Inteligencia de Negocios - Análisis Descriptivo, Predictivo y Prescriptivo - PDF

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Okay, I will convert the document into a well-structured Markdown format. Here's the transcription: # CONTENIDOS INTERACTIVOS Formato diseño general de unidad de curso virtual Versión 2 Octubre de 2024 ## Tema 1: Análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo El análisis descriptivo es una técnica de análisis de datos que tiene como objetivo examinar y resumir información histórica para proporcionar una visión clara de lo que ha ocurrido en un entorno empresarial. Su propósito fundamental es interpretar patrones y tendencias pasadas para comprender mejor el rendimiento y la operación de una organización. La relevancia de este enfoque se ha potenciado en la última década con el auge de la Inteligencia de Negocios (BI) y el Big Data, dado que permite a las empresas interpretar grandes volúmenes de datos con eficacia. Desde los años 70, los sistemas de procesamiento de datos comenzaron a ser utilizados para recopilar y gestionar datos empresariales, pero fue en los 90, con la aparición del concepto de BI y herramientas como data warehouses, que el análisis descriptivo adquirió relevancia en el contexto empresarial. Autores como Inmon (1992), considerado el "padre del data warehousing", destacan la importancia de centralizar los datos para el análisis y la toma de decisiones. Posteriormente, autores como Davenport y Harris (2007) en su obra Competing on Analytics, resaltaron cómo las empresas pueden obtener ventajas competitivas utilizando el análisis de datos como una herramienta de inteligencia de negocios, especialmente mediante el análisis descriptivo para entender patrones pasados y evaluar el desempeño. ### Aplicación de técnicas de análisis descriptivo en entornos empresariales En un entorno de BI, el análisis descriptivo se aplica principalmente para reportar métricas y KPI (indicadores clave de rendimiento), explorando datos históricos para comprender comportamientos y tendencias que han impactado en la organización. Esta técnica permite a las empresas identificar patrones significativos en áreas como ventas, satisfacción del cliente y eficiencia operativa. Por ejemplo, el análisis descriptivo es crucial en empresas de comercio electrónico, donde ayuda a comprender patrones de compra y preferencias de los clientes al observar datos históricos. La información extraída permite a los equipos de marketing y ventas ajustar campañas de acuerdo con el comportamiento pasado, optimizando los recursos y alineando sus estrategias a partir de datos concretos. ### Herramientas para aplicar análisis descriptivo Varias herramientas de Bl facilitan el análisis descriptivo, destacándose entre ellas: - **Power BI**: Plataforma de Microsoft que permite crear visualizaciones y reportes detallados, ayudando a analizar métricas y KPI de manera visual e interactiva. - **Tableau**: Herramienta de visualización que permite crear gráficos complejos y dashboards personalizados para obtener insights rápidos sobre datos históricos. - **Excel**: Aunque es una herramienta más básica, ofrece funcionalidades de análisis descriptivo mediante tablas dinámicas y gráficos, siendo útil para empresas de menor tamaño o análisis iniciales. - **Google Data Studio**: Plataforma gratuita de Google que permite crear informes interactivos y conectarse a múltiples fuentes de datos. Un ejemplo de aplicación del análisis descriptivo en una empresa es el caso de Amazon, que utiliza esta técnica para observar patrones históricos en sus ventas y evaluar el rendimiento de productos y servicios. Los análisis descriptivos ayudan a comprender qué productos son más demandados, cuáles son los períodos de mayor venta y cómo responden los clientes a las promociones. Esto le permite a Amazon ajustar sus inventarios y realizar estrategias de marketing basadas en datos históricos. ### Ejercicio de simulación A continuación, estableceremos un análisis descriptivo de ventas mensuales e imagina que eres un analista de datos de una cadena minorista. Tienes acceso a un conjunto de datos que contiene información sobre las ventas mensuales de los últimos tres años y tienes en la oficina una herramienta como Excel o Power BI, en el cual el paso a paso a desarrollar están las siguientes funciones: - Extraer los datos y crear un gráfico de líneas que muestre la tendencia de las ventas mensuales. - Identificar los picos de ventas e intentar relacionarlos con eventos específicos (por ejemplo, temporada de fin de año, promociones). - Analizar los resultados e interpretar qué patrones podrían utilizarse para futuras decisiones, como aumentar el inventario en ciertas fechas o lanzar promociones específicas. Este simulocro de ejercicio le permitirá entender cómo el análisis descriptivo ayuda a prever decisiones operativas y estratégicas en función de los datos históricos. ### Fases posteriores al análisis descriptivo El análisis descriptivo se considera la primera fase en el proceso de análisis de datos. Una vez realizada esta fase, el análisis continúa con las siguientes etapas: - **Análisis