¿Qué es una plataforma analítica?

Una plataforma analítica es un conjunto completo e integrado de herramientas, tecnologías y procesos de software diseñados para procesar, analizar y visualizar datos. Estas plataformas sirven como base sobre la cual las organizaciones construyen sus estrategias basadas en datos.

En el panorama en rápida evolución de la toma de decisiones basada en datos, las plataformas analíticas emergen como elementos clave que impulsan la inteligencia de negocio. Ayudan a las empresas y a los individuos (específicamente a los ejecutivos) a fomentar una comprensión más profunda de los datos que tienen ante sí. Con la ayuda de la visualización de datos, también facilitan una toma de decisiones ágil.

Comprendiendo las plataformas analíticas

Las plataformas analíticas son la columna vertebral de las empresas modernas basadas en datos y proporcionan la infraestructura y las herramientas necesarias para transformar los datos sin procesar en conocimiento práctico. En esencia, una plataforma analítica es un sistema integrado de extremo a extremo que facilita la recopilación, el procesamiento, el análisis y la generación de informes de datos.

Es un ecosistema cohesivo que comprende varios componentes de software, según el tipo de plataforma seleccionada. La idea es optimizar todo el ciclo de vida de los datos, desde la ingesta de datos hasta la visualización y presentación, permitiendo así a los ejecutivos y a las organizaciones en su conjunto obtener la inteligencia de negocio significativa a partir de conjuntos de datos.

Cómo funcionan las plataformas analíticas

Las plataformas analíticas operan a través de una serie de procesos interconectados, cada uno de los cuales cumple un papel crucial en el proceso del análisis de datos. Estos pasos incluyen:

Ingesta de datos

El proceso comienza con la ingesta de datos, en la que se recopilan e importan a la plataforma datos sin procesar procedentes de diversas fuentes, como bases de datos, API, dispositivos IoT, etc. Este paso, la mayoría de las veces, implica la limpieza y transformación de datos para garantizar la coherencia.

Almacenamiento de datos

Luego, los datos procesados se almacenan en un repositorio central. Suele ser un almacén de datos o un lago de datos. Con estos, los datos se organizan e indexan para una mejor comprensión y recuperación. Si fuera necesario, los datos también se clasifican para una retrollamada más eficiente cuando sea necesario. El conjunto de datos puede almacenarse localmente o en una nube, según la propia herramienta de visualización de datos.

Procesamiento de datos

Las plataformas analíticas emplean varios motores de procesamiento para limpiar, agregar y transformar datos. Este paso mejora la calidad de los datos y los prepara para el análisis.

Análisis de datos

Una vez procesados, los datos se someten a una serie de operaciones analíticas. Esto puede involucrar a la analítica descriptiva para comprender las tendencias de los datos históricos, la analítica diagnóstica para identificar problemas y sus causas fundamentales, la analítica predictiva para prever tendencias futuras, y análisis prescriptivos para sugerir acciones para optimizar los resultados.

Visualización de datos

Los conocimientos derivados del análisis de datos luego se traducen a formatos visuales, como cuadros, gráficos, paneles e informes. Estas visualizaciones hacen que los datos complejos sean accesibles para los responsables de la toma de decisiones y ayudan en la respectiva toma de decisiones basada en datos.

Implementación de datos

Muchas plataformas analíticas también facilitan la implementación de modelos de machine learning y algoritmos predictivos para automatizar los procesos de toma de decisiones y mejorar la eficiencia operativa.

Este proceso de seis pasos es muy versátil y puede modificarse según las necesidades del usuario. Por ejemplo, la implementación a menudo puede implicar exportarlo a diferentes formatos de visualización de datos o puede implicar presentarlo como un bloque de texto. En la mayoría de las veces, esto también podría requerir la integración con otro software.

