“La analítica avanzada (Advanced Analytics) se refiere a un conjunto de técnicas sofisticadas de análisis de datos que van más allá de la analítica descriptiva y de los informes tradicionales. Utiliza métodos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático, minería de datos y técnicas de visualización para descubrir patrones ocultos, predecir resultados futuros y generar información procesable para la toma de decisiones”.
¿Qué es la analítica avanzada?
El término “análisis avanzado” engloba un conjunto de métodos, técnicas y herramientas de alto nivel que pueden ayudar a las organizaciones a sacar mayor partido de los datos. Las capacidades predictivas de la analítica avanzada pueden utilizarse para predecir tendencias, eventos, catástrofes y comportamientos. Esto da a las organizaciones la capacidad de realizar modelos estadísticos avanzados, como cálculos de “qué pasaría si”, así como de preparar estrategias diversas para el futuro sobre aspectos fundamentales de sus operaciones.
Algunas de las áreas que componen la magia de la analítica avanzada son el aprendizaje automático (ML) y la Inteligencia Artificial (IA), el análisis semántico (SA) y de grafos (GA), la minería de datos y textos, el procesamiento de eventos complejos, la concordancia de patrones, el análisis predictivo, las visualizaciones de datos, el análisis de sentimiento, el análisis de redes y conglomerados, la estadística multivariante, la simulación, las redes neuronales…
Y para ser honestos, esta lista no deja de crecer a medida que se crean y adaptan nuevas técnicas al mundo de la analítica de datos.
La minería de datos, un aspecto clave de la analítica avanzada, es un método automatizado que extrae información procesable de conjuntos masivos de datos en bruto. La analítica de Big Data se utiliza para encontrar perspectivas existentes y crear conexiones entre puntos y conjuntos de datos, así como para limpiar datos. El análisis predictivo puede utilizar estos conjuntos y los conocimientos existentes para extrapolar y hacer predicciones y proyecciones sobre la actividad futura, las tendencias y los comportamientos de los consumidores.
¿Qué puede hacer por mí la analítica avanzada?
Al implicar tantas disciplinas y tener una aplicabilidad tan amplia, existen varios casos de uso excelentes para la analítica avanzada.
Los departamentos de marketing pueden encontrar mucho valor en estas herramientas, ya que gran parte de su trabajo consiste en comprender las preferencias de los consumidores y descifrar cómo evolucionarán o a qué objetivos podrían dirigirse en el futuro. Esto puede ayudar a planificar estrategias y campañas con mayor antelación, confianza y precisión.
Los gestores de inventarios y almacenes también pueden beneficiarse de las herramientas de BI que incluyen análisis avanzados. Al conocer los flujos de salida y compararlos con las ventas, los pedidos anteriores y otros conjuntos de datos, pueden agilizar sus procesos de pedido y reducir el despilfarro causado por la compra de inventario que no se venderá o moverá a corto plazo.
Incluso los fabricantes y otras organizaciones que utilizan maquinaria pueden emplear análisis avanzados para crear sistemas de automantenimiento, así como informes en fases tempranas para evitar el costoso desgaste. Para estas empresas, la creación de sistemas de alerta temprana puede ser suficiente para ayudar a ahorrar miles de euros en costes de reparación y equipos.
Analiza datos estructurados y no estructurados
No se limita a bases de datos organizadas, sino que también puede explorar datos en fuentes eternas como las Redes Sociales, análisis de texto, video e imágenes, etc.
Emplea técnicas complejas
Incluye algoritmos avanzados de aprendizaje automático, minería de datos, modelado predictivo y técnicas de inteligencia artificial.
Busca patrones y predicciones
Facilita la identificación de tendencias, anomalías y la predicción de comportamientos futuros que podrían erosionar nuestra estrategia o no aprovechar una oportunidad emergente.
Genera información valiosa
Los hallazgos se utilizan para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y obtener ventajas competitivas.
Marketing
Personalización de experiencias, segmentación de clientes, predicción de la demanda, análisis de comportamiento y sentimiento.
Operaciones
Optimización de la cadena de suministro, logística, mantenimiento predictivo, detección de fraudes.
Recursos Humanos
Análisis de rotación de empleados, mejora del proceso de contratación, retención del Talento y mejora del rendimiento y compromiso de los empleados.
Finanzas
Detección de fraudes, gestión de riesgos, análisis de inversiones, mejora de la experiencia (VoC) en canales digitales y el desarrollo de producto.
En esencia, la analítica avanzada permite a las organizaciones obtener un mayor valor de sus datos, transformándolos en conocimiento útil para mejorar sus resultados y tomar decisiones más informadas.
Soluciones analíticas avanzadas
Una plataforma de analítica avanzada como Sisense es una herramienta esencial para que estos equipos, o cualquier departamento, simplifiquen datos complejos en cuadros de mando fáciles de usar que, por otra parte, pueden integrarse en los flujos de trabajo, los productos y también para desplegar servicios avanzados basados en datos y análisis avanzados para clientes.
Sisense utiliza soluciones analíticas avanzadas para conectar datos dispares con el fin de crear una imagen precisa de las operaciones de la empresa, en tiempo real, con su increíblemente rápido poder de procesamiento analítico para, a continuación, utilizar esos cuadros de mando y las visualizaciones generadas con IA para realizar predicciones fiables y generar perspectivas procesables a un nivel más profundo.
¿Quieres saber cómo tu organización puede mejorar su estrategia de análisis para desplegar toda la potencia de la analítica avanzada para tomar decisiones más inteligentes?
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Parapentex Studios, July 2025