Revisemos cuáles son los tipos de análisis más utilizados, cómo cada uno cumple una función específica, según el tipo de información que necesitas obtener, sea que estés interesado en saber qué ha sucedido, por qué ocurrió, o predecir eventos futuros
En el mundo de hoy, donde la información fluye continuamente, la capacidad de gestionar los diferentes tipos de análisis de datos de forma eficaz, se ha convertido en un recurso esencial en cualquier organización. Esto se debe a que permite descubrir tendencias, patrones o tomar decisiones informadas, según el tipo de investigación realizada, convirtiéndose en una ventaja competitiva para quienes saben utilizarlos correctamente.
También conocerás diferentes especializaciones que te forman en las habilidades necesarias a fin de aplicarlas en proyectos personales o profesionales.
Análisis descriptivo
Cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos, el análisis descriptivo es generalmente el punto de partida. Tiene como objetivo tratar de resumir o describir las cifras, para dar una visión clara de “qué ha pasado” durante un lapso de tiempo determinado, entregando estadísticas básicas. Al presentar la información de manera sencilla, facilita su interpretación, sin necesidad de tener conocimientos técnicos avanzados.
Este tipo de análisis puede clasificarse en medidas de frecuencia, medidas de tendencia central, de dispersión (variación) o de posición. Entre las herramientas más utilizadas para el análisis descriptivo tenemos los gráficos y tablas, que permiten visualizar los datos de manera simple, permitiendo identificar patrones básicos.
Aunque no entrega respuestas profundas sobre las causas, es esencial con el objetivo de preparar la información para análisis más avanzados, ya que permite filtrar los datos menos significativos, estructurando la información y ofreciendo un contexto claro. Esto es de gran utilidad en campos como el marketing digital, a fin de mejorar la segmentación de clientes, descubrir tendencias o conocer el comportamiento de los usuarios de sitios web.
Análisis exploratorio
La fase destinada a usar visualizaciones y resúmenes numéricos, para revisar los datos e identificar relaciones entre variables, se conoce como análisis exploratorio de datos o EDA (acrónimo de Exploratory Data Analysis). Mientras el análisis descriptivo trabaja con datos conocidos, este análisis de datos en investigación examina información desconocida a fin de encontrar insights (“idea reveladora” en español) que puedan brindar guía.
Este análisis es similar al trabajo detectivesco, porque se buscan pistas que conduzcan a las posibles causas del problema que se quiere resolver. Para ello se emplean herramientas visuales como diagramas de caja o gráficos de dispersión, que ayudan a detectar datos atípicos o relaciones no lineales. Una vez concluida esta etapa, se puede pasar a métodos más específicos con el objetivo de realizar confirmaciones de los insights obtenidos.
El EDA es vital en áreas como la ciencia de datos, ya que permite encontrar información valiosa que pasaría desapercibida al usar enfoques más estructurados. Además, es de gran utilidad en la investigación de mercados, donde se buscan patrones de comportamiento no anticipados o nuevos segmentos de clientes.
Análisis predictivo
Realizar análisis predictivo implica adelantarse a resultados futuros, basados en datos conocidos y patrones históricos, siendo clave cuando queremos conocer “¿Qué es probable que suceda?”. Este enfoque permite anticiparse y encontrar oportunidades potenciales, evaluar riesgos o tomar decisiones proactivas. Para ello se usan técnicas de análisis de datos avanzados, machine learning o el modelado matemático.
Entre las ventajas de aplicar el análisis predictivo, tenemos la optimización de estrategias de ventas y marketing o la mejora en la toma de decisiones mediante el uso de predicciones basadas en datos. En el caso del campo de gestión de riesgos financieros, permite anticiparse a las tendencias del mercado o predecir problemas potenciales.
En contraste, como desventaja, tenemos el hecho de que su confiabilidad depende de la calidad de la información utilizada. Si los datos son inexactos o sesgados, los resultados también lo serán. Otro desafío radica en la gestión de información personal o confidencial, planteando problemas de privacidad, junto al cumplimiento de normas de protección de datos, con el fin de evitar dilemas éticos o legales.
Análisis de diagnóstico
Mientras el análisis descriptivo nos dice qué ha pasado y el predictivo se anticipa a lo que podría suceder, este análisis se enfoca en comprender las razones que produjeron determinados resultados, para responder la pregunta “¿Por qué ha sucedido?”. Esto es de gran utilidad cuando queremos identificar las causas de patrones o comportamientos observados en los datos, ayudando a corregir problemas o mejorar procesos.
Con este objetivo, se profundiza en el análisis de datos a fin de encontrar relaciones entre causa y efecto, utilizando herramientas como técnicas de minería de datos, análisis de regresión o estudios de cohortes. Para ello, es fundamental tener un conjunto de cifras detallado y robusto que te permita identificar con precisión las causas respectivas.
Un caso de uso lo encontramos en el campo de la salud, donde el análisis de diagnóstico ayuda a identificar los factores que contribuyen al incremento de una enfermedad en una población específica.
Análisis prescriptivos
El análisis prescriptivo va aún más allá, al sugerir las acciones que se pueden tomar ante escenarios futuros, tratando de responder “¿Qué debo hacer?”. De esta forma, permite a las organizaciones aplicar mejores decisiones, considerando diferentes variables y resultados probables, siendo de gran ayuda en campos como la logística o planificación estratégica.
Estos tipos de análisis se basan en datos históricos y actuales, cuyas fuentes pueden ser internas o externas, utilizando redes neuronales, algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial a fin de obtener predicciones que puedan actualizarse continuamente. Para ello, se requiere de grandes volúmenes de información, profesionales especializados y gran capacidad computacional, lo que puede generar muchos costos.
Reflexiones sobre los tipos de análisis de datos
Hemos observado la forma en que los diferentes tipos de análisis de datos se enfocan en responder diversas preguntas, según la clase de resultados requeridos, proporcionando la información necesaria para tomar mejores decisiones. Por ello, entender cómo y cuándo aplicarlos, es una habilidad con gran demanda en un entorno empresarial cada vez más dependiente de los datos, permitiéndote destacar en cualquier organización.
Estudiar especializaciones que te aportan habilidades avanzadas como en inteligencia de negocio, marketing digital o gestión de riesgos financieros, no solo te brindan los conocimientos necesarios, sino que también te forman en competencias altamente requeridas, conectándote con oportunidades profesionales en industrias que están aprovechando la información para llevar la delantera y transformar el mundo.
Referencias bibliográficas
¿Qué es un análisis descriptivo? (2020, December 11). Tudashboard.com. https://tudashboard.com/que-es-un-analisis-descriptivo/
Análisis exploratorio de datos. (2021, July 9). Jmp.com. https://www.jmp.com/es_co/statistics-knowledge-portal/exploratory-data-analysis.html
Ticong, L. (2024, January 2). 4 types of data analytics to enhance your decisions. Datamation. https://datamation.com/big-data/types-of-data-analytics/
Hecker, J. (2024, July 10). Tipos de análisis de datos. ATLAS.ti. https://atlasti.com/es/research-hub/tipos-de-analisis-de-datos
