El análisis de datos examina la información para extraer conclusiones. Responde a preguntas como: ¿Qué sucedió? ¿Por qué sucedió? ¿Qué sucederá después? ¿Qué debemos hacer al respecto? Los cuatro niveles se complementan entre sí. El análisis descriptivo informa sobre lo ocurrido. El análisis diagnóstico explica el porqué. El análisis predictivo pronostica lo que es probable. El análisis prescriptivo recomienda acciones.

La mayoría de las organizaciones operan en los niveles descriptivo y diagnóstico. Crean informes y paneles de control. Investigan anomalías a posteriori. El análisis predictivo y prescriptivo requiere modelos más sofisticados, mejores datos y mayor tolerancia a la incertidumbre. Además, aporta mayor valor. Un minorista que predice la demanda puede optimizar su inventario. Un hospital que predice la readmisión de un paciente puede intervenir con mayor antelación. La brecha entre estos niveles no es solo técnica, sino cultural. Las organizaciones que valoran la certeza tienen dificultades con las previsiones probabilísticas. Buscan respuestas, no intervalos de confianza. Esta resistencia ralentiza la adopción. Las herramientas están disponibles, pero la mentalidad a menudo no lo está.

Niveles de madurez analítica

• Descriptivo: qué sucedió
• Diagnóstico: por qué sucedió
• Predictivo: ¿qué sucederá?
• Prescriptivo: qué se debe hacer

El análisis de datos no es un informe. Es un proceso que consiste en formular preguntas y seguir los datos para encontrar respuestas, incluso cuando estas no sean del todo agradables.