Componentes principales y funcionalidades de las plataformas analíticas

Las plataformas analíticas abarcan una amplia gama de componentes y funcionalidades que colectivamente permiten a las organizaciones aprovechar el poder de sus datos. Los componentes clave y sus funcionalidades incluyen:

• Integración de datos: las plataformas analíticas cuentan con herramientas de integración de datos que se conectan a varias fuentes de datos, extraen datos y los transforman en un formato consistente para el análisis.
• Almacenamiento de datos: Proporcionan soluciones de almacenamiento, como almacenes de datos o lagos de datos, para albergar grandes conjuntos de datos de forma segura.
• Motores analíticos: estas plataformas incorporan potentes motores e infraestructuras analíticas, como herramientas especializadas para machine learning y análisis estadístico.
• Herramientas de consultas e informes: ofrecen capacidades de consultas e informes, lo que permite a los usuarios interactuar con datos y generar informes ad hoc o paneles programados.
• Herramientas de visualización: las plataformas analíticas a menudo incluyen herramientas de visualización de datos que permiten a los usuarios crear cuadros, gráficos y paneles interactivos para transmitir conocimientos de forma eficaz.
• Gobierno de datos: las funciones de gobierno de datos garantizan la calidad, la seguridad y el cumplimiento de las regulaciones de los datos. Gestionan el acceso a los datos, monitorean el uso de los datos y hacen cumplir las políticas de datos.
• Machine Learning e inteligencia artificial: muchas plataformas analíticas modernas integran capacidades de machine learning e inteligencia artificial, lo que permite a las organizaciones crear e implementar modelos predictivos y automatizar procesos de toma de decisiones.
• Escalabilidad: la infraestructura escalable garantiza que las plataformas analíticas puedan manejar grandes volúmenes de datos y crecer junto con las necesidades de una organización.
• Seguridad: Sólidas medidas de seguridad, incluido el cifrado, los controles de acceso y los mecanismos de autenticación, protegen los datos confidenciales y garantizan el cumplimiento de las normas de protección de datos.
• Colaboración entre usuarios: las funciones de colaboración permiten a los equipos trabajar de forma colaborativa en proyectos de análisis de datos, compartir conocimientos y tomar decisiones colectivas.
• Catálogos de datos: estas plataformas suelen incluir catálogos de datos que proporcionan un inventario completo de los activos de datos disponibles, lo que facilita a los usuarios descubrir fuentes de datos relevantes.
• API e integraciones: las API y las capacidades de integración permiten a las organizaciones ampliar la funcionalidad de las plataformas analíticas conectándolas a sistemas y servicios externos.

Esto muestra que las plataformas analíticas se desempeñan como el sistema nervioso central de las organizaciones basadas en datos. Son fundamentales para liderar las operaciones, el análisis y la visualización de datos para una toma de decisiones informada.

Tipos de analítica de datos

A continuación se ofrece una descripción general de los diferentes tipos de analítica que pueden admitir las plataformas analíticas:

1. Analítica descriptiva

La analítica descriptiva resume datos históricos para proporcionar información sobre lo que sucedió. Implica el análisis del desempeño pasado y las tendencias para comprender el estado actual de las actividades. Las plataformas analíticas permiten a los usuarios utilizar la analítica descriptiva para visualizar datos históricos a través de cuadros, gráficos e informes.

Proporcionan herramientas para la agregación, filtrado y clasificación de datos para extraer resúmenes significativos.

2. Analítica diagnóstica

La analítica diagnóstica profundiza en los datos para responder a la pregunta de por qué sucedió algo. Su objetivo es identificar las causas fundamentales de eventos o tendencias pasadas.

Las plataformas analíticas permiten la analítica diagnóstica al ofrecer capacidades avanzadas de consulta y exploración de datos. Los usuarios pueden profundizar en los datos para descubrir relaciones y factores que contribuyen a resultados específicos.

3. Analítica predictiva

La analítica predictiva implica predecir tendencias y resultados futuros basándose en datos históricos y algoritmos estadísticos. Ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas sobre posibles eventos futuros.

Con la ayuda de plataformas analíticas, los ejecutivos y las empresas pueden obtener las herramientas necesarias para crear modelos predictivos. Además, también ayudan a entrenar algoritmos de machine learning (ML) y a evaluar la precisión del modelo. Estas plataformas suelen tener bibliotecas de machine learning prediseñadas y capacidades de machine learning automatizadas.

4. Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo lleva la analítica predictiva un paso más allá al recomendar acciones para optimizar los resultados futuros. Proporciona, a los responsables de la toma de decisiones, conocimientos prácticos sobre lo que se debe hacer para lograr los resultados deseados.

