Análisis de datos
Digitalización e Inteligencia Artificial aplicada a la empresa.
«Predictive Analytics & Machine Learning»
¿Por qué Akurat Analytics para analizar tus datos?
«Democratizar la aplicación de la tecnología y el conocimiento en todo tipo de empresa o negocio»
Necesidad de información
Es evidente que estamos en la
Era de la Información.
Los sistemas de información y las tecnologías asociadas a Internet, redes sociales, ‘Internet of Things’, autómatas, sensores, etcétera, nos permiten registran tal cantidad de datos que supone un reto extraordinario el poder analizar, comprender e interpretar correctamente estos datos y aplicarlos en un proceso de toma de decisiones en Business Intelligence – BI.
La inteligencia
de negocio
La inteligencia de negocio puede actuar como un factor estratégico y generar ventajas competitivas para una empresa u organización. Gestionando adecuadamente la información disponible, esta puede servir de apoyo en la toma de decisiones y proporcionar respuestas a inquietudes, problemas o estrategias tales como:
- Entrada en nuevos mercados
- Promociones u ofertas de productos
- Control financiero, optimización de costes
- Control y gestión de la calidad
- Control y planificación de la producción
- Análisis de perfiles de clientes
- Productos y procesos
- Segmentación de mercados
- Análisis predictivo de ventas
- Costes y beneficios
- Análisis benchmark de competidores
- Mercados
- Clientes
- Productos
Análisis de Big Data
El término ‘Big Data’ es una palabra de moda que se refiere a enormes volúmenes de datos que requieren de nuevas tecnologías para que se puedan procesar de manera efectiva y útil en nuestro día a día. Una definición de amplia divulgación define Big Data como: un gran volumen de activos de información a gran velocidad y alta variedad, que demandan formas rentables e innovadoras de procesamiento de información que permitan un mejor conocimiento, toma de decisiones y automatización de procesos.
Big Data inunda los negocios día a día, es una herramienta que se puede utilizar para analizar ideas que pueden conducir a mejores decisiones y estrategias empresariales en cualquier ámbito.
“Aprovechar ese Big Data que genera la empresa en su día a día nos permitirá conocer mejor el negocio, sus relaciones y tomar decisiones de mejora continua en distintas áreas de la empresa”
Beneficios del análisis predictivo en empresas
Quality & Processing Control:
Producir más y mejor, de manera más eficiente, con menos costes y mejor calidad, control y planificación de producción, mantenimiento predictivo, etc.
Marketing Mix:
Vender más y mejor, con más rentabilidad, más y mejores clientes, nuevos productos, nuevos mercados, fijar precios y promociones, fidelizar clientes, etc.
Pricing & Costing:
Definir modelos predictivos de costes y fijación de precios, sensibles a variaciones en el coste de los recursos materiales, laborales, energéticos, etc.
Corporate Finance:
Mejorar márgenes, rentabilidades, financiación y beneficios; optimizar ratios RoE, RoA, NOF, Ebitda, Ebit, predecir ventas y costes, definir modelos predictivos de creación de valor del negocio, etc.
Tecnología y conocimiento aplicados al análisis de datos
La continua irrupción de nuevas tecnologías que suministran datos para su utilización en tiempo real ha convertido a los datos en un nuevo activo de valor, potencialmente útil en cualquier dominio o ámbito de actuación de nuestro día a día.
Una capacidad tecnológica e informática hasta ahora desconocida.
Una capacidad tecnológica e informática hasta ahora desconocida. Recursos de almacenamiento prácticamente ilimitados, tanto en equipos propios como en la nube; velocidad de procesamiento ciertamente inverosímil; aplicaciones y software de máximo nivel en código abierto…. Y lo más increíble e impensable hace unos años:
“Tecnología disruptiva totalmente accesible, flexible y económica para cualquier negocio”
Análisis de datos en el sector industrial
En el ámbito de la automatización industrial y la robótica, tecnologías como OPC-UA ‘Object Linking and Embedding (OLE) for Process Control (OPC) – Unified Architecture (UA)’ constituye un protocolo de comunicación abierto, flexible y estandarizado desarrollado para la implementación de la Industria 4.0. y la Inteligencia Artificial.
No obstante, toda esta Tecnología y Big Data no añade valor al negocio ‘per se’. Se requiere conocimiento matemático y estadístico para analizar los datos disponibles de forma rigurosa, verosímil y útil para la toma decisiones.
Necesitamos aplicar lo que actualmente se denomina Data Science que contempla tanto conceptos estadísticos ya conocidos como algoritmos de última generación basados en redes neuronales para el desarrollo de modelos predictivos de Machine Learning y Deep Learning.
¿Cómo analizamos datos en Akurat Analytics?
