comunicar la estrategia de marketing.
La analítica de marketing consta de datos tanto cualitativos como cuantitativos, estructurados y no estructurados que se utilizan para impulsar decisiones estratégicas en relación con la marca y los resultados de ingresos. El proceso implica modelado predictivo, experimentación de marketing, automatización y comunicaciones de ventas en tiempo real. Los datos permiten a las empresas hacer predicciones y modificar la ejecución estratégica para maximizar los resultados de rendimiento.