Pasos para la combinación de datos para el análisis predictivo

En los últimos años, la cantidad y diversidad de datos se han expandido sustancialmente, al igual que las expectativas en materia de análisis. Un tablero convencional que represente los eventos del mes pasado ya no es aceptable para los tomadores de decisiones.

Para mantenerse por delante de la competencia y mejorar los resultados de su empresa, los analistas de datos deben comprender lo que es probable que ocurra en el futuro para que la empresa esté mejor preparada para implementar cambios significativos.

Al examinar datos actuales e históricos, el análisis predictivo permite a las empresas obtener una ventaja competitiva al comprender y predecir mejor la posibilidad de que ocurran eventos futuros.

El componente más difícil del análisis predictivo es preparar los datos adecuados para el análisis. En este caso, la combinación de datos puede resultar útil.

¿Qué es la combinación de datos?

Lo que comenzó como un medio para un fin para un analista de datos que trabajaba con una única fuente de datos ha evolucionado hasta convertirse en la necesidad de combinar varias fuentes de datos.

A lo largo de este crecimiento, la combinación de datos ha permitido a los analistas del sector acceder y mezclar datos de numerosas fuentes para ofrecer un conocimiento más profundo que permita tomar mejores decisiones comerciales.

Los analistas utilizan la combinación de datos para crear un conjunto de datos analíticos con el fin de responder a un problema comercial particular o aprovechar una oportunidad, obteniendo información sobre las preferencias de los consumidores, los resultados de las campañas de marketing, las operaciones financieras, la optimización del sitio y de la mercancía, y mucho más.

¿Qué es la combinación de datos en análisis predictivo?

Para obtener mejores resultados, modelos y análisis predictivos, debe asegurarse de trabajar con los datos adecuados. Sin embargo, debe incluir más fuentes y formatos de datos que nunca para tomar decisiones mejor fundamentadas.

La combinación de datos para el análisis predictivo permite a los analistas dedicar más esfuerzo al desarrollo, revisión e implementación de modelos, y menos tiempo a la preparación de datos.

Los analistas que intentan realizar análisis predictivos se enfrentan a lo siguiente:

• Acceder a los tipos y sistemas de datos adecuados;
• Preparación y limpieza de datos;
• Unir varios conjuntos de datos;
• Proporcionar un método repetible para análisis futuros; y
• Confiar en que otros proporcionen el conjunto de datos que necesitan.

El análisis predictivo de Alteryx permite reducir costos en marketing

Southern States Cooperative depende en gran medida de las soluciones de análisis predictivo de Alteryx para mejorar sus operaciones de marketing.

Perspectivas más profundas

La organización pudo acceder y combinar todos los datos pertinentes de marketing y de consumidores de numerosas fuentes y realizar análisis predictivos y espaciales para identificar prospectos de alto potencial para correos específicos.

Horas vs. semanas

Al reducir el tiempo necesario para obtener información de semanas a solo horas y aumentar la cantidad de información obtenida, la empresa pudo incrementar las tasas de respuesta de las campañas en casi un 200 por ciento en promedio.

Flujo de trabajo sin esfuerzo

En toda la organización se implementaron docenas de aplicaciones analíticas, todas ellas creadas sin codificación y que realizan funciones como extracción, purificación, exploración y modelado de datos en un proceso unificado.

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