El análisis de datos se utiliza cada vez más en empresas de todos los sectores. Descubre todo lo que necesitas saber al respecto.
Gracias a las tecnologías digitales, las empresas tienen acceso a grandes volúmenes de datos. Comprender y analizar esta información es un activo valioso.
El Data Analysis o análisis de datos es el proceso de depuración, transformación y modelización de datos. ¿Su objetivo? Extraer información que pueda utilizarse para tomar mejores decisiones empresariales.
De hecho, se trata de utilizar el pasado y el presente para tomar las decisiones correctas para el futuro. Esto puede ser muy útil para hacer crecer un negocio, desarrollar nuevos productos o encontrar soluciones a problemas.
¿Para qué sirve el análisis de datos?
Las empresas utilizan el análisis de datos para tomar mejores decisiones a través del Business Intelligence. Puede utilizarse para la investigación de mercados, el desarrollo de productos, el posicionamiento en el mercado o para revisar las opiniones y sentimientos de los clientes.
Por lo general, permite tomar decisiones basadas en elementos concretos en lugar de en la intuición u otros factores abstractos. Al recurrir al análisis de datos, las empresas se están volviendo “data-driven”.
Las herramientas de análisis de datos
Existen varias herramientas de análisis de datos que permiten a los usuarios procesar y manipular los datos con mayor facilidad. Estas herramientas también pueden utilizarse para analizar relaciones y correlaciones entre conjuntos de datos, o para encontrar tendencias y patrones recurrentes.
Existe una gran variedad de herramientas de Big Data. Algunos ejemplos son los lenguajes de programación Python y R, el software Talend y Apache Spark, ElasticSearch y Microsoft HDInsight.
Análisis de datos: tipos, técnicas y métodos
Existen distintos tipos de análisis de datos. A continuación tratamos los métodos y técnicas más utilizados.
El análisis de textos se utiliza para descubrir tendencias en grandes conjuntos de datos textuales. Las herramientas de Data Mining se utilizan para transformar datos brutos en información estratégica.
El análisis estadístico consiste en utilizar datos del pasado para comprender el presente, en forma de cuadros de mando. Implica recopilar, analizar, presentar y modelizar datos.
Se distingue entre análisis descriptivo e inferencial. El análisis descriptivo consiste en analizar datos numéricos. El análisis inferencial consiste en analizar muestras de datos para extraer distintas conclusiones.
El análisis de diagnóstico (diagnostic analysis) consiste en comprender las causas de un suceso descubierto mediante el análisis estadístico. En concreto, permite identificar patrones de comportamiento en los datos, de modo que puedan resolverse problemas similares.
El análisis predictivo, por su parte, identifica acontecimientos probables y predice el futuro utilizando datos del pasado o del presente. Estos datos se utilizan para predecir probabilidades futuras. La fiabilidad de estas predicciones depende de la cantidad de información disponible, su precisión y el alcance de su exploración.
El análisis prescriptivo, por su parte, consiste en combinar toda la información obtenida de análisis anteriores para determinar qué acción tomar para resolver un problema o tomar una decisión.
Muchas empresas basadas en datos utilizan el análisis prescriptivo porque el análisis predictivo o descriptivo no es suficientemente eficaz. Consiste en analizar los datos en función de la situación actual.
Análisis de datos: un proceso dividido en etapas
El proceso de análisis de datos consiste en recopilar datos brutos (raw data) utilizando una herramienta o aplicación para explorar esta información y descubrir tendencias. Los resultados de estos análisis pueden utilizarse después para tomar mejores decisiones.
Este proceso puede dividirse en varias fases. La primera fase es la recopilación de datos, procedentes de una o varias fuentes. Para elegir los datos que se van a recopilar, es importante fijar los objetivos que se pretenden alcanzar mediante el análisis de los datos.
A continuación, se limpian los datos y se convierten a un formato adecuado para el análisis. Sin tomar esta precaución, los datos corren el riesgo de ser inútiles o inutilizables. El conjunto de datos debe limpiarse para eliminar duplicados e información corrupta o errónea.
La siguiente fase es el análisis de los datos. Se utilizan diversas herramientas y técnicas para descubrir tendencias e información relevante en los datos brutos. Durante esta fase, puede resultar evidente que se necesitarán más datos. Por lo tanto, será necesario volver a la primera fase.
Finalmente, la última fase consiste en generar informes y visualizaciones en forma de diagramas o gráficos para compartirlos con los distintos equipos de la empresa. Estas visualizaciones son más fáciles de entender e interpretar por el cerebro humano que una simple sucesión de cifras…
¿Por qué es esencial el Big Data en el mundo empresarial actual?
Los clientes son la razón de ser de cualquier empresa B2C. Saber cómo se comportan, qué quieren, cuándo y cómo buscan es esencial para que una empresa tome las decisiones correctas.
Durante la extracción de datos, los conjuntos de datos se clasifican utilizando herramientas sofisticadas para identificar patrones repetitivos. A partir de ellos, se obtiene información suficiente para que un experto en análisis de datos la interprete y saque conclusiones. Como resultado, los directivos pueden actuar y tomar decisiones útiles para la empresa. De este modo, se optimiza el trabajo. Las herramientas así desarrolladas se encargan del trabajo masivo, repetitivo y automático. El Data Analyst, en cambio, es responsable de un trabajo que requiere inteligencia y conocimiento.
Algunos ejemplos del uso del análisis de datos en las empresas
El primer ejemplo son los bancos que analizan las transacciones, historiales de compra y hábitos de consumo de sus clientes. Estos datos pueden revelar cómo han gastado los clientes su dinero, con qué frecuencia lo han hecho y en qué productos y servicios. Este análisis también puede prevenir el fraude o el robo de identidad.
Otro ejemplo son las empresas de comercio electrónico. Mediante el análisis de datos, examinan el tráfico o los patrones de navegación de su sitio web para determinar qué clientes son más o menos propensos a comprar un determinado producto o servicio.
Un tercer ejemplo son las empresas de bienes de consumo que buscan la eficiencia de su cadena de suministro. Gracias a la información clara que les proporciona el Big Data, pueden comprometerse a reponer en las estanterías de los minoristas los productos adecuados, en los volúmenes adecuados y en el momento adecuado. Sus socios (pequeñas empresas, tiendas, etc.) proporcionan informes que incluyen el inventario de sus almacenes y la frecuencia de venta de los productos. Estos datos se utilizan para conciliar y prever las necesidades de pedidos y envíos.
¿Cómo puedo aprender sobre análisis de datos?
A pesar de todas las ventajas del análisis de datos, hoy en día solo se analiza el 0,5 % de todos los datos disponibles. Esto significa que aún quedan muchas oportunidades por aprovechar en este campo.
Empresas de todos los sectores buscan profesionales capaces de explotar los datos en su beneficio. Sin embargo, este proceso requiere competencias técnicas y el dominio de varias herramientas.
Para formarte en análisis de datos, puedes recurrir al curso de Data Analyst que ofrece DataScientest. A lo largo de este curso, podrás adquirir competencias en programación, DataViz, Machine Learning, extracción de datos, Big Data y Business Intelligence.
Este curso se puede completar en 9 semanas en formato BootCamp a 35 horas semanales, o en Formación Continua a razón de 10 horas semanales durante 6 meses. Ofrecemos un enfoque Blended Learning, combinando el aprendizaje a distancia y presencial para una máxima eficacia.
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