El análisis de datos es el proceso de explorar y transformar datos para identificar tendencias y patrones que ayuden en la toma de decisiones y mejoren la eficiencia. Utiliza herramientas y tecnologías que permiten realizar análisis automatizados en tiempo real, proporcionando resultados inmediatos y significativos. Esta ciencia examina conjuntos de datos para extraer conclusiones y ampliar el conocimiento sobre diversos temas, adaptándose a las necesidades de diferentes industrias. Además, se emplea en la ciencia para validar o refutar teorías y modelos existentes. En general, el análisis de datos convierte información bruta en insights prácticos que impulsan el crecimiento y la toma de decisiones informadas.

Fases del análisis de datos:

El análisis de macrodatos sigue cinco pasos para analizar cualquier conjunto de datos de gran tamaño:

1. Recopilación de datos

Esto incluye identificar el origen de datos y recopilar datos de allí. La recopilación de datos sigue los procesos ETL o ELT.

• ETL(extracción, transformación y carga): En un proceso ETL, los datos generados se transforman primero en un formato estándar y, luego, se cargan en el almacenamiento.
• ELT (transformación de la carga extraída): En la ELT, los datos se cargan primero en la memoria y, luego, se transforman en el formato requerido.

2. Almacenamiento de datos

Según la complejidad de los datos, éstos se pueden trasladar a un almacenamiento como los almacenamientos de datos en la nube o los lagos de datos. Las herramientas de inteligencia empresarial pueden acceder a ellos cuando sea necesario.

3. Procesamiento de datos

Cuando los datos están en su sitio, hay que convertirlos y organizarlos para obtener resultados precisos de las consultas analíticas. Para ello, existen diferentes opciones de procesamiento de datos. La elección de la estrategia depende de los recursos informáticos y analíticos disponibles para su procesamiento.

4. Limpieza de datos

La limpieza de datos implica la búsqueda de errores, como duplicaciones, incoherencias, redundancias o formatos incorrectos. Asimismo, se usa para filtrar los datos no deseados para los análisis.

5. Análisis de datos

Este es el paso en el que los datos brutos se convierten en información procesable

Tipos de análisis de datos

Existen varios tipos diferentes de análisis de datos. Estos son los siguientes:

• Análisis descriptivo: responde la pregunta “¿Qué sucedió?” (¿Cuáles fueron nuestras ventas de la semana pasada?). Los científicos de datos se encargan de analizar estos datos para comprender lo que sucedió o sucede con ellos. Se caracteriza por la visualización de datos, como los gráficos circulares, de barras, lineales, tablas o narraciones generadas.
• Análisis de diagnóstico: responde la pregunta “¿Por qué sucedió esto?” (¿Por qué aumentaron nuestras ventas con respecto a la semana anterior?). El análisis de diagnóstico es un proceso de profundización o análisis detallado de los datos para entender por qué ocurrió algo. Se caracteriza por técnicas como el análisis detallado, el descubrimiento y la minería de datos o las correlaciones. Cada una de estas técnicas usa múltiples operaciones y transformaciones para analizar los datos brutos.
• Análisis predictivo: responde la pregunta “¿Qué sucederá?” (¿Cómo creemos que serán nuestras ventas en esas mismas tiendas durante la temporada de fiestas?). El análisis predictivo usa datos históricos para hacer previsiones precisas sobre las tendencias futuras. Se caracteriza por técnicas como el machine learning, la previsión, la coincidencia de patrones y el modelado predictivo. En cada una de estas técnicas, las computadoras se entrenan para invertir las conexiones de causalidad en los datos.
• Análisis prescriptivo: responde la pregunta “¿Qué debo hacer?” (Según nuestras predicciones, recomendamos enviar más cantidad de un producto determinado a fin de evitar que se agote). El análisis prescriptivo lleva los datos predictivos al siguiente nivel. No solo predice lo que es probable que ocurra, sino que sugiere una respuesta óptima para ese resultado. Puede analizar las posibles implicaciones de las diferentes alternativas y recomendar el mejor curso de acción. Se caracteriza por el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales y los motores de recomendación.

¿Por qué es importante el análisis de datos?

El análisis de datos ayuda a las empresas a obtener una mayor visibilidad y un conocimiento más profundo de sus procesos y servicios. Les proporciona información detallada sobre la experiencia del cliente y sus problemas. Al cambiar el paradigma más allá de los datos para conectar los conocimientos con la acción, las empresas pueden crear experiencias personalizadas para los clientes y productos digitales relacionados, optimizar las operaciones y aumentar la productividad de los empleados.

Referencias:

• Alteryx. (n.d.). ¿Qué es el análisis de datos? Recuperado el 25 de noviembre de 2024.
• Amazon Web Services. (n.d.). ¿Qué es el análisis de datos? - Explicación del análisis de datos. Recuperado el 25 de noviembre de 2024.