Analítica avanzada de datos

La analítica avanzada de datos se utiliza para posibilitar una correcta medición, análisis, y monitorización basada en parámetros y datos reales. Actúa como escenario para controlar los datos generados por el propio negocio. Nos permite recopilar información de cualquier tipo de documento, estructurado o no estructurado, y transformarlo en un formato de datos legibles.

Llevar a cabo un análisis en los datos de IoT ayudará a controlar la producción, a saber gestionar una posible inundación de datos y a impulsar el valor comercial de su marca.

La analítica avanzada es un conjunto integral de técnicas y métodos analíticos como Big Data, Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning, etc.

Estas técnicas permiten un mejor análisis predictivo y proporcionan información sobre el cambio tecnológico. A medida que se produce, se ofrece una visión más amplia que hace posible a las organizaciones a elaborar mejores respuestas y actuar en base a pronósticos y procesos más precisos.

¿Qué tipos existen?

Dentro de la analítica avanzada de datos podemos diferenciar entre 3 tipos principales:

• Analítica descriptiva: es la etapa preliminar en la que se crea un resumen de los datos históricos con el fin de proporcionar información útil y prepararlos para su posterior análisis.
• Analítica de diagnóstico: es la fase en la que, tras hallar un determinado fallo o anomalía, se procesan los datos para llegar a la raíz del problema. Tras ello, podemos redactar un informa describiendo el fallo y sus posibles soluciones, o bien, aplicar la analítica predictiva o prescriptiva.
• Analítica predictiva: nos proporciona las herramientas para determinar aquellos datos de nuestro negocio que son desconocidos, inciertos, o cuya detección requiere un proceso manual o costoso.
• Analítica prescriptiva: a través de la optimización de procesos y las reglas que establezcamos, este tipo de analítica nos permite llevar a cabo una estrategia determinada para conseguir un objetivo marcado.

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