¿Qué es el análisis avanzado?
El análisis avanzado es el proceso de utilizar técnicas complejas de machine learning (ML) y visualización para obtener información de datos más allá de la inteligencia empresarial tradicional. Las organizaciones modernas recopilan grandes volúmenes de datos y los analizan para descubrir patrones y tendencias ocultos. Utilizan la información para mejorar la eficiencia de los procesos empresariales y la satisfacción del cliente. Con el análisis avanzado, puede ir un paso más allá y utilizar los datos para la toma de decisiones futuras y en tiempo real. Las técnicas de análisis avanzado también extraen conclusiones a partir de datos no estructurados, como los comentarios o las imágenes de las redes sociales. Pueden ayudar a su organización a resolver problemas complejos de manera más eficiente. Los avances en la computación en la nube y el almacenamiento de datos han hecho que el análisis avanzado sea más asequible y accesible para todas las organizaciones.
¿Cuáles son los casos de uso del análisis avanzado?
Su organización puede utilizar el análisis avanzado para resolver desafíos complejos que van más allá del análisis y la elaboración de informes empresariales tradicionales. A continuación se muestran algunos ejemplos de distintas industrias.
Atención sanitaria
Las compañías sanitarias y de ciencias de la vida analizan los datos clínicos y operativos para reducir los costos de atención y, al mismo tiempo, aumentar la precisión del diagnóstico. Por ejemplo, el análisis avanzado de imágenes médicas contribuye a un diagnóstico preciso. Del mismo modo, utilizan análisis avanzados para convertir los datos de pacientes, genómicos, transcriptómicos y otros datos ómicos en información procesable. Acelera los ensayos clínicos, mejora la investigación y la innovación y simplifica la multiómica clínica.
Finanzas
Los servicios financieros pueden mejorar los procesos operativos y la innovación con información basada en datos procedentes de tecnologías transformadoras. Por ejemplo, pueden utilizar análisis avanzados para los siguientes fines:
- Optimizar las operaciones bancarias críticas
- Impulsar la transformación y reimaginar los modelos de negocio en los mercados de capitales
- Modernizar los sistemas principales y mejorar el modelado de riesgos en los seguros
La industria puede realizar minería de datos para transformar las experiencias de las partes interesadas, los empleados, los intermediarios y los clientes. El análisis avanzado ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones en términos de rentabilidad y satisfacción del cliente.
Fabricación
La industria manufacturera utiliza análisis avanzados para mejorar la eficacia operativa de los equipos (OEE). El diagnóstico y el análisis predictivo mejoran el mantenimiento y la supervisión del equipo. Además, el sector manufacturero puede hacer lo siguiente:
- Mejorar los procesos al identificar y solucionar los cuellos de botella
- Detectar anomalías en tiempo real en el equipo
- Automatizar la inspección, la verificación y otros procesos de fabricación que requieren mucho tiempo
Comercio minorista
La industria minorista utiliza tecnologías de análisis avanzado para crear tiendas inteligentes, agilizar el comercio digital y crear una cadena de suministro inteligente. Puede obtener información de la interacción y el comportamiento de los clientes para muchos propósitos:
- Mejorar las decisiones de comercialización y desarrollar estrategias de comercialización eficaces
- Aumentar el valor del tiempo de vida del cliente al personalizar las recomendaciones de productos
- Optimizar las operaciones comerciales internas para reducir costos y mejorar los márgenes
- Democratizar el acceso a los datos para innovar y acelerar los resultados positivos
¿Cuáles son los tipos de análisis avanzados?
Los avances en la ciencia de datos han ayudado a desarrollar varias áreas de enfoque distintas en el campo de los análisis.
Análisis de clústeres
El análisis de clústeres organiza los puntos de datos en grupos basados en similitudes. No requiere suposiciones iniciales sobre la relación entre los puntos de datos, por lo que puede encontrar nuevos patrones y asociaciones en los datos.
Por ejemplo, puede utilizar el análisis de clústeres para crear categorías demográficas o psicográficas dentro de las bases de clientes. A continuación, puede trazar la relación entre una cualidad y otra. Podría averiguar si existe una relación entre determinados datos demográficos de los clientes y sus hábitos de compra.
Análisis de cohortes
Al igual que el análisis de clústeres, el análisis de cohortes divide grandes conjuntos de datos en segmentos pequeños. Sin embargo, rastrea el comportamiento de un grupo a lo largo del tiempo. Por otro lado, el análisis de clústeres se centra en encontrar similitudes en el conjunto de datos sin considerar necesariamente el aspecto temporal.
El análisis de cohortes se utiliza a menudo en los estudios de retención y comportamiento de los usuarios. Puede usarlo para rastrear cómo responde cada cohorte a diferentes eventos. Este método de análisis avanzado mejora la retención de clientes, la participación de los usuarios, la adopción de productos y la interacción.
Análisis predictivo
El análisis descriptivo tradicional analiza los datos históricos para identificar tendencias y patrones. El modelado predictivo utiliza datos pasados para predecir resultados futuros. Utiliza principalmente el análisis predictivo en campos relacionados con el riesgo o cuando desea encontrar nuevas oportunidades. Al ver posibles escenarios futuros, puede tomar mejores decisiones con confianza. Contribuye a la reducción del riesgo y aumenta la eficiencia operativa.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo recomienda acciones que puede tomar para lograr el resultado deseado. Más allá de simplemente mostrar las tendencias futuras, el análisis prescriptivo sugiere diferentes cursos de acción para aprovechar mejor el escenario futuro previsto. Por ejemplo, imagine un escenario empresarial en el que el análisis predictivo le indique qué clientes tienen más probabilidades de irse en el próximo trimestre. El análisis prescriptivo sugiere estrategias de retención específicas adaptadas a cada segmento de clientes en riesgo, como ofertas de descuentos especiales, programas de fidelización o campañas de comunicación personalizadas.
