(Analítica Descriptiva)
La analítica de datos, siendo una herramienta emergente de la industria 4.0, brinda un entendimiento general de los negocios permitiendo el desarrollo de modelos sofisticados con el fin de mejorar la toma de decisiones. Comenzando desde procesos básicos como la recolección, el almacenamiento y enriquecimiento de datos hasta lograr objetivos avanzados como el entendimiento del origen de un problema industrial en donde anticiparse al acontecimiento de un error se vuelve toda una realidad.
La analítica se divide en cuatro niveles: descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva. En el primer nivel de la analítica de datos, que corresponde a la analítica descriptiva, se conocerán los alcances de la recolección de datos, entendiendo cuáles son los retos que las empresas están tomando y qué tipo de información están almacenando para llevar a cabo estos retos.
¿Qué es la analítica descriptiva?
La analítica descriptiva es un nivel preliminar del procesamiento de datos donde se recopilan los datos históricos de un sistema con el objetivo de preparar esta información para análisis futuros que contribuyan adecuadamente al negocio.
En esta etapa se almacenen los datos para describir la situación actual y pasada del negocio por medio de tendencias, patrones y excepciones relacionadas con análisis exploratorios, con lo cual se responde a la pregunta “¿Qué ha pasado en el negocio?”. Esta información es luego procesada para ser visualizada en gráficos por medio de reportes, dashboards, entre otros medios.
La analítica descriptiva permite:
¿Cómo funciona la analítica descriptiva?
La analítica descriptiva se enfoca en trabajar sobre un sistema de almacenamiento donde se encuentren concentrados todos los datos relevantes del negocio. Este sistema puede tratarse por medio de archivos, bases de datos relacionales, no relacionales y de series de tiempo, donde la cantidad y complejidad de los datos a manejar dependerán de los objetivos a cumplir. Sobre este sistema de almacenamiento se despliegan tecnologías que permiten el procesamiento de datos, de forma que se puedan efectuar procesos de limpieza, estructuración y enriquecimiento. Posteriormente, se aplican distintas estrategias de visualización a fin de presentar el estado del negocio y en conjunto con el cliente poder definir una serie de métricas claves o KPIs (calculadas sobre los datos obtenidos) con las cuales se puede conocer en qué momento los indicadores se desvían de sus valores esperados.
La siguiente gráfica resume los pasos generales que se deben considerar para ejecutar este proceso descriptivo:
¿Por qué utilizar la analítica descriptiva?
Como su nombre lo indica, la analítica descriptiva se centra en la descripción y análisis de datos históricos con el fin de descubrir y/o diagnosticar tendencias y patrones de comportamientos que contribuyan a la toma de decisiones.
Algunos usos comunes de análisis descriptivos en sectores industriales son:
- Visualización de datos en tiempo real.
- Visualización avanzada de datos mediante dashboards y reportes.
- Estadística descriptiva de procesos.
- Detección de anomalías en procesos productivos.
- Identificación de patrones para un proceso productivo.