Predictivo**: Utiliza modelos estadísticos y algoritmos para prever tendencias futuras en función de los datos históricos. Ayuda a las empresas a anticipar el comportamiento de los clientes, la demanda de productos y posibles cambios en el mercado. - **Análisis Prescriptivo**: Proporciona recomendaciones de acción con base en los hallazgos del análisis descriptivo y predictivo. Aquí se optimizan decisiones para lograr los mejores resultados posibles, evaluando escenarios y posibles consecuencias. ### Los KPI para el análisis descriptivo Los Key Performance Indicators (KPIs) son esenciales para medir la efectividad y precisión de los análisis descriptivos y predictivos, permitiendo a las organizaciones evaluar el rendimiento de sus estrategias y realizar ajustes en tiempo real. A continuación, se presentan algunos KPIs comunes utilizados para el seguimiento de análisis descriptivos en empresas, junto con ejemplos prácticos de su aplicación. #### Frecuencia de compra Esta operación esencial mide la cantidad de veces que un cliente realiza una compra en un período específico. Un ejemplo podría redireccionarse a una tienda minorista como Walmart, este KPI se utiliza para identificar patrones de compra en diferentes estaciones. Por ejemplo, si los clientes suelen comprar más ciertos productos durante el verano, la tienda puede planificar mejor el inventario para satisfacer esa demanda estacional. #### Customer Satisfaction Score (CSAT) EI CSAT mide el nivel de satisfacción del cliente a través de encuestas, evaluando la percepción del consumidor sobre el producto o servicio. Caso empresarial de Amazon en el cual utiliza el CSAT para evaluar cómo se sienten los clientes después de recibir sus productos. Esta métrica se obtiene mediante encuestas enviadas a los compradores y ayuda a Amazon a detectar problemas recurrentes con productos o entregas. #### Average Revenue per User (ARPU) Logra medir el ingreso promedio generado por cada usuario o cliente. Un grande como Netflix utiliza el ARPU para comprender el ingreso medio generado por cada suscriptor en un mes. Esto permite a Netflix evaluar si sus estrategias de retención están funcionando y cómo se comparan en diferentes regiones o grupos demográficos. #### Tiempo de respuesta del servicio al cliente El juez evaluador como el cliente, debe medírsele el tiempo promedio que tarda en responder el servicio de atención al mismo cliente, lo cual es crucial para empresas que buscan mejorar la experiencia del cliente. Un Caso difícil son las de las empresas de telecomunicaciones y Verizon usa este KPI en el cual le permite hacer un análisis descriptivo de los tiempos de respuesta en servicio al cliente. Esto facilita detectar áreas de mejora para reducir tiempos y mejorar la satisfacción del cliente. ## Tema 1.2: Análisis predictivo El análisis predictivo es una técnica que permite a las empresas anticipar resultados futuros basados en datos históricos y algoritmos avanzados. Surgió con la evolución de la minería de datos y la inteligencia artificial, alcanzando un punto clave en los años 90 cuando las compañías comenzaron a invertir en herramientas que no solo miraran al pasado, sino que también pudieran proyectar tendencias futuras. Esta práctica ha sido impulsada por autores como Thomas Davenport y Jeanne Harris, quienes en su obra Competing on Analytics (2007) destacaron el análisis predictivo como una ventaja competitiva crucial en la toma de decisiones de las empresas. También, los estudios de Eric Siegel (2013) en Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die, explican cómo el análisis predictivo transforma los datos en conocimiento accionable. ### Aplicación del análisis predictivo en entornos empresariales En un contexto de Inteligencia de Negocios (BI), el análisis predictivo se utiliza para prever tendencias y comportamientos futuros que pueden impactar la estrategia empresarial. Este tipo de análisis va más allá de la simple descripción de datos pasados; ayuda a las organizaciones a estimar probabilidades de eventos y adaptar sus decisiones para maximizar oportunidades y minimizar riesgos. Por ejemplo, una empresa puede predecir qué productos tendrán una mayor demanda en el próximo trimestre y ajustar su inventario en consecuencia. En un entorno empresarial, el análisis predictivo es aplicable en múltiples áreas: - **Marketing y ventas**: Permite segmentar clientes y predecir su comportamiento, optimizando campañas y aumentando la tasa de conversión. - **Finanzas**: Ayuda a proyectar ingresos y riesgos financieros, anticipando problemas de liquidez o fluctuaciones de mercado. - **Gestión de la cadena de suministro**: Facilita la predicción de demandas y la planificación de inventarios, reduciendo costos asociados a desabastecimientos o sobrestocks. ### Herramientas para el análisis predictivo Diversas herramientas de análisis de datos han sido desarrolladas para facilitar el análisis predictivo en el entorno de BI: - **IBM SPSS Modeler**: Permite el desarrollo de modelos predictivos mediante minería de datos, aprendizaje automático y técnicas estadísticas. - **SAS Predictive Analytics**: Plataforma avanzada que utiliza