Business Intelligence: Analítica Descriptiva, predictiva y prescriptiva
Los tres niveles básicos de la analítica al ver los datos son: entender qué pasó, qué está pasando y qué pasará.
Por Mtra.Miriam Amezcua Baños*
El evento global inesperado del COVID 19 impactó al ser humano en todas sus relaciones. En relación a su vida personal, familiar, económica, profesional, académica, social, entre muchas más. Lo cual llevó a que el sistema en el que trabaja, las organizaciones también tuvieron un impacto general. Las organizaciones contemporáneas venían operando a un ritmo acelerado hasta que tuvieron que hacer un alto a fuerza para transformarse partiendo de un análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo: ¿qué pasó?, ¿qué estaba pasando?, ¿qué iba a pasar?, ¿por qué continuaría?, ¿qué deberían hacer? ¿para qué deberían hacerlo?
Hacer este tipo de preguntas según Ramesh, Dursun y Efraim coautores del libro Business Intelligence, Analytics , and Data Science nos dicen que hay varios académicos y practicantes que usan la palabra Analítica (Analytics) en lugar de BI. El concepto que brindan es: “el proceso de desarrollar decisiones procesables o recomendaciones para acciones basadas en información generada a partir de datos históricos. Según el Instituto de Investigación de Operaciones y Ciencias de la Gestión (INFORMS), la analítica representa la combinación de tecnología informática, técnicas de ciencia de la gestión y estadísticas para resolver problemas reales”.
Los tres niveles básicos de la analítica al ver los datos son: entender qué pasó, qué está pasando y qué pasará, los cuales se identifican como analítica descriptiva, predictiva, y prescriptiva.
Un ejemplo de cómo Omar Schoijet –Head of Marketing Insights & Analytics-, hace Business Analytics en Twitter es: primero hace la extracción de datos en SQL o R, trabajan las bases de datos, extraen los datos, sacan las tablas, hacen la estadística, posteriormente, con una herramienta de inteligencia artificial continúan trabajando la información.
El uso de metodologías como encuestas ya sea cuantitativas o cualitativas, donde se trabaja la parte más antropológica acerca de lo que dice la información. El buen analista, nos dice Omar, “no es sólo el que maneja bien los datos, sino el que interpreta bien la data, siempre la interpretación tiene que ver con entender la conducta del ser humano, como lo que le está sucediendo y por qué está arrojando esa información. La conexión más difícil es contar las historias con esos datos.”
¿Cuáles son las contribuciones que puede traer la inteligencia de negocios1?
En el pasado las tecnologías de la información facilitaban los reportes acerca del pasado y permitían analizar el presente y planear el futuro.
En la actualidad, la primera contribución es convertir “toneladas” de información en algo que aporte valor a la empresa, pero en tiempo real y de manera fácil de usar. Una segunda contribución, es la creación de nuevos conocimientos basados en el pasado, además de tomar mejores decisiones en el presente. Esto lo logramos gracias a algoritmos.
Y la última contribución, pero no menos importante, es la capacidad de hacer una planificación mejorada para el futuro. La información que arroja una herramienta automatizada brinda también el alumbramiento de aprender cosas nuevas que no sabíamos que no sabíamos.
*Miriam Amezcua Baños es Directora Business Intelligence
Nota del editor: Este texto pertenece a nuestra sección de Opinión y refleja únicamente la visión del autor, no necesariamente el punto de vista de Alto Nivel.
