Análisis de datos
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es la ciencia de analizar datos sin procesar para sacar conclusiones sobre esa información. Muchas de las técnicas y procesos de análisis de datos se han automatizado en procesos mecánicos y algoritmos que funcionan con datos sin procesar para el consumo humano.
Comprender el análisis de datos
El análisis de datos es un término amplio que abarca muchos tipos diversos de análisis de datos. Cualquier tipo de información puede someterse a técnicas de análisis de datos para obtener información que pueda usarse para mejorar las cosas. Las técnicas de análisis de datos pueden revelar tendencias y métricas que de otro modo se perderían en la masa de información. Esta información se puede usar para optimizar los procesos para aumentar la eficiencia general de un negocio o sistema.
Por ejemplo, las empresas de fabricación a menudo registran el tiempo de ejecución, el tiempo de inactividad y la cola de trabajo de varias máquinas y luego analizan los datos para planificar mejor las cargas de trabajo para que las máquinas funcionen más cerca de su capacidad máxima.
El análisis de datos puede hacer mucho más que señalar cuellos de botella en la producción. Las empresas de juegos utilizan el análisis de datos para establecer cronogramas de recompensas para los jugadores que mantienen a la mayoría de los jugadores activos en el juego. Las empresas de contenido utilizan muchos de los mismos análisis de datos para que siga haciendo clic, mirando o reorganizando el contenido para obtener otra vista u otro clic.
El análisis de datos es importante porque ayuda a las empresas a optimizar su rendimiento. Implementarlo en el modelo comercial significa que las empresas pueden ayudar a reducir los costos identificando formas más eficientes de hacer negocios y almacenando grandes cantidades de datos. Una empresa también puede usar el análisis de datos para tomar mejores decisiones comerciales y ayudar a analizar las tendencias y la satisfacción de los clientes, lo que puede conducir a nuevos y mejores productos y servicios.
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Algunos de los primeros días del análisis de datos moderno se deben a SQL. Creado en 1979, este lenguaje informático permite consultar bases de datos relacionales y analizar más fácilmente los conjuntos de datos resultantes. SQL todavía se usa ampliamente en la actualidad.
Pasos de análisis de datos
El proceso involucrado en el análisis de datos involucra varios pasos diferentes:
El primer paso es determinar los requisitos de datos o cómo se agrupan los datos. Los datos pueden estar separados por edad, demografía, ingresos o género. Los valores de los datos pueden ser numéricos o estar divididos por categoría.
El segundo paso en el análisis de datos es el proceso de recopilación. Esto se puede hacer a través de una variedad de fuentes, como computadoras, fuentes en línea, cámaras, fuentes ambientales o a través del personal.
Una vez recopilados los datos, se deben organizar para poder analizarlos. Esto puede tener lugar en una hoja de cálculo u otra forma de software que pueda tomar datos estadísticos.
Luego, los datos se limpian antes del análisis. Esto significa que se limpia y verifica para garantizar que no haya duplicación o error, y que no esté incompleto. Este paso ayuda a corregir cualquier error antes de que pase a un analista de datos para que lo analice.
Tipos de análisis de datos
El análisis de datos se divide en cuatro tipos básicos.
Análisis descriptivo: Esto describe lo que sucedió durante un período de tiempo determinado. ¿Ha aumentado el número de visualizaciones? ¿Son las ventas más fuertes este mes que el pasado?
Análisis de diagnóstico: Esto se enfoca más en por qué sucedió algo. Esto implica entradas de datos más diversas y un poco de hipótesis. ¿El clima afectó las ventas de cerveza? ¿Esa última campaña de marketing impactó las ventas?
Análisis predictivo: Esto se traslada a lo que es probable que suceda a corto plazo. ¿Qué pasó con las ventas la última vez que tuvimos un verano caluroso? ¿Cuántos modelos meteorológicos predicen un verano caluroso este año?
Análisis prescriptivo: Esto sugiere un curso de acción. Si la probabilidad de un verano caluroso se mide como un promedio de estos cinco modelos climáticos superior al 58 %, deberíamos agregar un turno vespertino a la cervecería y alquilar un tanque adicional para aumentar la producción.
El análisis de datos sustenta muchos sistemas de control de calidad en el mundo financiero, incluido el siempre popular programa Six Sigma. Si no está midiendo algo correctamente, ya sea su peso o la cantidad de defectos por millón en una línea de producción, es casi imposible optimizarlo.
Algunos de los sectores que han adoptado el uso de análisis de datos incluyen la industria de viajes y hotelería, donde los tiempos de respuesta pueden ser rápidos. Esta industria puede recopilar datos de los clientes y descubrir dónde se encuentran los problemas, si los hay, y cómo solucionarlos.
Healthcare combina el uso de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados y utiliza análisis de datos para tomar decisiones rápidas. Del mismo modo, la industria minorista utiliza grandes cantidades de datos para satisfacer las demandas en constante cambio de los compradores. La información que recopilan y analizan los minoristas puede ayudarlos a identificar tendencias, recomendar productos y aumentar las ganancias.
A diciembre de 2021, el total promedio de un analista de datos en los Estados Unidos fue de poco más de $93,000.
Técnicas de análisis de datos
Hay varios métodos analíticos y técnicas diferentes que los analistas de datos pueden usar para procesar datos y extraer información. Algunos de los métodos más populares se enumeran a continuación.
