¿Cómo elegir su análisis de datos adecuado?

Decidir entre la exploración de datos y el análisis visual, Data Science y Machine Learning y los simples informes no es una tarea fácil. Combinarlos en un todo unificado puede convertirse en un desafío muy retador.

¿Qué preguntas se deben hacer y qué respuestas lo guiarán hacia la elección correcta? Algunas preguntas podrán orientar sobre lo que se debe considerar y que puede ayudar a decidir lo que necesita para su negocio:

  • ¿Qué se quiere lograr?
  • ¿Qué frecuencia de análisis se requiere?
  • ¿Qué es lo más importante… Navegar y/o explorar la información, analizar y/o responder preguntas?
  • ¿Quién está evaluando los resultados analíticos?
  • ¿Quién consume los resultados analíticos?

La respuesta a estas preguntar deberán guiar a la organización hacia el tipo de análisis que se necesita:

  • Descubrimiento y exploración => Exploración de datos y análisis virtual
  • Predicción -> Data science y Machine Learning
  • Presentación y diagnóstico -> Reportería básica y avanzada

De esta manera, los tres tipos de análisis de datos se utilizan para abordar diferentes problemas de negocio, desde lo más simples hasta los más complejos. Se puede usar cada uno de forma independiente, pero su poder real para ayudar a la toma de decisiones se produce cuando se usan juntos para identificar problemas, predecir resultados probables, tanto del problema como de su solución, e informar a quienes estén interesados los resultados obtenidos y sus posibilidades.

Es así como es posible aplicar potenciadores especiales a estos componentes analíticos para mejorar y ampliar lo que pueden hacer y usados ​​apropiadamente, estos potenciadores puede convertir un proyecto de análisis simple en una inversión generadora de valor, convirtiéndose en la «salsa secreta» o la ventaja necesaria para ganarle a la competencia.

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