ANÁLISIS DE DATOS

Con nuestros servicios de asesoría en análisis de datos, nos esforzamos por proporcionarte información extraída de tus datos en bruto mediante el uso de modelos estadísticos avanzados y software especializado.

Ofrecemos cuatro tipos diferentes de análisis de datos:

Descriptivo

El análisis descriptivo de datos es un tipo de análisis de datos que se centra en resumir, describir y proporcionar una comprensión de los datos históricos. El objetivo principal de este enfoque es presentar una visión clara y fácilmente interpretable de los datos para ayudar a identificar patrones, tendencias y relaciones dentro del conjunto de datos. El análisis descriptivo de datos se utiliza ampliamente en diversas industrias y campos, incluyendo negocios, finanzas, salud, deportes y ciencias sociales. Proporciona una base para análisis posteriores, como el análisis diagnóstico, predictivo y prescriptivo.

A continuación, se presentan ejemplos de aplicaciones del mundo real:

Finanzas:
Un analista financiero examina los precios históricos de las acciones y calcula métricas como el rendimiento promedio, la volatilidad y las correlaciones con otros activos. Al visualizar estas métricas a través de gráficos de líneas o diagramas de dispersión, el analista puede identificar tendencias, factores de riesgo y oportunidades de inversión potenciales.

Salud:

Un hospital analiza los datos de los pacientes para determinar la duración promedio de la estancia, las razones más comunes de admisión y la edad promedio de los pacientes. Mediante la creación de gráficos circulares o tablas de frecuencia para diferentes diagnósticos, los administradores del hospital pueden asignar los recursos de manera más efectiva, priorizar la capacitación del personal y mejorar la atención al paciente.

Venta al por menor:

Un gerente de tienda recopila datos de ventas del año pasado y crea visualizaciones, como gráficos de barras, para comparar las ventas de diferentes productos o gráficos de líneas para mostrar las tendencias de ventas a lo largo del tiempo. El gerente también calcula las ventas promedio diarias y la desviación estándar para comprender la variabilidad en las ventas. Este análisis ayuda a identificar los productos más vendidos, las tendencias estacionales y orientar las decisiones de gestión de inventario.

Diagnóstico

El análisis diagnóstico de datos es un tipo de análisis de datos que se centra en identificar las causas de eventos pasados o problemas mediante el análisis de datos históricos. Va más allá del análisis descriptivo, que solo proporciona una comprensión de lo que sucedió, adentrándose en las razones detrás de esos eventos. El análisis diagnóstico ayuda a las organizaciones a comprender por qué ocurrieron ciertos resultados, identificar patrones y tendencias, y en última instancia, tomar decisiones más informadas para mejorar sus procesos o estrategias.

Algunos ejemplos típicos son:

Finanzas:

Una institución financiera podría utilizar el análisis diagnóstico para comprender las razones detrás de un aumento en los incumplimientos de préstamos. Mediante el análisis de datos de solicitudes de préstamo, historial de pagos e indicadores macroeconómicos, la institución puede identificar factores como la puntuación crediticia de los prestatarios, la relación deuda-ingresos o las recesiones económicas que contribuyen a los incumplimientos de préstamos. Esta información puede ayudar a la institución a ajustar sus políticas de préstamo y desarrollar programas de apoyo dirigidos para prestatarios en riesgo.

Venta al por menor:

Una tienda minorista podría utilizar el análisis diagnóstico para comprender las razones detrás de una disminución en las ventas de una categoría de productos en particular. Mediante el análisis de datos de ventas junto con factores como precios, promociones, niveles de inventario y datos demográficos de los clientes, el minorista puede identificar los principales impulsores de la disminución de las ventas y ajustar sus estrategias en consecuencia.

Salud:

En un hospital, el análisis diagnóstico se puede utilizar para investigar las causas de las altas tasas de admisión de pacientes. Mediante el análisis de registros de pacientes, los profesionales médicos pueden identificar factores como protocolos de tratamiento específicos, características demográficas de los pacientes o condiciones de salud subyacentes que podrían contribuir a las admisiones. Esta información luego se puede utilizar para desarrollar intervenciones específicas para reducir las tasas de admisión.