¿Cuáles son las tecnologías que se emplean en el análisis avanzado?
Las soluciones de análisis avanzado combinan varias tecnologías.
Machine learning
Los modelos de machine learning, como el análisis de series temporales, los árboles de decisión y la regresión, son compatibles con el análisis avanzado. En las técnicas de análisis avanzado predictivo y prescriptivo, es necesario comprender los datos y extrapolarlos para hacer observaciones. Las técnicas de ML pueden ayudar en la sugerencia predictiva y en la supervisión al procesar rápidamente millones de puntos de datos. El análisis avanzado utiliza el machine learning para pronosticar el futuro.
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Inteligencia artificial
El análisis avanzado utiliza la inteligencia artificial (IA) para simular un nivel de inteligencia humano. Con la IA, puede procesar más datos, trabajar en modelos más complejos e incorporar algoritmos cada vez más abstractos.
Las herramientas de IA incluyen una serie de tecnologías que trabajan juntas para permitir que los análisis avanzados realicen diversas funciones. Las técnicas de aprendizaje profundo utilizan redes neuronales con muchas capas para analizar varias formas en las que se encuentran los datos, como imágenes, sonido y texto. Por ejemplo, el procesamiento de lenguaje natural (NLP) extrae información de textos generados por humanos y la visión artificial interpreta imágenes y videos para realizar tareas.
¿Cuáles son las tecnologías de infraestructura esenciales necesarias para el análisis avanzado?
Los siguientes elementos son necesarios para ejecutar con éxito un programa de análisis avanzado en su organización.
Internet de las cosas
Necesita dispositivos de Internet de las cosas (IoT) para capturar datos del mundo real para un procesamiento analítico avanzado. Los sensores inteligentes proporcionan flujos de datos en tiempo real que le dan acceso a información continua. Sin dispositivos de IoT para alimentar sus sistemas analíticos, es posible que pierda información valiosa y un contexto útil para la toma de decisiones.
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Almacenamiento
El software de análisis avanzado requiere conjuntos de macrodatos para proporcionar información precisa y útil. Los macrodatos requieren sistemas de almacenamiento con capacidad, tolerancia a errores, disponibilidad y capacidades de copia de seguridad automática. Debe poder integrar automáticamente datos de varios orígenes en su sistema de almacenamiento. También debería ser compatible con integraciones incorporadas con machine learning y otros softwares de análisis de datos.
Computación
Las herramientas de análisis avanzado necesitan una alta capacidad de procesamiento de datos para funcionar de manera eficaz. Debería poder admitir la computación distribuida para que varios nodos de servidor puedan procesar los datos simultáneamente. También necesita capacidades de computación para sus modelos predictivos y otras herramientas de machine learning e inteligencia artificial.
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Visualización
Necesita herramientas de visualización de datos para crear y presentar informes sobre los resultados de sus análisis avanzados. Sin una visualización clara, es difícil actuar sobre la base de la información generada. Es posible que descubra información más detallada con el análisis avanzado, pero puede resultar difícil compartirla. Con la tecnología de visualización, puede compartir dicha información con los usuarios de su empresa y las partes interesadas no técnicas.
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Seguridad
El control de acceso, el cifrado y la protección contra el acceso no autorizado son fundamentales durante todo el proceso de análisis. La seguridad de los datos es esencial, ya que la mayoría de los análisis se ocupan de datos confidenciales, especialmente en campos como las finanzas o la sanidad. Del mismo modo, es posible que tenga que cumplir con las normas de privacidad de datos.
¿Cómo puede ayudar AWS con sus requisitos de análisis avanzado?
Amazon Web Services (AWS) ofrece la selección más amplia de servicios de análisis. Ayudamos a las empresas de todos los tamaños a reinventar sus negocios con una toma de decisiones basada en datos. Desde el movimiento de datos hasta el análisis de streaming, AWS ofrece servicios personalizados que proporcionan la mejor relación precio-rendimiento, la mejor escalabilidad y el menor costo. Puede utilizar nuestra guía para elegir los servicios de análisis y escoger los que mejor se adapten a sus necesidades.
AWS también cuenta con cientos de servicios totalmente administrados que ayudan en cada paso del proceso de análisis avanzado. A continuación, se indican varios ejemplos:
- Los servicios de AWS IoT pueden conectarse a miles de millones de dispositivos de IoT y recopilar, almacenar y analizar datos de sensores de IoT para diversas cargas de trabajo.
- Las soluciones de machine learning en AWS ayudan a innovar en el análisis avanzado al permitir servicios integrales de IA y ML. Puede obtener información más detallada a partir de sus datos, reducir los costos y acceder a la infraestructura de datos líder del sector.
Como alternativa, las organizaciones también pueden buscar soluciones prefabricadas y listas para usar en AWS Marketplace.
Para comenzar a utilizar el análisis avanzado en AWS, cree una cuenta hoy mismo.
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