Data Analytics Vs Predictive Analytics - Cuál es útil

Diferencia entre análisis de datos y análisis predictivo

La analítica es el uso de datos, aprendizaje automático, análisis estadístico y modelos matemáticos o basados en computadora para obtener una mejor visión y tomar mejores decisiones. La analítica se define como "un proceso de transformación de datos en acciones a través del análisis y la comprensión en el contexto de la toma de decisiones organizacionales y la resolución de problemas". La analítica es compatible con muchas herramientas como Microsoft Excel, SAS, R, Python (bibliotecas). Aprendamos tanto Data Analytics como Predictive Analytics en detalle en esta publicación.

Existen principalmente tres tipos de análisis: - análisis descriptivo, análisis predictivo y análisis prescriptivo.

Fuente: Imagen de Google

Análisis descriptivo: este tipo de análisis se utiliza para resumir o convertir datos en información relevante. En otras palabras, resumió lo ocurrido. Este tipo de análisis tiene un impacto significativo, pero no será de mucha ayuda para pronosticar.

Análisis predictivo : - El análisis predictivo implica estadísticas avanzadas, modelado, minería de datos y una o más técnicas de aprendizaje automático para profundizar en los datos y permite a los analistas hacer predicciones. El análisis predictivo se usa para pronosticar lo que sucederá en el futuro.

Análisis prescriptivo: esta forma de análisis está un paso por encima del análisis descriptivo y predictivo. Con este tipo de análisis, podemos predecir las posibles consecuencias en función de las diferentes opciones posibles para una acción, también se puede utilizar para encontrar el mejor curso de acción para cualquier resultado especificado previamente.

Comparación directa entre análisis de datos y análisis predictivo (infografía)

A continuación se muestra la comparación de los 8 principales entre Data Analytics vs Predictive Analytics

Diferencias clave entre el análisis de datos y el análisis predictivo

Comprendamos algunas diferencias entre Data Analytics y Predictive Analytics con terminologías similares.

El análisis de datos (DA) implica el procesamiento y el examen de conjuntos de datos con el fin de sacar conclusiones sobre la información en la que consisten esos conjuntos de datos. El análisis predictivo ayuda a predecir el futuro mediante la inspección exhaustiva de los datos históricos, la detección de patrones o relaciones en estos datos, y luego concluye estas relaciones a tiempo.
El análisis de datos utiliza herramientas y técnicas para permitir a las empresas tomar decisiones comerciales más informadas, en tiempo real y pragmáticas. El análisis predictivo puede predecir el riesgo y encontrar una relación en los datos que no son evidentes con el análisis tradicional.
El análisis de datos implica encontrar patrones ocultos en una gran cantidad de conjuntos de datos para segmentar y agrupar datos en conjuntos lógicos para encontrar el comportamiento y detectar tendencias, mientras que el análisis predictivo implica el uso de algunas de las técnicas analíticas avanzadas.
Utilizando Data Analytics, en general, los científicos e investigadores de datos verifican o refutan modelos, teorías e hipótesis científicas. Mientras que el análisis predictivo, con un mayor uso de sistemas y software especializados, ayuda a los científicos e investigadores de datos a aportar confianza a las predicciones y posibles resultados.
Data Analytics es la ciencia de usar datos sin procesar y generar información útil con un objetivo definido que trae conclusiones sobre esa información. Data Analytics utiliza procesos algorítmicos o mecánicos tradicionales para generar información profunda. Por ejemplo, ejecutar una serie de conjuntos de datos para buscar correlaciones significativas entre sí. Mientras que el análisis predictivo utiliza algoritmos y modelos computacionales avanzados para construir de manera inteligente una plataforma de pronóstico o predicción, por ejemplo, un comerciante de productos podría desear predecir movimientos a corto plazo en los precios de los productos, análisis de cobranza, detección de fraude, etc.
Para trabajar en Data Analytics se necesita un sólido conocimiento estadístico, aunque para trabajar en el segmento de análisis predictivo se necesita tener un sólido conocimiento técnico junto con un conocimiento estadístico fundamental. Se le puede solicitar que use y trabaje en herramientas tecnológicas como SAS, R y Hadoop.
El análisis de datos generalmente se usa para aplicaciones de empresa a consumidor (B2C). Muchas organizaciones recopilan, almacenan, analizan y limpian datos asociados con sus clientes, socios comerciales, competidores del mercado, etc. Data Analytics se utiliza para estudiar tendencias y patrones. El análisis predictivo facilita la toma de decisiones en el futuro. Por ejemplo, un sitio de redes sociales recopila datos relacionados con sus usuarios con respecto a sus intereses, gustos de la comunidad y otras preferencias de segmento de acuerdo con un criterio específico, como la edad, el sexo y la demografía más importante. El análisis predictivo revela la compra de productos futuros más probabilística o artículos de compra preferidos para dichos usuarios.

