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.