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Ténicas de análisis de datos - Coggle Diagram
Ténicas de análisis de datos
Business intelligence
Procesos y herramientas
que analizan datos
para convertirla en
Información estratégica accionable
Características
Amplias opciones de visualización
Amplias funciones de informes
Tableros interactivos
Datos en tiempo real
Acceso y presentación móvil
Autoservicio
Conectividad de datos
Seguridad y privacidad
Control integrado
Herramientas
Looker Studio
Domo
Tableau
Zoho Analytics
Microsoft Power BI
Sisense
Ventajas
Seguimiento del rendimiento
Análisis sencillo
Agilización de procesos
Aumento de la productividad
Establecimiento de benchmarks.
ROI acelerado
Detectar potenciales problemas
Creación de presupuestos
Aumente ingresos y rentabilidad
Aplicaciones
Control del absentismo
Optimización del inventario
Gestión de la facturación
Fidelización de los clientes
Captación de nuevos clientes
Detección y corrección
de desviaciones presupuestarias
Desventajas
Tiempo de implementación
Una considerable inversión
Implementación del datawarehouse.
Usos y curiosidades
Posibilidad de conexión
con BBDD o fuentes externas
Eliminación de datos duplicados
Modificación de datos
Modelación de datos
Big data
Gestión y análisis
Grandes volúmenes de datos
Con velocidad y variedad
Herramientas
Apache spark
SAS
Lenguaje R
Hadoop
Power BI
Características
Voumen
Variedad
Veracidad
Valor
Velocidad
Ventajas
Mejora planes estratégicos
marketing
Mayor eficiencia
Ahorro de costos
Mejorar, eliminar o añadir fases
Mayor rapidez
en la toma de decisiones
Fidelidad de los clientes
Desventajas
Profesionales cualificados
Alta y amplia regulación
Coste alto de implementación:
Seguridad
Aplicaciones
Salud
Publicidad y marketing
Educación
Tráfico y transporte
Gobierno
Meteorología
Ciberseguridad e inteligencia
Financiera y bancarios
Usos y curiosidades
Análisis prescriptivos
Planes personalizados
Optimiza la experiencia
Atracción de los internautas
Innovación
Data Mining
Técnica que extrae
Patrones y tendencias
Herramientas
Weka
Estadistica
Phyton
Muestreo y selección
Gestión de base de datos
Características
Uso de algoritmos
Automatización
Identificación de conexiones no evidentes
Predicciones
Basadas en datos históricos
Analiza
Datos estructurados
Datos NO estructuras
Ventajas
Mejora del marketing y las ventas
Mejor servicio al cliente
Gestión de la cadena de suministro
Gestión oportuna de riesgos
Predicciones
Desventajas
Grandes bases de datos
Espacio en el almacenamiento
Capacidad para procesar
No es infalible
Información no tan precisa
Uso de herramientas adecuadas
Altos costos
Aplicaciones
Telecomunicaciones
Recursos humanos
Manufactura
Entretenimiento
Usos y curiosidades
Personalizar recomendaciones
Mejorar la gestión de redes
Detectar fraudes
Mejorar la retención de información
Predecir fallos
Tendencias de desempeño
Data Science
Combinación de disciplinas
Extrae información
De datos masivos
Herramientas
Phyton
Power BI
Lenguaje R
Tableau
Docker
Características
Analiza diversos formatos de datos
Automatización
Impementado modelos IA
Combina
Matemáticas
Informática
Estadística
Conocimientp del negocio
Resultados mediante
Gráficos
Dashboard
Ventajas
Análisis predictivo
Analiza
Datos de ventas
Comportamiento
Tendencias del mercado
Versatilidad
Resolución de problemas complejos
Mejora el pensamiento crítico
Desventajas
Depende
De la calidad de datos
Preocupaciones de privacidad
Complejidad
compresión de
Estadística
Programación
Aplicaciones
Procesos productivos
Procesos comerciales
Salud
Ciencias sociales
Comunicaciones
Usos y curiosidade
Análisis de sentimiento
Predicción de demanda
Sistemas de recomendación
Modelos de riesgo crediticio