Esto hace que las plataformas analíticas que admiten la analítica de datos prescriptivos se integren mejor en las soluciones de inteligencia de negocio. También ayuda a optimizar algoritmos e infraestructuras de toma de decisiones. Como resultado, el análisis prescriptivo ayuda a los usuarios a simular diferentes escenarios y evaluar mejor el impacto de sus decisiones.

Esto muestra que las plataformas analíticas sirven como soluciones integrales para que las organizaciones realicen diferentes tipos de análisis. Ofrecen un entorno unificado donde los datos se pueden preparar, visualizar, analizar y modelar, lo cual facilitará a los usuarios pasar sin problemas de la analítica descriptiva a la analítica diagnóstica, predictiva y prescriptiva.

¿Qué tipo de datos se pueden procesar mediante plataformas analíticas?

Existe una amplia gama de datos que se pueden procesar con la ayuda de plataformas analíticas. Algunos de los conjuntos de datos más comunes que admiten la mayoría de las plataformas incluyen:

1. Datos estructurados

Los datos estructurados son datos altamente organizados que encajan perfectamente en categorías predefinidas. Normalmente se encuentra en bases de datos y hojas de cálculo y se representa como tablas con filas y columnas. Las plataformas analíticas pueden realizar fácilmente agregación, filtrado y análisis estadístico de datos estructurados.

Son ideales para tareas como calcular promedios, sumar valores y generar informes. El análisis de datos estructurados es fundamental para la toma de decisiones operativas. Se usa comúnmente para:

• Seguimiento de indicadores clave de rendimiento (KPI)
• Gestión de inventario
• Optimización de las cadenas de suministro
• Monitoreo del desempeño financiero

2. Datos no estructurados

Los datos no estructurados carecen de una estructura predefinida e incluyen contenido de texto, imágenes, audio y video. En la mayoría de las veces, se encuentra en correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, documentos y archivos multimedia. Las plataformas analíticas pueden emplear procesamiento del lenguaje natural (NLP) y técnicas de análisis de imágenes para extraer información de datos no estructurados.

Esto incluye:

• Análisis de sentimientos
• Categorización de texto
• Reconocimiento de objetos

El análisis de datos no estructurados es crucial para comprender la opinión del cliente, extraer información valiosa de los documentos y automatizar la moderación del contenido. Se utiliza en áreas como monitoreo de redes sociales, recomendación de contenido y detección de fraude.

3. Datos de serie cronológica

Los datos de serie cronológica registran observaciones o mediciones en intervalos de tiempo específicos. Se usa comúnmente para rastrear datos que cambian con el tiempo, como precios de acciones, datos meteorológicos y lecturas de sensores de IoT. Las plataformas analíticas destacan en el análisis de series cronológicas, ayudando a identificar tendencias, patrones estacionales y anomalías.

Para realizar predicciones se utilizan técnicas como medias móviles y alisado exponencial. Como resultado, este tipo de análisis de datos es vital para predecir tendencias futuras, optimizar la asignación de recursos y tomar decisiones oportunas. Se aplica en ámbitos como las finanzas para la predicción del mercado de valores, en la meteorología para la predicción del tiempo y en la fabricación para el control de calidad.

4. Datos geoespaciales

Los datos geoespaciales incluyen información sobre ubicaciones geográficas. Puede representarse como mapas, coordenadas GPS o capas de datos espaciales. Las plataformas analíticas pueden procesar datos geoespaciales para realizar consultas espaciales, encontrar patrones y crear mapas.

Los sistemas de información geográfica (SIG) suelen integrarse en estas plataformas para realizar análisis geoespaciales especializados. El análisis de datos geoespaciales es esencial para la selección de sitios, la optimización de rutas, la gestión de desastres y la planificación urbana.

Se utiliza en logística para optimizar las rutas de entrega, en agricultura para la agricultura de precisión y en atención médica para el mapeo de enfermedades. No todas las plataformas analíticas admiten la analítica de datos geoespaciales, por lo que es importante saber si usted necesita uno o no antes de elegirlo.

