Niveles de analítica y jerarquía del conocimiento

¿Qué son los niveles de analítica?

En un mundo cada vez más impulsado por los datos, comprender los distintos niveles de analítica se ha convertido en una habilidad esencial. Estos niveles son fundamentales para ubicar conceptos como la inteligencia de negocios (Business Intelligence) y determinar su papel en el análisis de la información. En esta sección, exploraremos el panorama general de los niveles de analítica, desde la descriptiva hasta la prescriptiva.

Analítica descriptiva y de diagnóstico

La analítica descriptiva y de diagnóstico son la base del análisis de datos. Estas técnicas se centran en el estudio del pasado, escarbando en la información histórica para extraer patrones valiosos.

• Analítica descriptiva: Aquí se incluye la inteligencia de negocios. Se enfoca en reinterpretar datos históricos para informar decisiones futuras.
• Analítica de diagnóstico: Profundiza en la información pasada para identificar causas de eventos específicos o patrones de comportamiento.

Estas herramientas son esenciales para entender "qué ha pasado" y permiten establecer correlaciones y patrones que podrían ser relevantes para la estrategia del negocio.

Analítica predictiva

Llamando nuestra atención sobre "lo que podría pasar", la analítica predictiva utiliza técnicas avanzadas como el machine learning para prever futuros resultados. Esta forma de análisis es más sofisticada y añade un valor significativo al negocio por su capacidad para anticipar eventos futuros.

• Machine learning: Ayuda a construir modelos capaces de clasificar datos y predecir tendencias.
• Modelos analíticos: No solo clasifican sino también cuantifican posibles escenarios futuros, aumentando así la anticipación de desafíos y oportunidades.

Implementar modelos predictivos puede ser complejo, pero el potencial de aumentar la eficiencia y efectividad organizativa resulta invaluable.

Analítica prescriptiva

La cúspide de los niveles de analítica es la analítica prescriptiva, que no solo predice resultados futuros, sino que también sugiere acciones para lograr un objetivo específico alterando ciertos atributos de los datos.

• Simulación de escenarios: Manipula variables para prever cómo cambios puntuales pueden afectar un resultado.
• Optimización adaptativa: Facilita la toma de decisiones en tiempo real, guiada por las simulaciones anteriormente mencionadas.

Este nivel, aunque el de mayor complejidad, ofrece un potencial inigualable para influir directamente en los resultados del negocio.

¿Cómo evolucionan los datos hasta convertirse en sabiduría?

La jerarquización de datos es otro aspecto crítico del análisis de la información, transforma los simples datos en conocimiento valioso que puede ser accionado. Este proceso tiene varias etapas, aumentando en complejidad y utilidad a medida que progresa.

Datos e información

El viaje comienza con los datos, que son fragmentos de valor aislado, como una temperatura de "39°C". Sin contexto, este dato es solo eso, un número.

• De dato a información: Al enriquecer estos datos con contexto, como "39°C de temperatura corporal en un paciente", se convierten en información.

Conocimiento

Al aplicar análisis a la información, dicha información madura en conocimiento:

• Aplicación analítica: Por ejemplo, sabiendo que una temperatura de 39°C indica una posible infección y hay un aumento notable en casos similares, permitimos tomar decisiones basadas en patrones visibles.

Sabiduría

Finalmente, la sabiduría surge cuando se implementan acciones concretas basadas en este conocimiento:

• Toma de decisiones: Si se identifica que los síntomas son de un virus transmisible, se pueden implementar medidas de salud pública.
• Transformación operativa: Sin la ejecución de acciones basadas en conocimiento, toda la cadena de análisis perdería sentido.

Este proceso de transformación de datos en sabiduría subraya la importancia de la inteligencia de negocios y el análisis de datos, mostrando cómo estas herramientas poseen un impacto tangible en la toma de decisiones informadas y eficaces.

Invitamos a los lectores a continuar explorando el apasionante mundo de los datos en futuros encuentros, donde abordaremos temas como Data Warehouse y Data Mal, elementos clave en el manejo de información estructurada y no estructurada. Estas herramientas son esenciales para quienes desean profundizar su competencia en inteligencia de negocios y analítica avanzada.