algoritmos de análisis predictivo y visualización de datos para predecir comportamientos y tendencias. - **RapidMiner**: Herramienta que combina minería de datos, aprendizaje automático y procesamiento de datos, ideal para desarrollar y probar modelos predictivos. - **Python y R**: Lenguajes de programación ampliamente utilizados en el análisis predictivo debido a su flexibilidad y librerías específicas como Scikit-Learn y TensorFlow. Un ejemplo claro del uso de análisis predictivo es el caso de Netflix, que emplea modelos predictivos para recomendar contenido a sus usuarios en función de sus patrones de visualización y preferencias anteriores. Esta técnica no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también incrementa la retención de clientes al ofrecer recomendaciones personalizadas. Otro caso relevante es el de Walmart, que utiliza análisis predictivo para prever la demanda de productos en diferentes temporadas y ajustar su inventario. Esto le permite a Walmart optimizar la cadena de suministro y responder con agilidad a las necesidades de sus clientes, mejorando tanto la eficiencia operativa como la satisfacción del cliente. Bajo un ejercicio de predicción de ventas usando análisis predictivo, se establece un trabajo como analista de datos en una tienda de ropa que quiere predecir las ventas del próximo mes, ¿Qué deberías hacer? - Utilizar un conjunto de datos históricos de ventas (por ejemplo, datos de ventas mensuales de los últimos dos años) en una herramienta como Excel o Python. - Aplicar un modelo de regresión lineal para estimar la tendencia de ventas. - Identificar los patrones estacionales (por ejemplo, un aumento en diciembre) y las variables que podrían afectar las ventas, como las campañas publicitarias y la estacionalidad. - Proyectar las ventas del próximo mes y compara los resultados con datos reales cuando estén disponibles. Este ejercicio permite entender cómo el análisis predictivo ayuda a tomar decisiones estratégicas basadas en patrones y tendencias, mejorando la planificación y optimización de recursos. De acuerdo en el planteamiento, el análisis predictivo es una fase crucial en el proceso analítico, pero generalmente se complementa con otras fases para maximizar su efectividad en BI, estas son: - **Análisis prescriptivo**: Va un paso más allá del predictivo, ya que no solo anticipa eventos futuros, sino que sugiere acciones específicas para optimizar los resultados. Emplea técnicas como la simulación y la optimización para proponer el mejor curso de acción basado en el análisis predictivo. - **Monitoreo y evaluación:** Una vez implementadas las recomendaciones basadas en el análisis predictivo, es necesario monitorear y evaluar los resultados en tiempo real. Esto permite ajustar estrategias y modelos predictivos de acuerdo con las nuevas circunstancias y cambios en el entorno. - **Retroalimentación y Mejora Continua**: Finalmente, los datos obtenidos se utilizan para mejorar los modelos predictivos y prescriptivos, generando un ciclo continuo de aprendizaje y optimización en el sistema de BI ### KPI para el análisis predictivo #### Accuracy Rate (Tasa de Precisión) Este KPI mide la precisión de los modelos predictivos al comparar las predicciones con los resultados reales Muchos lo hemos usado, Uber utiliza modelos predictivos para estimar los tiempos de llegada de los conductores. La Tasa de Precisión se emplea para medir cuán exactas son estas predicciones en relación con los tiempos reales, lo cual es fundamental para mejorar la experiencia del usuario y aumentar la precisión del algoritmo. #### Prediction Confidence Level (Nivel de confianza de la predicción) Logra indicar la probabilidad de que una predicción sea correcta, mostrando cuán fiable es el modelo, por ejemplo en instituciones financieras como Bank of America, se utiliza el Nivel de Confianza para evaluar la probabilidad de impago de créditos. Este KPI ayuda al banco a decidir si aprueba o rechaza una solicitud de crédito y a evaluar el riesgo de clientes en base a sus datos históricos de pago. #### Recall y precision Son métricas clave en la evaluación de modelos predictivos que determinan la capacidad del modelo para identificar correctamente elementos positivos y negativos. El grande Google emplea estas métricas en su sistema de filtrado de spam en Gmail. Recall mide cuántos correos no deseados fueron correctamente identificados como spam, mientras que Precision evalúa si el sistema evita marcar correos legítimos como spam. Esto garantiza una experiencia de usuario mejorada y una detección precisa. #### Lead Conversion Rate (Tasa de conversión de prospectos) Determina la medición del porcentaje de prospectos o leads que se convierten en clientes reales. Un caso a ejemplificar sería el de Salesforce que utiliza este KPI en su CRM para ayudar a sus clientes a predecir el comportamiento de conversión de los prospectos en función de datos históricos. Las empresas pueden utilizar esta métrica para mejorar estrategias de marketing y aumentar la eficiencia de su equipo de ventas. #### Mean Absolute Percentage Error (MAPE) EI MAPE calcula el error promedio de las predicciones