5. Datos multidimensionales:

Los datos multidimensionales implican datos con múltiples atributos o dimensiones. Los ejemplos incluyen cubos de datos y almacenes de datos. Las plataformas analíticas facilitan el análisis de datos multidimensionales para OLAP (procesamiento analítico en línea), análisis detallados y operaciones dinámicas. Esto permite la exploración de datos desde diferentes ángulos.

Las plataformas analíticas de datos multidimensionales se utilizan a menudo en ventas para la segmentación del mercado, en atención médica para el análisis de datos clínicos y en comercio electrónico para el análisis del comportamiento del cliente.

6. Datos generados por máquinas

Los datos generados por máquinas son producidos por sistemas automatizados, como registros de aplicaciones, métricas de rendimiento del servidor y datos de sensores de IoT. Las plataformas analíticas pueden procesar datos generados por máquinas para monitorear el estado del sistema, detectar anomalías y optimizar el rendimiento.

Los modelos de machine learning se aplican comúnmente para el mantenimiento predictivo. Este tipo de análisis de datos es crucial para la optimización del sistema, el mantenimiento predictivo y la detección de fallas. Se aplica:

• En operaciones de TI para el monitoreo del sistema.
• En fabricación para el control de calidad.
• En servicios públicos para la gestión de infraestructuras.

Las plataformas analíticas sirven como herramientas versátiles para procesar y analizar estos diversos tipos de datos, lo cual permitirá a las organizaciones obtener información valiosa y tomar decisiones informadas en diversos dominios e industrias.

Características y capacidades clave

A continuación se ofrece una descripción general de las características y capacidades clave que posee una plataforma analítica eficaz:

1. Integración de datos

Las plataformas analíticas están equipadas con capacidades de integración de datos que permiten a los usuarios conectarse y fusionar datos de varias fuentes. Esto es esencial para el análisis holístico de datos. En la mayoría de las veces ofrecen herramientas de preparación de datos para limpiar, transformar y enriquecer los datos antes del análisis.

2. Visualización de datos

La visualización de datos es una característica central de las plataformas analíticas. Permite a los usuarios crear cuadros, gráficos y paneles interactivos para representar visualmente los datos. Las plataformas avanzadas ofrecen una amplia gama de opciones de visualización, incluidos mapas de calor, mapas geoespaciales y gráficos de red. También permiten la interactividad y el análisis detallado.

3. Analítica predictiva

Las herramientas de analítica predictiva están integradas en muchas plataformas analíticas. Permiten a los usuarios crear modelos predictivos para predecir tendencias y resultados futuros. Ofrecen bibliotecas de machine learning y capacidades de machine learning automatizado (AutoML) para el modelado predictivo.

4. Exploración y descubrimiento de datos

Las plataformas analíticas permiten a los usuarios explorar datos filtrándolos, ordenándolos y agrupándolos. Proporcionan funciones de descubrimiento de datos para identificar patrones y valores atípicos. En la mayoría de las veces incluyen procesamiento del lenguaje natural (NLP) para consultar datos utilizando un lenguaje sencillo.

5. Seguridad y gobierno de datos

Las funciones de seguridad y gobierno de datos son fundamentales para garantizar la privacidad y el cumplimiento de los datos. Las plataformas analíticas proporcionan controles de acceso de usuarios, cifrado y auditoría. Con la ayuda de una plataforma analítica, los usuarios pueden rastrear el linaje y los cambios de datos, proporcionar control de acceso basado en roles y enmascarar los datos para una mayor seguridad.

6. Análitica en tiempo real

Algunas plataformas analíticas admiten la análitica en tiempo real procesando datos en tiempo real y proporcionando información instantánea. Esta es una de las características más atractivas que puede ofrecer una plataforma analítica, ya que permite capacidades de procesamiento complejo de eventos (CEP) para respaldar la toma de decisiones en tiempo real.

7. Integración en la nube

Muchas plataformas analíticas modernas ofrecen integración en la nube, lo que permite a los usuarios aprovechar los recursos informáticos y de almacenamiento basados en la nube. Esta es una característica opcional, pero los usuarios modernos la aprecian altamente. Permite mejores opciones de almacenamiento y, por lo tanto, un mejor manejo de datos.

