¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es un proceso que ayuda a las empresas a crecer. Las partes interesadas utilizan la información que obtienen al revisar los análisis para tomar grandes decisiones sobre su empresa. Por esta razón, es importante que los líderes de las empresas, grandes y pequeñas, entiendan qué es la analítica de datos. En este artículo, le ayudaremos a entender todo lo relacionado con la analítica de datos, por qué es importante, los tipos y cómo utilizarla.

¿Qué es el análisis de datos?

La analítica de datos se compone de las técnicas que conforman la ciencia de hacer inferencias a partir de modelos de datos. Hoy en día, muchos de los procesos de análisis de datos se presentan en forma de algoritmos que pueden ajustarse y automatizarse para ofrecer a las partes interesadas la información de inteligencia empresarial más útil y en tiempo real.

Las perspectivas de análisis de datos extraen un contexto importante de cantidades masivas de datos que pueden revelar tendencias y métricas que las empresas deberían seguir. Las empresas utilizan esta información para seguir siendo competitivas en sus mercados. En los negocios empresariales, la analítica de datos se asocia a menudo con "Big Data", que son datos con volumen, variedad y velocidad para tomar decisiones empresariales rápidas.

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¿Por qué es importante el análisis de datos?

La analítica de datos ayuda a los líderes empresariales y a las partes interesadas a dar sentido a cantidades masivas de grandes datos, presentándolos de una manera fácil de interpretar que deja claro el contexto importante y revela las tendencias y las métricas. Esto permite a los responsables de la toma de decisiones empresariales tomar decisiones simplemente mirando las visualizaciones, siempre que los datos sean actuales y correctos. Por eso los datos son un activo tan importante para las grandes organizaciones, y su análisis es una prioridad absoluta.

Tipos de análisis de datos

Existen cuatro tipos de análisis de datos que las empresas suelen utilizar para determinar tendencias y métricas:

  • Análisis predictivo: Un tipo común de análisis, el análisis predictivo, ayuda a responder a las empresas cómo serán las cosas en el futuro. La analítica predictiva aplica los datos históricos de la empresa para predecir las tendencias sobre el crecimiento futuro de la empresa, el comportamiento del mercado y mucho más. Este tipo de análisis utiliza el análisis estadístico y la modelización.
  • Análisis prescriptivo: El análisis prescriptivo indica a los interesados lo que hay que hacer. Puede determinar el mejor curso de acción mirando las estadísticas.
  • Análisis de diagnóstico: Este tipo de analítica utiliza diversos componentes de datos para analizar por qué ha ocurrido algo. En este tipo de analítica, los valores de los indicadores de rendimiento se observan en relación con otros datos para ver por qué se han comportado mejor o peor de lo previsto.
  • Análisis descriptivo: Este tipo de análisis utiliza los datos para demostrar lo que ha ocurrido durante un periodo determinado. En este caso, los datos sirven para describir eventos que necesitan contexto.

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Cómo utilizar el análisis de datos

Si está pensando en utilizar el análisis de datos, esto es lo que puede hacer:

  1. Recoger datos.
  2. Examine los datos recogidos.
  3. Obtenga información.
  4. Considere el almacenamiento y la infraestructura.
  5. Invertir en la visualización y el modelado.
  6. Pasa a la acción.

1. 3. Recoger datos

En primer lugar, hay que recopilar datos. Durante este proceso, si usted es un responsable de la toma de decisiones de la empresa, debe pensar en qué procesos apoyan sus canales de marketing que generan pistas de datos de clientes. También debe considerar otras áreas de datos como la contabilidad, la fabricación y el cumplimiento. Ya existen numerosas fuentes en las que puede encontrar datos útiles. Debe determinar cuáles son sus necesidades de datos y qué infraestructura los respalda mientras recopila y agrega datos.

2. Examinar los datos recogidos

Durante esta fase, debe examinar todos los datos para ver si son exactos o están equivocados. Debe considerar cómo se compilaron los datos. Si se recopilaron rápidamente o a partir de una variedad de fuentes diferentes, puede ser necesario analizarlos para comprobar su exactitud. El análisis de datos es valioso para las empresas, pero tiene un coste. Antes de invertir en análisis, debe asegurarse de que sus datos están completos, son precisos y están listos para ser analizados.

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3. Obtener información

Para obtener una mejor visión de sus datos, las partes interesadas deben hacerse estas preguntas:

  • ¿Cómo se recogen los datos?
  • ¿Se han analizado los datos recientemente?
  • ¿Cómo es el ciclo de vida de los datos para la organización?
  • ¿Existen problemas de seguridad?

Una vez que puedas responder a estas preguntas, estarás en una mejor posición para entender los tipos de conocimientos importantes que puedes obtener de la visualización de tu grupo de datos.

4. Considerar el almacenamiento y la infraestructura

Almacenar los datos y obtener la mejor información de ellos no es una tarea fácil. Al contrario, requiere una sólida infraestructura de datos y análisis que supone una inversión de tiempo, dinero y recursos. Las herramientas de datos incluyen cosas como las bases de datos, los almacenes de datos, los lagos de datos y las herramientas de inteligencia empresarial que le ayudan a almacenar datos y a comprender su contexto más amplio. El tipo de infraestructura de datos que necesita depende en gran medida de factores como el tamaño de su empresa, la carga global de datos, el número total de usuarios y las necesidades de roles de los usuarios.

5. Invierta en la visualización y el modelado

Ahora que sus datos están limpios y precisos y almacenados en la infraestructura correcta y listos para el análisis, es el momento de utilizar los datos para obtener información. La visualización es una parte importante para facilitar la comprensión de los datos. Es posible que haya personas en su equipo que no se sientan cómodas trabajando con estadísticas y la visualización es importante para garantizar que entiendan el panorama general.

Existen herramientas y recursos que facilitan la modelización de los datos en visualizaciones fáciles de entender. Considere la posibilidad de utilizar los recursos a su disposición para crear visualizaciones significativas que den un impulso a su marca.

6. Pasar a la acción

El simple hecho de tener datos es un buen comienzo, pero es más importante contar con un plan de acción que indique a la organización cómo utilizar los datos y qué hacer con la información obtenida. Esto comienza con la garantía de que la infraestructura está preparada para analizar los datos. Independientemente de cuáles sean sus objetivos, para tener éxito, una empresa debe ser capaz de convertir los datos en información y la información en acción.

Es mucho lo que se puede decidir a partir de sencillos conocimientos. Por ejemplo, los directores generales pueden tomar decisiones presupuestarias que afectan a toda la empresa. Los conocimientos sobre los hábitos de los consumidores pueden impulsar los resultados en todos los niveles de la organización, informando de cosas como la forma en que la marca se dirige a los consumidores, dónde se puede llegar a ellos y qué les gusta.

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