El análisis avanzado de datos o advanced data analytics y las soluciones basadas en Inteligencia Artificial desempeñan un papel ineludible en la configuración de las organizaciones inteligentes, ayudando a los líderes empresariales a enfrentar los desafíos emergentes y capitalizar al máximo las oportunidades que surgen en el entorno empresarial.
Ahora bien, para comprender el verdadero impacto que puede llegar a tener esta disciplina perteneciente al campo del análisis de datos, en la configuración de las denominadas smart enterprises conviene ahondar en la relación existente entre estos dos conceptos.
En líneas generales, una empresa inteligente es aquella que adopta un enfoque de gestión basado en la puesta en marcha de estrategias innovadoras de Business Intelligence, así como en la aplicación de soluciones tecnológicas que le confieren la capacidad de adaptarse a los cambios que se producen en su entorno operativo, obteniendo una ventaja competitiva sostenible.
La evolución de la tecnología y la necesidad de sacar un mayor rendimiento a los datos para optimizar las operaciones e innovar, han llevado a muchas compañías a recurrir a técnicas de advanced data analytics. Estas se pueden estructurar en cuatro grandes grupos como la analítica descriptiva, —minería de datos, análisis de series temporales y análisis de clústeres o conglomerados — de diagnóstico, —análisis de cohortes, análisis de retención, análisis de regresión y análisis del sentimiento— predictiva —Deep Learning y modelos predictivos— y prescriptiva —Inteligencia Artificial, Machine Learning y análisis de eventos complejos—.
Dicho lo anterior, la principal diferencia que existe entre el advanced data analytics y otras metodologías tradicionales de análisis de datos es que la primera permite identificar patrones, estimar la probabilidad de eventos futuros y obtener un conocimiento más profundo de los datos. Asimismo, reporta un considerable número de beneficios empresariales al favorecer una toma de decisiones más ágil y precisa mediante la presentación de información de forma clara y organizada, lo que permite anticiparse a posibles riesgos o desviaciones en el mercado; y, también, identificar oportunidades de crecimiento a partir de las tendencias de consumo y patrones de comportamiento de los clientes.
Por tanto, el advanced data analytics se erige como una herramienta poderosa y necesaria para las empresas y organizaciones que, al nutrirse de grandes volúmenes de datos, permite hacer frente a un entorno volátil y en constante transformación, cada vez más impulsado por la información y la tecnología.
AuraQuantic
Technology Research Lead Analyst
