Dexon Software

El analytics y la estadística en los negocios

Existen diferentes tipos de solución de software para negocios. Con la explosión del análisis de datos, el Big Data, y el desarrollo de la ciencia de la información, diferentes herramientas han sido adaptadas a diferentes necesidades: a los negocios, a la planeación urbana, al gobierno de las ciudades y países del mundo, a la salud, a la prevención del crimen, etc.; generalmente estas aplicaciones se definen como formas de esa denominación general que es la de analytics.

Analytics es la palabra que se usa para nombrar todas las formas de análisis de grandes cantidades de información a través de softwares desarrollados en las últimas décadas. Estos sistemas funcionan a través de algoritmos y otros medios que permiten correlacionar datos para sacar conclusiones y perspectivas que se encuentran escondidas en la información.

Es importante señalar, sin embargo, que estos métodos actuales del análisis son cualitativamente diferentes del tipo de análisis que se utilizaba anteriormente y que eran formas de conocimiento estadístico. La diferencia es fundamental, porque cada método ofrece resultados de diferente calidad. Con el analytics los resultados son más precisos, mientras que los resultados estadísticos son siempre aproximaciones.

La estadística y la analítica son dos ramas de la ciencia de los datos que comparten muchos de sus primeros héroes, por lo que alguna que otra cerveza se dedica a debatir animadamente sobre dónde trazar la frontera entre ellas. Sin embargo, en la práctica, los programas de formación modernos que llevan esos nombres hacen hincapié en actividades completamente diferentes. Mientras que los analistas se especializan en explorar lo que hay en los datos, los estadísticos se centran más en inferir lo que hay más allá de ellos. (towardsdatascience.com)

Como en analytics podemos explorar profundamente lo que contienen los datos del negocio, esto permite postular hipótesis de comportamiento y con esto se pueden establecer conexiones de causalidad, lo que significa que se puede decir con certeza que un determinado evento causa necesariamente otro. De esta manera, por ejemplo, en un negocio se puede determinar con seguridad que cuando se hace cierto tipo de actividades, los resultados serán precisamente los que se visualicen en el análisis. Este procedimiento se acerca más a una deducción que a una inferencia de tipo inductivo, con lo cual la seguridad del resultado es mayor.

Por su parte los resultados de análisis estadísticos ofrecen sólo una aproximación por repetición, pues se basan en información general y no en los detalles que puede captar el data analytics. Así no muestran una conexión certera entre dos tipos de eventos, sino una probabilidad: puede decirnos que es probable que ante determinadas acciones tengamos determinados resultados, pero siempre existe la posibilidad de que lo contrario también ocurra.

Analytics y estadística como complementos

Esto no significa, sin embargo, que se deba tomar una opción u otra, sino que son herramientas complementarias. El analytics es clave para explorar los datos y sacar conclusiones iniciales, y la estadística sirve para después generar modelos que digan con cuanta probabilidad se van a cumplir las predicciones y qué tanto se puede confiar en ellas para la toma de decisiones.

En Analytics se hacen suposiciones sobre las tendencias y se hacen predicciones basándose en las estadísticas. La estadística se centra en el análisis, la recopilación y la interpretación de los datos de una forma lógica y normalmente numérica, por lo que tiene sentido que las técnicas desarrolladas en la estadística sean directamente útiles en la analítica de datos. La analítica le ayuda a formar hipótesis, mientras que la estadística le permite probarlas. La analítica le ayuda a formar hipótesis. Mejora la calidad de las preguntas. La estadística le ayuda a probar las hipótesis. Mejora la calidad de las respuestas. (datascience.foundation)

Esto quiere decir que analytics se refiere sobre todo a las tecnologías que pueden explorar los datos para reunir la información, y la estadística es lo que presta los modelos para programar este software y sacar conclusiones. Esta es la ventaja fundamental de las herramientas actuales de analytics, y lo que las convierte en una novedad y en una verdadera revolución en la manera de hacer negocios y en general de tomar decisiones.

A la hora de elegir una solución de software es importante conocer esta diferencia, para poder solicitar una herramienta que tenga funcionalidades de analytics, y no solo una capacidad de almacenar información para sacar probabilidades. También es importante saber que existe una capacidad de minería de datos involucrada. Los cubos OLAP son el medio más utilizado para lograr la precisión del analytics, aunque también existen algunos otros mecanismos que funcionan a través de los algoritmos.

La tecnología que usa la solución Dexon Business Process Management es perfecta tanto para obtener los importantes beneficios de data analytics, como para hacer análisis estadísticos generales. Esto dependerá de la necesidad de cada organización. Sin embargo, sin importar esta particularidad, nuestra herramienta tendrá disponible la información en un almacén de datos general para que esta sea usada de la manera en que se requiera. Y no solo encontrará la información pasada, sino que como la herramienta automatiza todos los procesos, esta información estará actualizada en tiempo real y brindará las mejores perspectivas para las decisiones de negocio.

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