La analítica de datos consiste en transformar grandes cantidades de información, que a simple vista pueden parecer un conjunto desordenado de datos, en conocimientos útiles que permitan comprender qué está ocurriendo, por qué sucede y qué es probable que ocurra en el futuro. Quien analiza datos actúa como un detective que examina números, patrones y comportamientos para resolver problemas y facilitar la toma de decisiones.
En la vida diaria utilizamos la analítica con más frecuencia de lo que imaginamos. Cuando consultamos el pronóstico del tiempo antes de salir de casa y decidimos llevar un paraguas porque existe una alta probabilidad de lluvia, estamos tomando una decisión basada en el análisis de datos. Empresas, hospitales, gobiernos y muchas otras organizaciones hacen algo similar, aunque trabajan con volúmenes de información mucho mayores provenientes de ventas, redes sociales, sensores industriales, historiales médicos y muchas otras fuentes. Antes de extraer conclusiones, esos datos deben limpiarse para eliminar errores, inconsistencias y registros duplicados; después se organizan y analizan para descubrir patrones que permitan tomar mejores decisiones, ya sea para desarrollar un nuevo producto, mejorar un servicio o hacer más eficiente un proceso.
Este trabajo suele seguir una secuencia lógica. Primero se define con claridad la pregunta que se desea responder, por ejemplo: ¿Por qué disminuyeron las ventas este mes?. Después se recopilan los datos necesarios, se preparan para garantizar su calidad, se exploran en busca de tendencias y relaciones, y finalmente se interpretan los resultados para convertirlos en acciones concretas. Los datos sin procesar tienen poco valor si no se organizan y analizan adecuadamente.
La analítica de datos suele dividirse en cuatro grandes categorías que se complementan entre sí. La analítica descriptiva responde a la pregunta «¿qué ocurrió?»; por ejemplo, muestra que las ventas aumentaron un 20% durante el verano. La analítica diagnóstica intenta explicar por qué sucedió ese resultado, quizá porque una campaña publicitaria en redes sociales atrajo a nuevos clientes. La analítica predictiva utiliza los datos disponibles para estimar qué podría ocurrir más adelante, como identificar qué clientes tienen mayor probabilidad de dejar de comprar. Finalmente, la analítica prescriptiva recomienda las acciones más convenientes para alcanzar un objetivo, por ejemplo, sugerir qué tipo de promoción ofrecer a determinados clientes para aumentar las ventas o mejorar la rentabilidad.
Un ejemplo muy conocido se encuentra en plataformas como Netflix o Spotify, que analizan las películas, series o canciones que cada persona disfruta para recomendar contenido similar. Estas recomendaciones son producto del análisis de los hábitos de consumo mediante modelos predictivos. De forma semejante, una tienda puede analizar las compras de sus clientes para prever qué productos, tallas o colores tendrán mayor demanda y evitar acumular inventario innecesario. En un hospital, el análisis de datos puede ayudar a anticipar incrementos en el número de pacientes durante la temporada de enfermedades respiratorias, permitiendo planificar con mayor precisión el personal, el equipo y los suministros médicos.
La analítica también desempeña un papel importante en el deporte. Equipos profesionales utilizan estadísticas detalladas para evaluar el rendimiento de los jugadores, diseñar estrategias de juego y tomar decisiones sobre contrataciones. Incluso las aplicaciones de ejercicio físico registran la actividad diaria, analizan el progreso de cada usuario y sugieren rutinas adaptadas a sus objetivos. En muchos casos, la analítica forma parte de nuestra vida cotidiana sin que apenas lo notemos.
Sus beneficios son numerosos. Permite tomar decisiones basadas en evidencia en lugar de depender únicamente de la intuición, mejora la eficiencia al identificar procesos que pueden optimizarse, ayuda a descubrir nuevas oportunidades de innovación y reduce riesgos, como la detección de operaciones financieras inusuales que podrían indicar un fraude. Las organizaciones que aprovechan adecuadamente sus datos suelen comprender mejor a sus clientes, optimizar sus recursos y responder con mayor rapidez a los cambios del mercado.
Aunque hoy se asocia con tecnologías avanzadas, la analítica de datos tiene una larga historia. Sus antecedentes se remontan a los primeros censos y registros estadísticos realizados por las antiguas civilizaciones. Más tarde, durante el siglo XIX, las máquinas de tabulación aceleraron el procesamiento de grandes cantidades de información. Sin embargo, su verdadero desarrollo llegó con la expansión de las computadoras, las bases de datos en las décadas de 1970 y 1980, y el crecimiento del big data a partir de los años 2000. En la actualidad, herramientas como las visualizaciones interactivas, el aprendizaje automático (machine learning) y la computación en la nube permiten que organizaciones de todos los tamaños aprovechen el valor de sus datos.
