La analítica aplicada al Big Data hace posible que las organizaciones respondan con agilidad, percibiendo a tiempo los cambios, decidiendo inteligentemente y ejecutando con rapidez. No hay, pero, una única Analítica para aplicar en el mundo de la empresa. Es preciso conocer las diferencias entre la Analítica Descriptiva, Predictiva y Prescriptiva para comprender todo su potencial y decidir cuál (o qué combinación de éstas) aplicar en cada proyecto.
Existe actualmente una cierta confusión sobre las capacidades y los ámbitos de aplicación de los términos Big Data y Analítica hasta el punto que, erróneamente, se han llegado a considerar sinónimos. De hecho, muchas compañías todavía no entienden muy bien qué aporta de nuevo esta visión de la analítica cuando de hecho, hace muchos años que recogen y analizan los datos que generan. En otra ocasión profundizaremos en el concepto de Big Data. En este primer post nos centraremos en discernir qué hay detrás del término “Analítica”.
La contribución de la analítica a la percepción de la realidad que nos rodea se puede apreciar mucho más claramente cuando, por ejemplo, en lugar de un listado tabulado se utiliza un cuadro de mando para visualizar el estado de la producción o la evolución de las ventas o se obtiene una lista con recomendaciones para ajustar los suministros para hacer frente a la demanda prevista. Para obtener resultados como éstos no se puede aplicar la analítica sólo como una herramienta de reporting o de estadística básica, es preciso partir de una visión integral del negocio y de los procesos que permita desarrollar estrategias específicas para cada tipo de analítica. A continuación se describen los tres grandes tipos de analíticas que debemos tener en cuenta al abordar un proyecto en la empresa y de las que hay un consenso en el mundo académico:
Analítica descriptiva
Presenta los datos de forma que ayuda a entender qué ha pasado en un conjunto de procesos de negocio. Nos ayuda a responder la pregunta de qué ha sucedido y por qué. Algunos autores también hablan de una descomposición de esta analítica en una analítica diagnóstica que es la que recogería las técnicas para dar respuesta a la pregunta de por qué ha sucedido. La analítica descriptiva recopila información de todas las fuentes internas y externas disponibles y la presenta en forma de cuadros de mando, mesas de puntuación (scorecards) o bien como búsquedas ad hoc. Las técnicas más habituales que aplicaremos en este ámbito son las correlaciones, el análisis de causa-efecto o el análisis del comportamiento. De este modo se obtiene una interpretación de los datos que puede enriquecerse todavía más con mapas que las geoposicionen o con representaciones visuales de gran capacidad autoexplicativa como los mapas de calor.
Analítica predictiva
Esta analítica nos permite responder a la pregunta de qué sucederá. Básicamente es un conjunto de técnicas que permiten hacer predicciones más esmeradas a partir de los datos internos de la organización y las de su entorno (clientes, proveedores, consumidores, colaboradores). Este tipo de analítica permitiría, por ejemplo, estimar las probabilidades de que una maquinaria se estropee al cabo del tiempo o que los clientes cambien sus preferencias de consumo en función de su comportamiento en las redes sociales. Las técnicas que aplicaremos en este ámbito son la minería de datos y la generación de predicciones.
Analítica prescriptiva
Esta analítica nos permite elegir las mejores acciones para conseguir nuestros objetivos. Utiliza los datos para recomendar cuáles deberían ser las acciones a ejecutar aplicando simulaciones y técnicas de optimización. Habitualmente se usa para ayudar a los gestores a decidir cuántos recursos hacen falta y donde situarlos, incluyendo decisiones como, por ejemplo, la mejora de las rutas de abastecimiento o la programación de la operativa de una fábrica. Muchas veces se tiende a jerarquizar estas analíticas en función de su complejidad y su importancia estratégica, situando la analítica descriptiva en la base y la prescriptiva en la parte superior. Ésta es una aproximación, a mi parecer, poco acertada.
Un proyecto de analítica descriptiva puede ser muy complejo si se trata de un negocio de alcance global y, a la inversa, podemos encontrar ejemplos de analítica prescriptiva que, a pesar de su utilidad, no comportan ningún cambio estratégico. De todos modos, la analítica descriptiva es la que en general extraerá menos valor de los datos al alcance de las organizaciones.
En lugar de pensar en definir qué tipo exacto de analítica se utilizará en cada fase concreta de los procesos o bien definir estrategias específicas para un solo tipo de analítica, es mejor determinar primero qué es lo que se pretende lograr con el proyecto y cómo encajar una estrategia general de analítica consistente.