en términos porcentuales, mostrando qué tan cerca o lejos están las predicciones del valor real. La multinacional Proctor & Gamble utiliza el MAPE para evaluar la precisión de sus pronósticos de ventas. Este KPI les permite ajustar sus modelos predictivos en función de los errores observados, optimizando la gestión de inventarios y la planificación de la producción en función de predicciones más precisas. Finalmente, un ejemplo de Implementación de KPI en un proyecto de Inteligencia de Negocios es el boom del E-commerce, por ello imaginemos una tienda de comercio electrónico que utiliza análisis descriptivo y predictivo para mejorar la retención de clientes y aumentar las ventas. Veamos como la aplicación del análisis descriptivo en una tienda utiliza el Average Revenue Per User (ARPU) para observar cuánto gasta en promedio cada cliente al mes. Al analizar esta métrica, descubren que los clientes con mayor ARPU realizan compras durante períodos de promoción. Seguidamente en una aplicación del análisis predictivo se puede Implementar un modelo predictivo para estimar la Tasa de Conversión de Prospectos en períodos promocionales futuros. A través de datos históricos y el KPI de Prediction Confidence Level, el modelo anticipa que una próxima promoción de fin de temporada incrementará las conversiones en un 20%. Para monitorear el éxito de la campaña, utilizan el MAPE para comparar predicciones con resultados reales. Así este enfoque demuestra cómo las empresas pueden utilizar KPI para no solo evaluar el éxito de sus análisis descriptivos y predictivos, sino también para afinar estrategias comerciales y maximizar su eficiencia y rentabilidad. ## Tema 1.3: Análisis prescriptivo ### Antecedentes y trazabilidad histórica El análisis prescriptivo es la fase más avanzada de análisis de datos en el contexto de la inteligencia de negocios (BI), donde el objetivo no es solo comprender el pasado (análisis descriptivo) o anticipar el futuro (análisis predictivo), sino también proporcionar recomendaciones específicas sobre cómo actuar. Esta metodología ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas y optimizadas mediante técnicas que combinan minería de datos, simulaciones, modelos de optimización y algoritmos avanzados. La historia del análisis prescriptivo está estrechamente relacionada con el desarrollo de la analítica avanzada y la inteligencia artificial. Desde mediados de los años 2000, se han dado importantes avances tecnológicos que permitieron procesar grandes volúmenes de datos de forma más rápida y precisa. Autores como Thomas Davenport y Jeanne Harris en su obra Competing on Analytics (2007) mencionan el análisis prescriptivo como una herramienta crucial para la diferenciación competitiva y optimización empresarial. Años después, Michael Watson y Peter Jaynes (2012), en Supply Chain Network Design, subrayaron la importancia de la optimización prescriptiva en la gestión de la cadena de suministro, destacando su capacidad para mejorar la eficiencia de las operaciones. La aplicación del análisis prescriptivo en entornos empresariales permite no solo anticipar eventos sino también seleccionar las mejores acciones para alcanzar sus objetivos. Las decisiones recomendadas se basan en algoritmos y modelos matemáticos que optimizan el rendimiento en áreas clave como la asignación de recursos, la programación de la producción, la gestión de inventarios y la optimización de precios, por ejemplo, en la gestión de la cadena de suministro las empresas de retail como Amazon, el análisis prescriptivo ayuda a optimizar la ubicación y el movimiento de inventario, así como a minimizar los tiempos de entrega y costos de almacenamiento. En el ámbito del marketing y ventas, empresas como Netflix utilizan modelos prescriptivos para recomendar contenido personalizado a sus usuarios, optimizando así la retención y la experiencia del cliente y en operaciones financieras las instituciones bancarias emplean el análisis prescriptivo para maximizar el retorno de las inversiones en portafolios y para mitigar riesgos financieros. ### Herramientas para el análisis prescriptivo Para implementar análisis prescriptivo en el ámbito empresarial, se requieren herramientas avanzadas de optimización y simulación que puedan manejar grandes volúmenes de datos y ejecutar algoritmos complejos. Algunas de las herramientas más destacadas incluyen: - **IBM decision optimization**: Facilita la creación de modelos de optimización que permiten tomar decisiones basadas en datos y maximizar el rendimiento. - **SAS optimization**: Proporciona herramientas de análisis prescriptivo, especialmente útiles en la planificación de recursos y en la optimización de operaciones. - **Gurobi optimizer**: Utilizado principalmente para resolver problemas de optimización complejos en tiempo real, es ideal para aplicaciones en logística y cadena de suministro. - **Tableau con R o Python**: Aunque Tableau es principalmente una herramienta de visualización, al integrarse con R o Python, puede realizar análisis prescriptivo aplicando modelos de simulación y optimización en entornos de BI. Otro caso es el de IBM Watson en Salud en el