El resultado de esta interacción entre DATOS + TECNOLOGIA + CONOCIMIENTO se focaliza en un nuevo vector de innovación que denominamos Big Data Analytics y que podríamos definir como la capacidad de extraer valor a los datos disponibles.
Toda esta Información requiere de un tratamiento y análisis preciso y riguroso previo que nos permita construir Modelos Predictivos de Información útiles para la toma de decisiones.
Metodología para el análisis de datos
Todos los proyectos Big Data Analytics que desarrollamos siguen en general la misma secuencia de trabajo:
Data Import:
Entrada de datos al Proyecto
Data Input:
Caracterización del espacio muestral
Data Analytics:
Análisis Estadístico de los datos
Data Sampling & Splitting:
Selección de datos. Train & Test Sets
Data Resampling:
Técnicas de Validación Cruzada
Data Modeling:
Modelos Predictivos & Machine Learning.
Criterios del análisis predictivo en empresas
En Akurat Analytics aplicamos una metodología fundamentada en las siguientes Reglas:
- OBJETIVO: “Qué queremos analizar”. Definir necesidades y objetivos
- DOMINIO: “Lo que no se sabe, no se puede analizar”. Conocimiento del proyecto
- METODO: “Se aplica lo que se puede explicar”. Dominio de las técnicas
- PARSIMONIA: “Mejor simple que complejo”, en estadística y en la vida
- PLAUSIBILIDAD: “Lógica y Sentido común”, siempre serán bien recibidos
- MACHINE LEARNING: “Mejora Continua”. Información de HOY para decisiones de FUTURO
Cómo influye la Inteligencia Artificial en el análisis de datos
En este caso hablamos de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning. La Inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una expresión de uso cotidiano debido a su utilización en el día a día de las personas, aunque en la mayoría de las veces ni siquiera sabemos que la estamos utilizando.
Podríamos definir IA como la aplicación del conocimiento científico a través de máquinas o dispositivos creados por el hombre a la resolución de problema o ejecución de tareas que realizan las personas. Desde su aparición en los años 50 su utilización ha ido evolucionando con la aplicación de nuevos algoritmos capaces de aprender de los propios datos y con el desarrollo de lo que se denominan Modelos de Machine Learning y Deep Learning.
¿Qué es "Machine Learning" y "Deep Learning"?
Machine Learning
Machine Learning (o aprendizaje automático) busca patrones de comportamiento en los datos disponibles a través de un proceso de aprendizaje hasta alcanzar los mejores resultados.
Deep Learning
Deep Learning es una evolución del Machine Learning a través de lo que se denominan ‘Algoritmos de Redes Neuronales’ donde digamos se destilan, desagregan y purifican los datos en diferentes capas de información a la vez que se evalúan los resultados en un proceso en ‘feedback” de optimización de resultados. Su utilización es de plena actualidad: ChatGPT, Bard, generación y tratamiento de textos e imágenes, raductores NLP, conducción autónoma y, en general, en problemas no estructurados de alta complejidad y dimensionalidad.
Aplicaciones de la IA en el análisis para el sector empresarial
Aplicando la solución analítica adecuada a los objetivos del proyecto. Así hablamos de:
| Tipo de Análisis | Métodos |
|---|---|
| Análisis Exploratorio ‘Data Mining’ | – Escalado Dimensional: MDS, nMDS, PCA, – Análisis de Correspondencias: CA, MCA, – Análisis de Datos Mixtos: FAMD, MFA |
| Análisis de Clustering | – Jerárquicos, – Particionales: K-Means, PAM, CLARA, HK-Means, – Inferenciales, etcétera |
| Modelos Predictivos de Regresión y Clasificación | – Modelos Lineales: MCO, Logístico, Ridge, Lasso, Elastic Net, glmnet, PLS, etcétera, – Modelos No Lineales adaptativos: MARS, espaciales Knn, discriminantes LDA, PLSDA, QDA, RDA, MDA, FDA, Modelos SVM (Support Vector Machines), – Modelos de Árboles de Decisión: CART, CIT, PART, C5.0, M5, Cubist, Random Forest, Bagged y Boosting, – Modelos Deep Learning de última generación: Redes Neuronales multicapas, recurrentes, convolucional, LSTM, autoencoders, etcétera. |
Servicio integral de análisis de datos para empresas
Desde Akurat Analytics ofrecemos un servicio integral ‘end-to-end’ para desarrollar las soluciones adecuadas a cada proyecto.
Además, nuestra filosofía es la de ‘hacer y enseñar a hacer’. Aportamos la formación necesaria a la empresa para empezar a crear este nuevo vector estratégico de innovación y su propio Know-How para el análisis de los datos de su negocio de forma independiente y autónoma.