Beneficios y ventajas de las plataformas analíticas

Las plataformas analíticas ofrecen multitud de ventajas para las organizaciones:

• Toma de decisiones informada: las plataformas analíticas permiten la toma de decisiones basada en datos al proporcionar información oportuna y relevante. Esto conduce a mejores estrategias, operaciones optimizadas y un mejor rendimiento.
• Ventaja competitiva: las organizaciones que aprovechan las plataformas analíticas obtienen una ventaja competitiva. Pueden identificar tendencias del mercado, preferencias de los clientes y oportunidades emergentes de forma más rápida y precisa.
• Eficiencia y productividad: las capacidades de automatización y procesamiento de datos dentro de las plataformas analíticas mejoran la eficiencia. Las tareas repetitivas se automatizan, lo que libera recursos humanos para tareas más valiosas.
• Capacidades predictivas: la analítica predictiva respaldada por estas plataformas predecirá tendencias futuras y desafíos potenciales, lo cual permitirá tomar medidas proactivas.
• Experiencia del cliente mejorada: al analizar los datos de los clientes, las organizaciones pueden personalizar las ofertas y mejorar el servicio al cliente, lo cual generará una mayor satisfacción y lealtad del mismo.
• Reducción de costos: las plataformas analíticas pueden identificar áreas donde se pueden reducir los costos, como la optimización de la cadena de suministro o la asignación de recursos.

Las plataformas analíticas contribuyen a las culturas basadas en datos

Las plataformas analíticas desempeñan un papel fundamental en el fomento de culturas basadas en datos dentro de las organizaciones. Lo realizan mediante:

• Promoción de la accesibilidad de los datos: estas plataformas hacen que los datos sean accesibles a una audiencia más amplia dentro de una organización, lo que reducirá los silos de datos y fomentará la colaboración.
• Fomentar la alfabetización en datos: las herramientas de análisis a menudo vienen con interfaces fáciles de utilizar, lo cual facilitará que el personal no técnico trabaje con datos.
• Habilitación de análisis de autoservicio: los empleados podrán explorar datos y generar conocimientos de forma independiente, lo que reducirá la dependencia de los especialistas en datos.

Desafíos y estrategias

Si bien las plataformas analíticas ofrecen ventajas sustanciales, también presentan desafíos:

• Calidad de datos: los datos inexactos o incompletos pueden generar conocimientos erróneos. Las organizaciones deberán invertir en procesos de calidad de datos y limpieza de datos.
• Seguridad: Proteger los datos confidenciales es primordial. El cifrado, los controles de acceso y las auditorías de seguridad periódicas son esenciales.
• Escalabilidad: a medida que crecen los volúmenes de datos, la escalabilidad de la plataforma se vuelve crítica. Las organizaciones deberán planificar una infraestructura y arquitectura escalables.
• Gestión de cambios: la transición a una cultura basada en datos podría enfrentar resistencia. Se necesitan estrategias eficaces de gestión de cambios para garantizar la aceptación y la adopción.
• Déficit de conocimientos prácticos: la escasez de habilidades en la analítica de datos puede obstaculizar el progreso. Los programas de capacitación y la contratación de personal calificado podrían centrarse en este déficit.
• Cumplimiento normativo: las organizaciones deberán cumplir con las regulaciones de privacidad de datos (por ejemplo, GDPR, HIPAA). Las plataformas analíticas deberán respaldar los esfuerzos de cumplimiento.

Conclusión

Los diferentes aspectos de las plataformas analíticas abordados anteriormente muestran que son herramientas invaluables para las organizaciones que buscan aprovechar mejor sus datos. Tienen sus desafíos, pero los beneficios son superiores y pueden dirigir a una mejor eficiencia operativa y una ventaja competitiva.

Una cultura basada en datos, una vez establecida, puede ser una fuerza transformadora para las organizaciones en el mundo actual, rico en datos. En el mundo actual impulsado por los datos, las plataformas analíticas son catalizadores y transformadores que remodelan el panorama de la toma de decisiones y las operaciones para organizaciones de diversas industrias. El viaje hacia un futuro basado en datos comienza con la adopción de plataformas analíticas.

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