cual se utiliza en hospitales para recomendar tratamientos personalizados en función de los datos del paciente, historial médico y estudios recientes. A través de modelos prescriptivos, Watson puede sugerir la mejor intervención posible para mejorar los resultados del tratamiento. Coca-Cola utiliza el análisis prescriptivo para ajustar sus precios en función de la demanda del mercado y las condiciones de inventario. Este enfoque permite maximizar la rentabilidad ajustando los precios dinámicamente en distintas regiones y temporadas. El caso del grande en tráfico y postal UPS implementa análisis prescriptivo para optimizar rutas de entrega, reduciendo costos de combustible y tiempo de transporte. Su sistema ORION utiliza modelos avanzados para recomendar la mejor ruta posible, adaptándose en tiempo real a factores como tráfico y clima. Con los ejemplos anteriores se puede determinar un ejercicio de optimización de inventario en una empresa minorista o de una cadena de tiendas de ropa, en el cual utiliza datos de ventas históricos y demanda proyectada para construir un modelo prescriptivo de inventario en una herramienta como R o Python. Seguidamente se aplica técnicas de optimización para definir el inventario ideal que minimice costos de almacenamiento y maximice la disponibilidad de productos. El mercado cambia, por ello se simula diferentes escenarios (como un aumento de la demanda o retrasos en el suministro) para observar cómo cambia el inventario y cuáles son las recomendaciones del modelo en cada caso. Este ejercicio ayuda a entender cómo la optimización prescriptiva puede mejorar la eficiencia de inventarios, adaptarse a variaciones de demanda y evitar faltantes de stock. Después de aplicar el análisis predictivo, las empresas generalmente siguen las siguientes fases para implementar el análisis prescriptivo y obtener recomendaciones accionables: - **Optimización de decisiones**: A partir de los resultados predictivos, el análisis prescriptivo utiliza modelos matemáticos y simulaciones para determinar la mejor opción de acción. - **Evaluación de escenarios**: Se analizan múltiples escenarios en base a los datos históricos y predicciones. Esto permite ver el impacto de diferentes decisiones y definir la estrategia óptima. - **Implementación y monitorización**: Una vez seleccionada la mejor decisión, se implementan las recomendaciones en la estrategia empresarial y se monitorizan en tiempo real para realizar ajustes si es necesario. ### Los KPIs para Medir el rendimiento del análisis prescriptivo El rendimiento del análisis prescriptivo se mide a través de KPIs que evalúan su precisión y el impacto de las decisiones en el negocio. Algunos KPIs clave incluyen: #### Return on Investment (ROI) del modelo prescriptivo EI ROI mide el retorno de la inversión de las estrategias recomendadas por el modelo prescriptivo, por ejemplo, en una empresa de manufactura como Toyota, el ROI se utiliza para evaluar la efectividad de los cambios recomendados en la cadena de suministro. Si el análisis prescriptivo indica una reducción de costos del 20% al optimizar rutas de entrega, se evalúa si el ahorro logrado está alineado con las proyecciones iniciales. #### Tasa de cumplimiento de las recomendaciones Se encarga de medir el porcentaje de recomendaciones prescriptivas implementadas efectivamente en la organización, por ejemplo, en Starbucks, las recomendaciones sobre ubicación de nuevas tiendas basadas en análisis prescriptivo se cumplen en un 85%. Este KPI ayuda a evaluar el éxito de la implementación de recomendaciones y detectar posibles limitaciones o barreras. #### Lead time de implementación Lo que no se mide no se administra y el tiempo promedio desde que se emite una recomendación hasta que se implementa en el negocio, es clave para el éxito organizacional. Enunciando a otro gigante del Courier como la misma logística de FedEx, en el cual el Lead Time se utiliza para medir el tiempo que tarda la empresa en aplicar las recomendaciones de rutas de entrega. Un menor Lead Time indica una mayor agilidad y adaptación a las recomendaciones prescriptivas. #### Customer Satisfaction Improvement (Mejora en la Satisfacción del Cliente) Uno de los más importantes, es la medición de los clientes y este KPI mide el impacto de las recomendaciones prescriptivas en la satisfacción del cliente. Es el caso de una plataforma de e-commerce como Amazon, se evalúa si las recomendaciones de optimización en tiempos de entrega o métodos de pago mejoran el puntaje de satisfacción del cliente en un 15% o más, demostrando el éxito de la estrategia. #### Utilización de recursos Busca medir el uso óptimo de los recursos en función de las recomendaciones prescriptivas. Como caso empresarial tenemos a General Electric en el cual utiliza este KPI para evaluar la eficiencia de sus procesos de manufactura en base a las recomendaciones prescriptivas, como reducir el desperdicio de materiales en un 10%. ## Tema 2. Big Data y su relevancia para la inteligencia de negocios RA: Evalúa el impacto de las técnicas de visualización en la toma de decisiones Emplea herramientas de visualización para interpretar datos