La analítica de datos y el análisis mediante inteligencia artificial

La analítica de datos consiste en el proceso de recolección, estandarización y clasificación de datos. 

El objetivo es responder preguntas para describir lo sucedido, realizar predicciones y tomar decisiones. 

Se utilizan diversas herramientas, técnicas y métodos para transformar datos brutos en información valiosa que pueda ser explotada.

Para ello, es importante identificar los datos disponibles y su estructura:

• + Datos estructurados: Datos organizados en un formato definido, lo cual facilita su búsqueda y análisis.
• + Datos no estructurados: Datos sin un formato predefinido, como texto, imágenes, audio y video, los cuales requieren técnicas especiales para su procesamiento.

Los resultados de la analítica de datos se presentan en tableros de control para facilitar la comprensión y la toma de decisiones.

Tipos de análisis

Existen tres tipos principales de análisis dentro de la analítica de datos:

• + Análisis Descriptivo: Responde a las preguntas ¿Qué sucedió? y ¿Qué sucede ahora?. Se basa en datos históricos para calcular métricas e identificar tendencias. Permite comprender las transacciones pasadas de la organización. Ejemplos: porcentaje de la meta de recaudación alcanzada, cantidad de fiscalizaciones finalizadas, cumplimiento en la presentación de declaraciones. Se presenta en tableros de control.
• + Análisis Predictivo: Responde a la pregunta ¿Qué sucederá?. Utiliza técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para crear predicciones cuantitativas sobre el futuro. Permite anticipar resultados futuros de una actividad. Sugiere probabilidades futuras y tendencias. Ejemplos: predecir la tasa de discusión de temas tributarios contenciosos, anticipar recursos impugnatorios.
• + Análisis Prescriptivo: Responde a la pregunta ¿Qué debemos hacer?. Sugiere cursos de acción y estrategias para aprovechar oportunidades o mitigar riesgos futuros. Incorpora un ciclo de retroalimentación que combina modelos descriptivos y predictivos para influir en las tendencias. Ofrece orientación para la toma de decisiones.

El análisis de Big Data extiende estas técnicas a grandes volúmenes de datos, caracterizados por su volumen, variedad, velocidad y veracidad.