Tipos de análisis de datos: ¿cuántos hay y cuáles son?

Análisis descriptivo, exploratorio, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo, son las categorías en las que se divide esta ciencia cada vez más indispensable en todo tipo de industrias. 

El análisis de datos es una parte vital para el éxito de los negocios actuales, pues cuando se utiliza de manera efectiva, conduce a una mejor comprensión del nivel de productividad en un periodo determinado y a una toma de decisiones informada, lo que minimiza los riesgos. La ciencia de los datos ha evolucionado bastante desde su origen en 1962, y hoy en día, los expertos disponen de muchas maneras para recopilarlos, estudiarlos y usarlos en una amplia variedad de industrias. 

En nuestro artículo Métodos para el Análisis de Datos en el sector empresarial, explicamos que las diferentes metodologías para estudiar y utilizar datos están repartidas en grupos, los cuales te explicamos a continuación. 

¿Cuáles son los tipos de análisis de datos?

Si bien esta ciencia se divide en categorías, todas están vinculadas entre sí y tienen la capacidad de complementarse. Existen cinco tipos de análisis de datos: descriptivo, exploratorio, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Veamos cada uno de ellos. 

1. Análisis descriptivo

Se trata del tipo más simple y común entre los negocios, y es la base de toda la interpretación de datos. El análisis descriptivo responde a la pregunta “¿qué sucedió?” en un periodo determinado al resumir datos anteriores. Este tipo de análisis suele utilizarse principalmente para dar seguimiento a los indicadores clave de rendimiento (KPI) que establece cada empresa. 

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2. Análisis exploratorio

También conocido como estadística exploratoria o análisis estadístico, investiga y valora los datos de los que se tiene poco conocimiento para identificar patrones o relaciones. Un análisis exploratorio tiene como objetivo encontrar información relevante para el negocio, en los datos que no se pueden detectar tan fácilmente en el análisis descriptivo.

3. Análisis de diagnóstico

Este tipo de análisis responde a la pregunta “¿por qué sucedió?” a partir de los descubrimientos realizados en el análisis descriptivo. Los Analistas de Datos profundizan en los resultados para encontrar las causas de los patrones de comportamiento, lo cual es información de gran valor para las empresas, especialmente para aquellas dedicadas al Marketing y al Comercio. El análisis de diagnóstico también funciona para detectar y solucionar problemas rápidamente. 

4. Análisis predictivo

Intenta responder a la pregunta "¿qué es probable que suceda?", a partir de datos anteriores y hacer estimaciones sobre resultados futuros. Este tipo de análisis es un poco más complejo, ya que se basa en el modelado estadístico (una herramienta basada en las Matemáticas donde se combinan datos cualitativos y cuantitativos), que requiere tecnología adicional y profesionales especializados para realizar pronósticos correctamente. El análisis predictivo puede utilizarse, por ejemplo, para evaluar riesgos, pronosticar ventas y segmentar clientes.

5. Análisis prescriptivo

Se trata de una combinación de todos los tipos de análisis de datos anteriores, que determina qué acción tomar para eliminar un problema (actual o futuro) o aprovechar al máximo una tendencia, es decir, el análisis prescriptivo se utiliza para mejorar la toma de decisiones. También es un tanto complejo de implementar, pues utiliza herramientas de análisis y tecnologías avanzadas, como el aprendizaje automático, reglas comerciales y algoritmos, la Inteligencia Artificial (IA) es el ejemplo perfecto para esto.

Cada uno de estos tipos de análisis de datos están conectados y hasta cierto punto son interdependientes. A pesar de que cada uno tiene un propósito diferente y proporciona información particular, en ocasiones es indispensable trabajar con más de uno a la vez y para esto se requiere de mucho conocimiento en el sector, así como una serie de habilidades como, la atención al detalle, la organización y pensamiento crítico. 

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