empresariales ### Tema 2.1 Características de Big Data y su impacto en la Inteligencia de Negocios En este aparatado, se explora las características clave de Big Data (volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor) y cómo estas dimensiones impactan la manera en que las empresas recopilan, procesan y analizan datos para mejorar la toma de decisiones. El concepto de Big Data se originó con el auge de las tecnologías digitales que permitieron la generación, almacenamiento y procesamiento de datos masivos. El término fue popularizado por Douglas Laney (2001), quien definió las tres "V" iniciales: volumen, velocidad y variedad, las cuales posteriormente se expandieron con dos dimensiones adicionales: veracidad y valor. Big Data se consolidó como un enfoque esencial para la inteligencia de negocios (BI) al permitir a las empresas manejar datos complejos para mejorar su toma de decisiones. Desde principios del siglo XXI, el avance de tecnologías como Hadoop y Apache Spark ha facilitado el procesamiento de datos a gran escala, mientras que las herramientas de BI, como Power BI y Tableau, integran análisis avanzado con visualizaciones comprensibles para los tomadores de decisiones. Autores como Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier en su libro Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think (2013), destacan cómo los datos masivos han redefinido la forma en que las empresas abordan los desafíos estratégicos. ### Características clave de Big Data Big Data se caracteriza por las "5 V", que impactan significativamente en cómo las empresas recopilan y analizan datos: - **Volumen**: Hace referencia a la gran cantidad de datos generados a diario. Por ejemplo, plataformas como Facebook procesan más de 4 petabytes de datos al día. - **Velocidad**: Se refiere a la rapidez con la que los datos se generan y procesan. Amazon utiliza análisis en tiempo real para recomendar productos basados en las interacciones del usuario. - **Variedad**: Incluye datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Un ejemplo es la integración de datos de texto, audio y video para análisis en redes sociales. - **Veracidad**: Implica la calidad y confiabilidad de los datos. Empresas como LinkedIn filtran datos irrelevantes para proporcionar insights precisos. - **Valor**: La capacidad de transformar los datos en insights útiles. Por ejemplo, Walmart utiliza Big Data para optimizar inventarios y predecir patrones de compra. #### Impacto en la Inteligencia de Negocios - **Volumen y velocidad**: Permiten el análisis en tiempo real de datos masivos, lo que mejora la eficiencia operativa y la experiencia del cliente. Por ejemplo, Uber utiliza estos datos para optimizar tarifas dinámicas. - **Variedad**: Facilita la personalización de productos y servicios, como las recomendaciones de contenido en Netflix. - **Veracidad**: Garantiza decisiones basadas en datos confiables, crucial para sectores como la banca y las finanzas. - **Valor**: Ayuda a identificar nuevas oportunidades de negocio y optimizar operaciones, como lo demuestra el uso de Big Data en Tesla para mejorar el rendimiento de vehículos eléctricos. #### Herramientas para Analizar Big Data Las siguientes herramientas son fundamentales para trabajar con Big Data en BI: - **Hadoop**: Permite el almacenamiento y procesamiento distribuido de datos masivos. - **Apache Spark**: Ideal para análisis en tiempo real y procesamiento rápido de datos. - **Tableau**: Herramienta de visualización que integra datos masivos para presentarlos de manera comprensible. - **Power BI**: Facilita el análisis y la visualización interactiva de datos en BI. - **AWS (Amazon Web Services)**: Ofrece soluciones como Amazon Redshift para el análisis de Big Data en la nube. De acuerdo con lo anterior, alguno de los ejemplos de aplicación en empresas, tenemos a Walmart utiliza Big Data para predecir demandas de productos y optimizar la gestión de inventarios, logrando una reducción del 15% en costos operativos. Otra casuística es la de Netflix y sus recomendaciones personalizadas en el cual analiza patrones de visualización para recomendar contenido específico a cada usuario, aumentando la retención de clientes. Tesla y el mantenimiento predictivo recopila datos de sensores en sus vehículos para identificar posibles fallas y realizar mantenimiento preventivo. Si se realiza un ejercicio de análisis de opiniones en redes sociales conllevando a una simulación en el área de marketing en una empresa de retail, utilizando herramientas como Apache Spark o Python para analizar datos de Twitter (hashtags y menciones) sobre un nuevo producto, logrando así identificar tendencias positivas o negativas y generar insights sobre la percepción del producto y se obtendrán resultados en materia de visualización de hallazgos utilizando Power BI o Tableau, destacando las palabras clave más asociadas con opiniones positivas o negativas. Este ejercicio ayuda a comprender cómo Big Data transforma la forma de analizar percepciones de clientes en redes sociales para estrategias de marketing efectivas. Las fases posteriores al análisis de Big Data es la integración en BI con