Gobierno:

En el contexto gubernamental, el análisis diagnóstico de datos se puede utilizar para analizar los factores que contribuyen a altas tasas de desempleo y desarrollar políticas específicas para abordar el problema.

Predictivo

El análisis predictivo es un tipo de análisis avanzado que se centra en recomendar acciones para optimizar un resultado particular. Combina datos, reglas comerciales y fórmulas matemáticas como la cadena de Markov o el modelo de Merton para proporcionar sugerencias sobre cómo lograr los mejores resultados en el futuro. El análisis predictivo puede tener una precisión de predicción del 95% si se cuenta con la cantidad adecuada de datos.

Algunos ejemplos típicos son:

Finanzas y reporte regulatorio:

Cálculo de la Probabilidad de Incumplimiento (PD) de carteras de préstamos de instituciones financieras.

Venta al por menor:

Optimización de precios, promociones y gestión de inventario, considerando factores como las preferencias del consumidor, las acciones de la competencia y las tendencias del mercado para maximizar los ingresos y la rentabilidad.

Gestión de energía:

Análisis para equilibrar el suministro y la demanda de energía, optimizar las operaciones de la red y gestionar los recursos energéticos de manera más eficiente al predecir fallas en los equipos, programar el mantenimiento y recomendar estrategias óptimas de producción y consumo de energía.

Preceptiva

La analítica prescriptiva es un tipo de análisis de datos que se enfoca en determinar el mejor curso de acción a tomar en una situación determinada. Utiliza una combinación de modelos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de optimización para analizar datos, generar ideas y recomendar acciones específicas.

A diferencia del análisis descriptivo, que busca comprender lo que sucedió en el pasado, o del análisis predictivo, que pronostica lo que podría suceder en el futuro, la analítica prescriptiva va más allá y proporciona recomendaciones accionables que se pueden implementar para mejorar el rendimiento empresarial y alcanzar objetivos específicos.

Ejemplos típicos:

Gestión de energía:

Realizar simulaciones sobre combinaciones de productos/servicios para maximizar las ganancias.

Finanzas:

Analizar datos de prestatarios, indicadores económicos y otros datos relevantes para recomendar acciones específicas, como ajustar tasas de interés, cambiar límites de crédito o reestructurar préstamos para mejorar el rendimiento de su cartera de préstamos.

nuestros clientes y accionistas:

Korpodeko confía en el Motor de Cálculo de la NIIF 9 (ICE) de RISC para determinar nuestras Pérdidas Crediticias Esperadas (ECL) y gestionar nuestra cartera de riesgo crediticio. Además, siempre podemos contar con su conocimiento en banca, gestión de riesgos e inteligencia empresarial en caso de que necesitemos apoyo.

Korpodeko

Gerald Stacie

Director Financiero

RISC brindó a MCB valiosos consejos, orientación y apoyo en la implementación de las normas de la NIIF 9 en 2017-2018. Aún confiamos en su experiencia y habilidades en inteligencia empresarial para el análisis y la preparación de nuestros informes anuales.

MCB

Lionel de Cuba

Director Financiero

La NIIF 9 trajo nuevos desafíos a nuestra organización al cambiar nuestros estándares de provisión de cuentas por cobrar de un modelo basado en hechos ocurridos a un modelo basado en proyecciones. RISC demostró un gran conocimiento de las nuevas directrices y brindó un apoyo invaluable durante toda la implementación.

MCIS

Hubert Bentura

Gerente de Finanzas

En Vidanova Bank, confiamos en el “equipo de expertos en Banca, Gestión de Riesgos y Análisis de Negocios de RISC, para obtener asesoramiento y apoyo con respecto a nuestro proceso de automatización, cálculo, calibración, análisis y modelado de datos IFRS9. Esto nos proporciona la supervisión y el control de gestión de riesgos necesarios sobre nuestra cartera.

Vida Nova Bank

Nadetta Pablo

Controlador Financiero/ AMD