Analítica de datos con inteligencia artificial
De la analítica descriptiva a la cognitiva: técnicas, preguntas que responden y agentes que las ejecutan.
Descriptiva
¿Qué ha pasado?
Agregación, estadística descriptiva, cohortes, OLAP y visualización.
Diagnóstica
¿Por qué ha pasado?
Descomposición de variaciones, Pareto, análisis de segmentos y minería de procesos.
Predictiva
¿Qué va a pasar?
Series temporales, regresión, clasificación y detección de anomalías.
Prescriptiva
¿Qué debemos hacer?
Optimización matemática, simulación de escenarios y reglas de decisión restringidas.
Cognitiva
¿Qué dicen nuestros textos?
Procesamiento del lenguaje, extracción documental, búsqueda semántica y generación con evidencia.
Tiempo real
¿Qué está pasando ahora?
Procesamiento de eventos, ventanas temporales y alertas por umbral o anomalía.
Referencias corporativas, no clientes de Lumina
Power BI de Microsoft documenta modelado y visualización; Tableau documenta exploración visual; NIST aporta un marco de evaluación del riesgo de IA. Estas referencias describen prácticas del mercado y no avales ni resultados de Lumina.
Microsoft Power BI · Tableau · Business IntelligenceCatálogo profesional de técnicas
| Nivel | Métodos | Control imprescindible |
|---|---|---|
| Descriptiva | Agregación, estadística descriptiva, cohortes, OLAP y visualización. | Conciliar totales con el sistema de origen, revisar duplicados y documentar filtros. |
| Diagnóstica | Descomposición de variaciones, Pareto, análisis de segmentos y minería de procesos. | Buscar hipótesis alternativas, controlar cambios de mezcla y no presentar correlación como causalidad. |
| Predictiva | Series temporales, regresión, clasificación y detección de anomalías. | Backtesting, comparación con un baseline, error por segmento y seguimiento de deriva. |
| Prescriptiva | Optimización matemática, simulación de escenarios y reglas de decisión restringidas. | Análisis de sensibilidad y viabilidad; escenarios fuera del histórico requieren prudencia adicional. |
| Cognitiva | Procesamiento del lenguaje, extracción documental, búsqueda semántica y generación con evidencia. | Comprobar citas y campos extraídos, evaluar muestras y registrar abstenciones cuando faltan datos. |
| Tiempo real | Procesamiento de eventos, ventanas temporales y alertas por umbral o anomalía. | Medir retrasos, eventos perdidos y falsos positivos. Tiempo real no significa latencia cero. |
Datos y novedades para interpretar tus resultados
La evolución del PIB, los precios, el empleo y las cadenas de suministro puede afectar a la demanda, los costes y la liquidez. Separa siempre el indicador macroeconómico de las cifras de tu empresa y consulta la fecha real del dato.