los insights generados y que se integran en sistemas de Bl para su monitoreo continuo, estableciendo un análisis predictivo y prescriptivo y con los datos procesados se utilizan para anticipar tendencias y recomendar acciones específicas. Así se logra una optimización en la implementación de mejoras basadas en los insights obtenidos y de como ajustar estrategias de marketing o mejorar la gestión de inventarios. #### Los KPI para medir Big Data y ejemplos empresariales - **Tasa de adopción de datos** Mide el porcentaje de datos relevantes utilizados en la toma de decisiones, por ejemplo en General Electric, este KPI asegura que al menos el 80% de los datos recopilados se utilicen en proyectos estratégicos. - **ROI de Big Data** Como se dijo anteriormente, el ROI mide el retorno de la inversión en tecnologías y proyectos de Big Data. En Procter & Gamble, el ROI se utiliza para evaluar el impacto de sus modelos predictivos en la optimización de campañas publicitarias. - **Latencia de datos** Es el tiempo entre la generación de datos y su análisis, como ejemplo tomamos el de Spotify, este KPI asegura que las recomendaciones de canciones se actualicen en tiempo real. - **Reducción de costos operativos** Ayuda a evaluar cómo el Big Data reduce costos y el mismo ejemplo de FedEx que utiliza Big Data para optimizar rutas, reduciendo costos de transporte en un 10%. ### Tema 2.2: Infraestructura y tecnologías para la gestión de Big Data A continuación, se busca examinar las tecnologías y herramientas necesarias para gestionar Big Data, como Hadoop, Apache Spark, y bases de datos NoSQL, y cómo estas infraestructuras facilitan el procesamiento y almacenamiento de grandes volúmenes de datos. La gestión de Big Data surgió como una necesidad para procesar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos generados en el ecosistema digital. A medida que las empresas migraban hacia un modelo basado en datos, las infraestructuras tradicionales demostraron ser insuficientes para manejar la complejidad y magnitud de esta información. La introducción de tecnologías como Hadoop (2006) y Apache Spark (2014) revolucionó la forma en que las organizaciones trabajan con datos masivos, permitiendo una gestión eficiente y escalable. Douglas Laney (2001) introdujo el marco de las "3 V" (volumen, velocidad y variedad), destacando la importancia de contar con infraestructuras robustas para abordar estos desafíos. Desde entonces, autores como Zikopoulos y Eaton (2011) han señalado que tecnologías como Hadoop son la columna vertebral de los sistemas de Big Data, ya que permiten el almacenamiento distribuido y el procesamiento paralelo. La gestión de Big Data depende de una infraestructura tecnológica que facilite el almacenamiento y procesamiento eficiente de datos. Las tecnologías principales incluyen: - **Hadoop**: Framework de código abierto diseñado para el procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos. Proporciona dos componentes clave, como HDFS (Hadoop Distributed File System) para el almacenamiento distribuido y MapReduce para el procesamiento paralelo. Lo anterior lo desarrolla Yahoo que utiliza Hadoop para analizar más de 200 terabytes de datos generados diariamente en sus plataformas. - **Apache Spark**: es una plataforma de procesamiento de datos en memoria que es más rápida que Hadoop para ciertas aplicaciones e ideal para análisis en tiempo real, machine learning y gráficos. Uber usa Spark para procesar datos de ubicación en tiempo real y optimizar rutas. - **Bases de Datos NoSQL**: son diseñadas para manejar datos no estructurados y semiestructurados, como ejemplos tenemos a MongoDB, Cassandra y Couchbase y para ello Instagram utiliza Cassandra para almacenar billones de filas de datos de usuarios y garantizar alta disponibilidad. - **Infraestructuras en la Nube**: son plataformas como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud ofrecen servicios escalables para gestionar Big Data. Nuevamente Netflix en el cual utiliza AWS para gestionar y analizar datos relacionados con el comportamiento de los usuarios. Estas tecnologías e infraestructuras permiten a las empresas transformar datos en información procesable para la optimización operativa como Walmart que utiliza Big Data para mejorar la gestión de inventarios y prever demandas. También importante la experiencia del cliente como lo hace Amazon que emplea tecnologías como Hadoop y bases NoSQL para ofrecer recomendaciones personalizadas, posterior la toma de decisiones estratégicas que implementa Coca-Cola analizando datos de múltiples fuentes para identificar tendencias de mercado. #### Resumen de las herramientas para la gestión de Big Data - Hadoop: Procesamiento distribuido. - Apache Spark: Análisis en tiempo real. - MongoDB: Base de datos NoSQL para datos no estructurados. - Tableau/Power BI: Visualización de datos procesados. - AWS Redshift: Almacenamiento y análisis en la nube. Un ejemplo empresarial es el de Airbnb que utiliza Apache Spark y Hadoop para procesar datos de millones de búsquedas y reservas. Estas tecnologías les permiten predecir patrones de viaje y ajustar precios dinámicos, maximizando la