El análisis de regresión implica analizar la relación entre las variables dependientes para determinar cómo un cambio en una puede afectar el cambio en otra.
El análisis factorial implica tomar un gran conjunto de datos y reducirlo a un conjunto de datos más pequeño. El objetivo de esta maniobra es intentar descubrir tendencias ocultas que de otro modo habrían sido más difíciles de ver.
Análisis de cohortes es el proceso de dividir un conjunto de datos en grupos de datos similares, a menudo divididos en un grupo demográfico de clientes. Esto permite a los analistas de datos y otros usuarios de análisis de datos profundizar en los números relacionados con un subconjunto específico de datos.
Las simulaciones de Monte Carlo modelan la probabilidad de que sucedan diferentes resultados. A menudo utilizadas para la mitigación de riesgos y la prevención de pérdidas, estas simulaciones incorporan múltiples valores y variables y, a menudo, tienen mayores capacidades de pronóstico que otros enfoques de análisis de datos.
Análisis de series temporales rastrea datos a lo largo del tiempo y solidifica la relación entre el valor de un punto de datos y la aparición del punto de datos. Esta técnica de análisis de datos generalmente se usa para detectar tendencias cíclicas o para proyectar pronósticos financieros.
Herramientas de análisis de datos
Además de una amplia gama de enfoques matemáticos y estadísticos para procesar números, el análisis de datos ha evolucionado rápidamente en cuanto a capacidades tecnológicas. Hoy en día, los analistas de datos tienen una amplia gama de herramientas de software para ayudar a adquirir datos, almacenar información, procesar datos e informar hallazgos.
El análisis de datos siempre ha tenido lazos sueltos con las hojas de cálculo y Microsoft Excel. Ahora, los analistas de datos también suelen interactuar con lenguajes de programación sin procesar para transformar y manipular bases de datos. A menudo se utilizan lenguajes de código abierto como Python. Se pueden usar herramientas más específicas para el análisis de datos como R para el análisis estadístico o el modelado gráfico.
Los analistas de datos también tienen ayuda al informar o comunicar hallazgos. Tanto Tableau como Power BI son herramientas de visualización y análisis de datos para compilar información, realizar análisis de datos y distribuir resultados a través de paneles e informes.
También están surgiendo otras herramientas para ayudar a los analistas de datos. SAS es una plataforma de análisis que puede ayudar con la extracción de datos,. mientras que Apache Spark es una plataforma de código abierto útil para procesar grandes conjuntos de datos. Los analistas de datos ahora tienen una amplia gama de capacidades tecnológicas para mejorar aún más el valor que brindan a su empresa.
La línea de fondo
En un mundo cada vez más dependiente de la información y la recopilación de estadísticas, el análisis de datos ayuda a las personas y organizaciones a asegurarse de sus datos. Usando una variedad de herramientas y técnicas, un conjunto de números sin procesar se puede transformar en conocimientos informativos y educativos que impulsan la toma de decisiones y la gestión reflexiva.
Reflejos
El análisis de datos es la ciencia de analizar datos sin procesar para sacar conclusiones sobre esa información.
Varios enfoques para el análisis de datos incluyen ver qué sucedió (análisis descriptivo), por qué sucedió algo (análisis de diagnóstico), qué va a suceder (análisis predictivo) o qué se debe hacer a continuación (análisis prescriptivo).
El análisis de datos ayuda a una empresa a optimizar su rendimiento, desempeñarse de manera más eficiente, maximizar las ganancias o tomar decisiones guiadas más estratégicamente.
Las técnicas y procesos de análisis de datos se han automatizado en procesos mecánicos y algoritmos que funcionan sobre datos sin procesar para consumo humano.
El análisis de datos se basa en una variedad de herramientas de software que van desde hojas de cálculo, visualización de datos y herramientas de informes, programas de extracción de datos o lenguajes de código abierto para la mayor manipulación de datos.
PREGUNTAS MÁS FRECUENTES
¿Por qué es importante el análisis de datos?
El análisis de datos es importante porque ayuda a las empresas a optimizar su rendimiento. Implementarlo en el modelo comercial significa que las empresas pueden ayudar a reducir los costos al identificar formas más eficientes de hacer negocios. Una empresa también puede usar el análisis de datos para tomar mejores decisiones comerciales y ayudar a analizar las tendencias y la satisfacción de los clientes, lo que puede conducir a nuevos y mejores productos y servicios.
¿Cuáles son los 4 tipos de análisis de datos?
El análisis de datos se divide en cuatro tipos básicos. El análisis descriptivo describe lo que ha sucedido durante un período determinado. El análisis de diagnóstico se centra más en por qué sucedió algo. El análisis predictivo se mueve hacia lo que es probable que suceda a corto plazo. Finalmente, el análisis prescriptivo sugiere un curso de acción.
¿Quién utiliza el análisis de datos?
El análisis de datos ha sido adoptado por varios sectores, como la industria de viajes y hotelería, donde los tiempos de respuesta pueden ser rápidos. Esta industria puede recopilar datos de los clientes y descubrir dónde se encuentran los problemas, si los hay, y cómo solucionarlos. El cuidado de la salud es otro sector que combina el uso de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados y el análisis de datos puede ayudar a tomar decisiones rápidas. Del mismo modo, la industria minorista utiliza grandes cantidades de datos para satisfacer las demandas en constante cambio de los compradores.
