Los principales tipos de análisis de datos

Estimados Lectores desde hoy tenemos un pequeño cambio de nuestro formato, a solicitud de muchos de ustedes cambiamos el fondo del blog para permitir una lectura más agradable , por ello temporalmente estamos utilizando una plantilla predeterminada mientras actualizamos una version propia, espero que este pequeño cambio se traduzca en un mejor aprovechamiento de la información que regularmente compartimos con ustedes.

Como hemos explicado, la integración de CRM operacional y analítico se aplica en todos los canales. De hecho, destaca allí. Pero la Web es más que un canal de comunicación para la mayoría de las empresas, es una rica fuente de datos, ofreciendo información de los clientes un comportamiento que no tiene igual en el mundo físico. Algunas nuevas técnicas de análisis aprovechan los datos de toda la empresa, y otros se basan sobre todo en los datos recopilados en la Web.

OLAP

A pesar de sus variadas interpretaciones, "Data Mining" ha adquirido un encanto casi místico en la última década. Aunque su interpretación generalizada es como una actividad asociada con la consulta de datos, la minería de datos es una sub-categoría de análisis altamente especializados que tiene aplicaciones específicas, tanto dentro como fuera del CRM.

De hecho, la práctica de procesamiento analítico en línea, conocido como OLAP se ha convertido en el tipo más popular de análisis de apoyo a las decisiones, permitiendo que el empresario promedio pueda explorar los datos en línea con el objetivo de centrarse en los datos detallados en un nivel inferior de la jerarquía de datos.

La mayoría de las veces, esto significa generar un informe en línea, análisis de los resultados, y la presentación de una consulta más detallada a fin de comprender los datos del resultado.

OLAP generalmente se centra en proporcionar un conjunto de atributos de datos de una base de datos organizada en torno a ciertas dimensiones, tales como la hora y el lugar. Así, un usuario puede solicitar los ingresos regionales de ventas para todos los productos de cuidado para bebés, por región o por tienda. Se puede solicitar un informe detallado de los ingresos regionales por cada mes dentro de un trimestre.

Aunque OLAP es generalmente agrupado en el rubro de minería de datos, que normalmente se basa en datos que han sido resumidos de acuerdo a las dimensiones particulares. La minería de datos consiste en la identificación de patrones significativos y reglas de datos detallados, por lo general de grandes cantidades de datos. Así, en lugar de analizar los segmentos de clientes para determinar la probable rotación, se examinan los clientes individuales, tocando cada uno de los millones de registros en una base de datos.

El Análisis OLAP requiere que el analista tiene una consulta o una hipótesis en mente, pero la minería de datos puede generar información para mostrar patrones y relaciones, sin que el analista sepa acerca de ellos. La minería de datos pueden identificar grupos de clientes que compran productos similares, por ejemplo: los trabajadores de oficina que realizan las labores en el hogar que compran PCs, fuentes de alimentación, toner, cables de la impresora, papeleras, y el café. Con una herramienta de OLAP, el analista tiene que adivinar que productos compra un trabajador de oficina en casa y luego identificar cuáles son los clientes que hacen esa compra.

Este análisis OLAP normalmente examina agrupaciones y categorías, tales como ordenadores, cables de la impresora y el tóner (relacionados con productos de informática), pero puede que no reconozca productos fuera de esta categoría, como el café y papeleras.