La analítica descriptiva es una etapa preliminar del procesamiento de
datos que crea un resumen de los datos históricos para proporcionar
información útil y preparar los datos para su posterior análisis.
Para responder a la pregunta «¿Qué pasó en el negocio?» se emplea la
analítica descriptiva. Gracias a esta, se analizan los datos y la
información para describir la situación actual de los negocios de una
manera que las tendencias, patrones y excepciones se hacen evidentes.
Esto después toma la forma de informes, cuadros de mando, etc.
La analítica descriptiva ayuda a las organizaciones a entender lo que sucedió en el pasado (el pasado en este contexto puede ser desde hace un minuto o unos pocos años atrás). Con la analítica descriptiva se entiende la relación entre los clientes y los productos, siendo su objetivo obtener una comprensión del enfoque que se va a adoptar en el futuro: aprender del comportamiento pasado para así influir en los resultados futuros.
La analítica descriptiva hace exactamente lo que su nombre implica: «Describir». Son análisis que describen el
pasado. La gran mayoría de las estadísticas que utilizamos entran en esta categoría (por ejemplo, en la
aritmética básica: sumas, promedios, cambios por ciento). Por lo general, los datos subyacentes son un
recuento de datos a los que se aplica matemáticas básicas. Para todos los propósitos prácticos, hay un
número infinito de estas estadísticas.
La analítica descriptiva es útil para mostrar cosas como el volumen total en el inventario, los euros gastados
promedio por cliente o el cambio año a año en las ventas de un producto. Ejemplos comunes de análisis
descriptivos son informes que proporcionan conocimientos históricos respecto a la producción, finanzas,
operaciones, ventas, inventario y clientes de una empresa.
Una aplicación de cine, por ejemplo, utilizaría los análisis descriptivos para encontrar correlaciones entre las
diferentes películas que ha gustado a sus suscriptores y así mejorar su motor de recomendación, utilizando los
datos de ventas y el histórico clientes.
Por lo tanto, el análisis descriptivo es una fuente importante para determinar qué hacer a continuación en una
campaña o evento.
En el entorno online nos encontramos con la analítica web, donde la analítica descriptiva nos transmite la situación actual de la web a nivel de métricas: cuántos usuarios han venido, cuántas visitas han realizado, qué páginas han visto, desde qué fuentes, cuanto ha durado su sesión.
La analítica descriptiva es una etapa preliminar de procesamiento de datos que crea un resumen de los datos
históricos para proporcionar información útil y, de esta manera, preparar los datos para su posterior análisis. La
minería de datos y su tratamiento organiza los datos y hace posible identificar patrones y relaciones en los
mismos que de otro modo no serían visibles. De esta forma, la consulta, información y visualización de datos se
pueden aplicar para obtener una visión más clara.
La analítica descriptiva por lo tanto proporciona información sobre lo sucedido. Esta sería que se vea, por
ejemplo, un aumento de seguidores de YouTube después de subir un vídeo en particular. Después
intervendría el siguiente paso del proceso, el análisis de diagnóstico, un estudio más profundo de los datos
para tratar de entender las causas de los acontecimientos y comportamientos. Seguidamente viene el análisis
predictivo, que se utiliza para identificar las probabilidades y las tendencias futuras, el cual proporcionan
información acerca de lo que podría suceder en el futuro. Por último, se emplearía la analítica prescriptiva, que
se aplica para tratar de identificar el mejor resultado de los acontecimientos, teniendo en cuenta los
parámetros, y sugerir opciones de decisión para aprovechar al máximo la oportunidad de un futuro o mitigar
un posible riesgo.