Tabla de comparación de análisis de datos vs análisis predictivo

*Bases para la comparación*	*Análisis de datos*	*Analítica predictiva*
Formar	El análisis de datos es una forma 'general' de análisis utilizada en las empresas para tomar decisiones basadas en datos.	El análisis predictivo es una forma 'especializada' de análisis utilizada por las empresas para predecir resultados basados en el futuro.
Estructura	Data Analytics consiste en la recopilación de datos y el análisis de datos en general y podría tener uno o más usos.	El análisis predictivo consiste en definir un proyecto y recopilación de datos, modelado estadístico, análisis y monitoreo y luego predecir un resultado
Datos	Los datos sin procesar se mezclan para obtener datos limpios para realizar análisis de datos.	Se proporcionan datos limpios para realizar análisis predictivos
Secuencia	Data Analytics se secuencia en los siguientes pasos: recopilar, inspeccionar, limpiar, transformar los datos y llegar a conclusiones.	El análisis predictivo se secuencia como los siguientes pasos: modelar los datos, entrenar el modelo, predecir y pronosticar el resultado.
Salir	El resultado de Data Analytics puede ser predictivo o no, depende de los requisitos del caso de negocio.	El análisis predictivo nos permite declarar supuestos, hipótesis y probarlos usando modelos estadísticos. Luego, ese modelo predictivo le brinda la capacidad de crear un modelo exacto sobre el futuro.
Uso	El análisis de datos, en general, se puede utilizar para encontrar patrones ocultos, correlaciones no identificadas, preferencias del cliente, tendencias del mercado y otra información útil que puede ayudar a tomar decisiones más informadas para las empresas.	El análisis predictivo ayuda a responder preguntas como "¿qué sucederá si la demanda baja un 10% o si los precios de los proveedores suben un 5%?" "¿Qué suponemos que pagará por el combustible durante los próximos meses?" ¿Cuál será el riesgo? de perder dinero en una nueva empresa comercial?

Conclusión - Data Analytics Vs Predictive Analytics

Hoy se recopilan enormes datos en todas las organizaciones. Estos datos pueden estar relacionados con clientes, socios comerciales, usuarios de aplicaciones, visitantes, empleados internos y partes interesadas externas, etc. Estos datos se mezclan y clasifican para encontrar y analizar patrones. El análisis de datos se refiere a varias herramientas y técnicas que involucran métodos y procesos cualitativos y cuantitativos, que utilizan estos datos recopilados y generan un resultado que se utiliza para mejorar la eficiencia, la productividad, reducir el riesgo y aumentar las ganancias comerciales. Las técnicas de análisis de datos varían de una organización a otra según sus requisitos.

El análisis predictivo como un subconjunto de análisis de datos es una herramienta especializada para la toma de decisiones que utiliza activos tecnológicos avanzados y algoritmos y modelos basados en estadísticas progresivas para generar predicciones futuras para que las empresas puedan enfocar y gastar su dinero y energías en resultados más positivos y esperados.

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