¿Qué es Advanced Analytics?

Una definición para el mundo empresarial

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Los términos Advanced Analytics, Data Analytics, Machine Learning, Deep Learning e Artificial Intelligence comparten significado en cuanto se refieren a la aplicación de algoritmos matemáticos al gran volumen de datos del que hoy en día disponemos. La intersección es tan grande que muchas veces nos tomamos la libertad de usarlos como sinónimos, aunque no lo son.

Lo más importante es entender por qué son términos de moda, por qué son tan nombrados en los entornos corporativos, eventos, redes sociales, etc. La respuesta es relativamente simple, advanced analytics es parte del ecosistema - Big Data - que tiene por objetivo obtener valor de grandes volúmenes de datos de orígenes diversos.

En otras palabras, hacer advanced analytics es encontrar respuestas en grandes volúmenes de datos a problemas de negocio, mediante la aplicación de algoritmos matemáticos. Advanced Analytics extrae conocimiento útil que mejora la toma de decisiones y permite la definición de estrategias competitivas.

Advanced analytics mejora la cuenta de resultados aportando mayores ingresos y facilitando la reducción de costes:

  • Mejorar los ingresos generados por los clientes mediante la anticipación de la fuga de clientes, los impagos en préstamos personales o la propensión a compra de nuevos productos.
  • Incrementar la eficiencia de acciones personalizando contenidos de las campañas, newsletters u otro tipo de contacto con el cliente
  • Prevenir los gastos derivados del mal uso de los servicios, identificando operaciones fraudulentas con tarjetas de crédito, en siniestros de seguros, en apuestas deportivas…
  • Mejorar el uso de los activos, anticipando la vida útil de maquinaria y prediciendo fallos para aplicar mantenimiento predictivo.
  • Incrementar los ingresos, definiendo objetivos de ventas y/o incentivos de redes comerciales.
  • Mejorar la eficiencia de los presupuestos, definiendo estrategias de marketing y pricing, simultaneándolas para maximizar beneficios.
  • Optimizar los recursos, prediciendo la demanda para gestionar personal en tienda, optimizar inventarios, etc.
  • Controlar el riesgo reputacional mediante el análisis de mensajes en redes sociales, textos propios de la competencia, etc… (no olvidar los datos no estructurados)

No hay dudas en cuanto a que la adopción de Analytics puede crear nuevas oportunidades y cambiar la forma en que las empresas se relacionan con sus clientes y mejoran sus cuentas de resultados. No sólo porque disponemos de mayor volumen de datos, sino porque cada vez llegan más rápido y es necesario tomar decisiones incluso en tiempo real. La pregunta entonces es ¿Cómo hago que advanced analytics trabaje a mi favor?

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Romy Rodriguez-Ravines
Going beyond data | Statistics + Machine Learning

Entender, Modelizar, Predecir = Aprender y extraer valor de los datos para personas y organizaciones.

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