Es importante distinguir la analítica de datos de la ciencia de datos, aunque ambas disciplinas comparten muchas herramientas y métodos. La analítica de datos suele centrarse en responder preguntas específicas mediante el análisis de información disponible para apoyar la toma de decisiones. La ciencia de datos, además de analizar información, desarrolla modelos, algoritmos y métodos para obtener nuevo conocimiento y resolver problemas más complejos. Por su parte, la inteligencia de negocios o Business Intelligence (BI) se enfoca principalmente en generar informes, indicadores y análisis históricos, mientras que la analítica incorpora también técnicas predictivas y prescriptivas para anticipar escenarios y recomendar acciones.
La historia de la analítica de datos está llena de ejemplos curiosos. Uno de los más conocidos es el llamado caso de «los pañales y la cerveza», una historia muy utilizada en cursos y libros sobre minería de datos. Según este relato, el análisis de millones de compras reveló que algunos clientes que adquirían pañales los viernes por la tarde también compraban cerveza, lo que llevó a colocar ambos productos cerca para aumentar las ventas. Aunque no existe evidencia sólida de que este episodio ocurriera exactamente como suele contarse, se ha convertido en un ejemplo clásico para ilustrar cómo el análisis de asociaciones puede descubrir relaciones inesperadas entre productos.
Otro caso ampliamente conocido ocurrió en una gran cadena minorista de Estados Unidos, cuyos algoritmos identificaron patrones de compra asociados con el embarazo. Al analizar cambios en el consumo de determinados productos, el sistema fue capaz de estimar qué clientas probablemente esperaban un bebé y enviarles promociones relacionadas con la maternidad. La historia adquirió gran notoriedad porque, según diversos reportes, unos padres se enteraron de que su hija estaba embarazada después de que comenzaran a llegar estos cupones a su domicilio. Este episodio puso de manifiesto tanto el enorme potencial de la analítica como las preocupaciones éticas relacionadas con la privacidad.
La analítica de datos también ha contribuido a algunos de los mayores descubrimientos científicos. En 1964, los físicos Arno Penzias y Robert Wilson investigaban una persistente interferencia en una antena de radio cuando descubrieron que aquella señal no era un error del instrumento, sino el fondo cósmico de microondas, una débil radiación presente en todo el universo. Este hallazgo se convirtió en una de las evidencias más importantes que respaldan el modelo del Big Bang y les valió el Premio Nobel de Física en 1978.
La analítica de datos también ha enseñado valiosas lecciones sobre la forma correcta de interpretar la información. Un ejemplo clásico es el trabajo del matemático Abraham Wald durante la Segunda Guerra Mundial. Los ingenieros militares pretendían reforzar las partes de los aviones que regresaban con mayor número de impactos de bala. Wald observó que estaban analizando únicamente los aviones que sobrevivían y propuso blindar las zonas donde casi no aparecían impactos, ya que los aviones alcanzados en esas partes eran precisamente los que no lograban regresar. Este razonamiento, conocido como el sesgo de supervivencia, se ha convertido en una de las lecciones más importantes del análisis de datos y demuestra que interpretar correctamente la información puede ser tan importante como disponer de grandes cantidades de ella.
Claro que no todo es miel sobre hojuelas. Un desafío importante es el denominado data brokerage o comercio de datos, una industria dedicada a recopilar, combinar y comercializar información sobre hábitos de consumo, ubicación, navegación por internet y otras características de las personas. En muchos casos, los usuarios desconocen el alcance de esta recopilación de información, lo que ha impulsado la creación de leyes de protección de datos en numerosos países.
La analítica de datos ha experimentado un crecimiento extraordinario en las últimas décadas, impulsado por la gran cantidad de información que las personas, las empresas y los dispositivos generan cada día. Se estima que la mayor parte de los datos digitales existentes en el mundo se ha producido en los años más recientes, gracias al uso masivo de internet, los teléfonos inteligentes, las redes sociales, el comercio electrónico, los sensores y los servicios en la nube. En la actualidad, la humanidad genera más de un centenar de zettabytes de datos cada año, una cantidad difícil de imaginar si se considera que un solo zettabyte equivale aproximadamente a un millón de millones de gigabytes. Este crecimiento ha convertido a los datos en uno de los recursos más valiosos de la economía.
Gracias a la analítica de datos es posible anticiparse a los acontecimientos y tomar decisiones con mayor fundamento. Ya sea para administrar una empresa, mejorar un servicio, cuidar la salud, estudiar o gestionar las finanzas personales, comprender los principios básicos de la analítica permite aprovechar mejor la información. El propósito es aprender de los datos para resolver problemas y mejorar la vida de las personas.
Referencias:
- Data science vs data analytics: What’s the Difference? | IBM
- Business Intelligence vs. Business Analytics – Harvard Business Analytics Program
- A Beginner’s Guide to Data & Analytics
- What is Data Science? | IBM
- 5 key reasons why data analytics is important to business | Penn LPS Online
- What Is Data Analytics? A Comprehensive Guide for Beginners
- What Is Data Analytics? How It’s Used & Practical Uses | Oracle APAC
- What Is Data Analytics? | SAP