Descriptiva, Predictiva, Prescriptiva & Cognitiva

Descriptiva

Se trata del tipo de analítica más simple. El que permite condensar el Big Data en datos más pequeños, con piezas de información más manejable. La mayoría de los datos en brutos no son aptos para el “consumo” humano, pero la información derivada de los mismos sí lo es. Por ello, el propósito de la analítica descriptiva es resumir lo que ha pasado. Y es eso precisamente lo que analizan la mayoría de empresas.

Predictiva:

La analítica predictiva es el siguiente paso para “reducir” datos. Ésta utiliza una gran variedad de estadísticas, modelos, minería de datos y técnicas de aprendizaje automático para estudiar datos recientes e históricos. De este modo, permite a los analistas hacer predicciones sobre el futuro. El objetivo de la analítica Big Data predictiva, sin embargo, no es mostrar lo que pasará en el futuro. Eso es algo que no puede lograr la analítica. Pero sí puede plantear un escenario que podría darse, porque todos los análisis predictivos son probabilísticos por naturaleza. En la mayoría de casos reales en las empresas, la analítica predictiva se utiliza para predecir datos que no se tienen en base a los datos con los que cuentan.

Prescriptiva

La tecnología emergente de la analítica prescriptiva va más allá de los modelos descriptivos y predictivos, recomendando uno o varios itinerarios de acción y mostrando las posibles consecuencias de cada decisión.

No deja de ser un tipo de analítica predictiva para cuando el decisor de negocio necesita utilizar la información y actuar. En cualquier caso, no se predice un futuro posible, sino varios dependiendo de las acciones y la toma de decisiones.

Por tanto, este tipo de analítica necesita un modelo predictivo con dos componentes adicionales: datos procesables y un sistema de realimentación que rastree las consecuencias de las acciones sugeridas. Un modelo prescriptivo es capaz de predecir consecuencias basándose en diferentes opciones de acción; pero también puede recomendar el mejor camino para cualquier consecuencia preestablecida.

Cognitiva

Convierta la información rápida en acciones rápidas gracias a las prestaciones de analítica sin precedentes en una colección de datos en la que puede confiar. Adáptese fácilmente a los datos híbridos actuales, estructurados y sin estructurar, estáticos y dinámicos, locales o en cloud y en entornos mixtos.

Provee reconocimiento semántico de conceptos en sus datos, como por ejemplo tiempo, lugar, ingresos. Identifica los puntos de partida recomendados para el análisis y objetivos de predicción. Habilita la interacción en lenguaje natural permitiendo la exploración de datos a través de preguntas simples, como las que le realizaría a un colega.