El análisis avanzado de datos puede ayudar a impulsar la toma de decisiones empresariales innovadoras. Análisis e informes avanzados utilice herramientas sofisticadas para la minería de datos, big data y análisis predictivo para extraer datos de tendencias, patrones y rendimiento importantes. A medida que aumenta la cantidad de datos valiosos que recopila su empresa, también lo hará la necesidad de usar esos datos para obtener información que proporcione una ventaja competitiva.
- Técnicas de análisis avanzadas
- Minería de datos
- Aprendizaje automático
- Análisis de cohortes
- Análisis de clústeres
- Análisis de retención
- Análisis de eventos complejos
- Análisis predictivo
- ¿Cuáles son los beneficios de la analítica avanzada?
- Más tiempo para centrarse en la estrategia
- Toma de decisiones más precisa
- Obtenga un mejor ROI
- Intercambio de datos y empoderamiento de los usuarios
- Más información
Técnicas de análisis avanzadas
Herramientas de análisis avanzadas Profundice en los datos para ayudarlo a comprender mejor por qué sucede algo, identificar tendencias, generar información predictiva u optimizar el resultado deseado. El empleo de estas técnicas ayudará a construir una base sólida para que el análisis avanzado madure. Algunos métodos de análisis avanzados incluyen:
Minería de datos
La minería de datos es el proceso de identificar secuencias, relaciones o anomalías en grandes cantidades de datos sin procesar. Las conexiones dentro de los conjuntos de datos se pueden crear y analizar para producir información sobre oportunidades y riesgos.
Aprendizaje automático
Esta técnica de análisis avanzada utiliza métodos computacionales para encontrar patrones o inferencias en los datos y crear automáticamente modelos estadísticos para producir resultados confiables con una intervención humana mínima.
Análisis de cohortes
El análisis de cohortes es una técnica avanzada de análisis de datos que desarrolla conocimientos ampliamente aplicables al examinar el comportamiento de un grupo de personas. Lea Cómo hacer amigos con el Análisis de cohortes para obtener cinco formas de profundizar en los datos de sus clientes mediante el análisis de cohortes.
Análisis de clústeres
El análisis de clústeres es una forma de reconocer diferencias o similitudes en conjuntos de datos y presentar visualmente esos datos para facilitar las comparaciones. Las visualizaciones de gráficos de cajas son una forma estándar de mostrar las distribuciones de datos en un clúster.
Análisis de retención
El análisis de retención utiliza análisis de datos avanzados para comprender cohortes de usuarios o clientes. Estos conocimientos pueden ayudarlo a determinar qué factores influyen en la retención e informar las estrategias de crecimiento del cliente. Descargue nuestro informe técnico sobre Análisis de Retención y los Datos que lo Impulsan para obtener más información.
Análisis de eventos complejos
El análisis de eventos complejos, también llamado procesamiento de eventos complejos (CEP), es un proceso avanzado de análisis de datos que agrega y analiza datos de eventos provenientes de múltiples fuentes a medida que ocurre un evento. El análisis complejo de eventos identifica las relaciones de causa y efecto en los datos para proporcionar información en tiempo real que puede influir en la toma de decisiones empresariales.
Análisis predictivo
El análisis predictivo, junto con la minería de datos, los métodos estadísticos y el aprendizaje automático, estudia los datos para predecir la probabilidad de un resultado futuro e informar adecuadamente la previsión empresarial.
¿Cuáles son los beneficios de la analítica avanzada?
Las modernas herramientas avanzadas de análisis de datos le permiten analizar y poner en funcionamiento más datos, más rápido. Los conocimientos generados también permiten una toma de decisiones mejor y más precisa que impulsa un retorno de la inversión mejorado.
Más tiempo para centrarse en la estrategia
La selección correcta de herramientas de análisis avanzadas puede reducir los recursos necesarios para agilizar el proceso de clasificación y análisis de datos. Las empresas pueden introducir grandes cantidades de datos y poner en funcionamiento la información más rápidamente. Esto libera a los analistas para asumir proyectos más valiosos y les da a los líderes más tiempo para centrarse en la estrategia para la mejora del negocio.
Toma de decisiones más precisa
El análisis avanzado proporciona una visión más profunda de los datos, convirtiéndolos en información procesable. Esta información permite a las empresas tomar decisiones basadas en hechos de forma rápida y precisa.
Obtenga un mejor ROI
Las herramientas de análisis avanzadas pueden ayudarlo a decidir de manera efectiva dónde y cuándo emplear los recursos, lo que aumenta la eficiencia operativa y reduce los costos. Los análisis avanzados también descubren las necesidades de los clientes para que pueda desarrollar y evolucionar productos y servicios y ofrecer innovación por delante de su competencia.
Intercambio de datos y empoderamiento de los usuarios
Las herramientas de análisis avanzadas pueden admitir la integración de datos de fuentes dispares y permitir el intercambio seguro de datos en toda la organización. Cuando los datos son accesibles para los empleados, están facultados para identificar y actuar sobre las oportunidades, lo que aumenta el crecimiento de su empresa.
Más información
- Creación de una base sólida para la madurez del análisis avanzado
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