rentabilidad de los anfitriones. #### Caso aplicado Bajo el diseño de infraestructura para una empresa minorista y establece un contexto del equipo de Tl de una cadena de supermercados, emanando la actividad de diseñar una solución de infraestructura para analizar patrones de compra utilizando Hadoop para almacenar datos de transacciones, también Apache Spark para analizar estos datos en tiempo real o Power BI para visualizar las tendencias de compra, cuyo objetivo es proporcionar recomendaciones para optimizar la disposición de productos en los estantes. Las mismas fases posteriores al análisis de Big Data son la integración con BI para incorporar los insights generados en plataformas de BI, la automatización para implementar sistemas automáticos para respuestas rápidas a eventos, el monitoreo continuo para utilizar dashboards en tiempo real para tomar decisiones informadas. El KPI para evaluar la infraestructura de Big Data estan los de tiempo de procesamiento para procesar datos como Amazon, un KPI clave es procesar transacciones en menos de 200 milisegundos. Otro es el del costo por Terabyte procesado para evaluar la eficiencia económica de la infraestructura y esto lo hace Netflix que monitorea este KPI para reducir costos de almacenamiento en AWS. Tenemos la escalabilidad del sistema como capacidad de la infraestructura para manejar aumentos en el volumen de datos y Uber usa este KPI para garantizar que su plataforma maneje picos de demanda durante eventos globales. ### Tema 2.3: Aplicaciones de Big Data en la Inteligencia de Negocios Finalmente se analiza cómo Big Data se aplica en Bl para obtener insights específicos, tales como la segmentación de clientes, la predicción de tendencias del mercado, y la personalización de productos y servicios, potenciando la ventaja competitiva en diversas industrias. Las aplicaciones de Big Data en la inteligencia de negocios han transformado radicalmente la manera en que las empresas operan, analizan su entorno y toman decisiones estratégicas. La capacidad de recopilar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real permite a las organizaciones optimizar procesos, personalizar experiencias y anticipar comportamientos del mercado, generando un impacto significativo en su rentabilidad y sostenibilidad. En el ámbito de la inteligencia de negocios, el Big Data permite identificar patrones y tendencias que antes permanecían ocultos debido a limitaciones tecnológicas o metodológicas. Empresas como Amazon y Netflix han demostrado cómo el análisis de datos masivos puede ser un factor clave para la personalización de servicios. Por ejemplo, Amazon utiliza algoritmos basados en Big Data para recomendar productos a sus clientes, incrementando las tasas de conversión y fidelización. Netflix, por su parte, analiza los hábitos de visualización de millones de usuarios para producir contenido original que resuene con las preferencias de su audiencia, asegurando una alta demanda y rentabilidad. El impacto económico del Big Data no solo radica en la mejora de los ingresos, sino también en la reducción de costos operativos. Organizaciones del sector logístico, como UPS, utilizan análisis avanzados para optimizar rutas de entrega, ahorrando combustible y tiempo, lo que se traduce en millones de dólares anuales. Además, la capacidad de prever interrupciones en la cadena de suministro permite a las empresas minimizar riesgos y garantizar la continuidad operativa. Esto es particularmente relevante en un mundo interconectado, donde cualquier fallo en la logística global puede tener repercusiones significativas en la economía. El Big Data también está revolucionando el análisis del comportamiento del consumidor y la segmentación del mercado. Herramientas analíticas avanzadas permiten a las empresas identificar microsegmentos de clientes y adaptar campañas de marketing específicas que aumenten la efectividad y el retorno de inversión. Por ejemplo, Starbucks analiza datos de transacciones, clima y geolocalización para diseñar promociones en tiempo real que atraigan a más clientes a sus tiendas durante horarios específicos. El uso del Big Data en inteligencia de negocios no solo tiene un impacto en la rentabilidad económica directa, sino que también mejora la capacidad de las empresas para innovar. Al identificar oportunidades emergentes basadas en datos, las organizaciones pueden desarrollar productos y servicios que se alineen mejor con las necesidades del mercado. En sectores como la salud, el análisis de datos masivos está permitiendo avances en medicina personalizada y predicción de epidemias, demostrando que las aplicaciones del Big Data tienen un alcance transformador que va más allá de los beneficios financieros inmediatos. En definitiva, las aplicaciones del Big Data en la inteligencia de negocios están remodelando la competitividad empresarial en un entorno globalizado. Su impacto trasciende la mejora de ingresos o la optimización de costos, posicionándose como una herramienta esencial para anticipar cambios, innovar y generar valor sostenible a largo plazo. ## Tema 3. Herramientas de visualización de datos: Power BI, Tableau, Qlik RA: Em