El análisis de datos lleva protagonizando los pasos que dan las organizaciones para su transformación, se considera de obligado cumplimiento si se quieren convertir los datos sin procesar en información práctica. Es una forma inequívoca de apoyarse en los datos para resolver cualquier tipo de incidencia. Como resultado, tener una estrategia en torno al dato permitirá mejorar la toma de decisiones e impulsar el crecimiento empresarial.
Índice de temas
Qué es el análisis de datos
Se podría decir que el análisis de datos es el proceso de búsqueda y transformación de los datos en información de valor para una empresa con objeto de mejorar la toma de decisiones. Como paso más allá, esta estrategia de análisis de datos deberá trabajar con información automatizada y en tiempo real para garantizar resultados inmediatos y de gran impacto.
De otro modo se podría decir que el análisis de datos es el proceso de depurar datos y extraer información relevante que ayuda a las empresas a tomar decisiones.
Inicio y necesidad de analizar los datos
No es raro escuchar el término big data cuando se aborda la analítica de datos, ya que este juega un papel crucial al procesar grandes volúmenes de datos para convertirlos en información útil. A partir de este punto surge la necesidad de cerrar un objetivo y, a continuación, de crear una estrategia para recopilar y agregar los datos apropiados.
La estrategia de análisis de datos deberá trabajar con información automatizada y en tiempo real
Un ejemplo evidente es sobre el problema de negocio que se intenta resolver. Es así como el trabajo de un analista de datos consiste en comprender a la empresa y sus objetivos con la profundidad suficiente para poder plantear el problema de la forma adecuada. Si se pierden clientes, la solución vendrá por mejorar su experiencia y aumentar la retención de estos sin cargar costes.
Objetivos del análisis de datos
Una organización se plantea abordar una estrategia en torno al dato a partir de una serie de objetivos. El primero y fundamental es evaluar y conseguir una mejora de la calidad de los datos a partir de la extracción de información. La analítica de datos busca aplicar análisis estadísticos y tecnologías a los datos para encontrar tendencias y resolver problemas. La analítica de datos ha adquirido cada vez más importancia en la empresa como medio para analizar y dar forma a los procesos empresariales y mejorar la toma de decisiones.
Tipos de análisis. Lineal, no lineal
La analítica de datos se basa en una serie de disciplinas, como la programación informática, las matemáticas y la estadística. Para garantizar un análisis solvente, los equipos de análisis de datos utilizan una serie de técnicas de gestión de datos, como la minería de datos, la limpieza de datos, la transformación de datos y el modelado de datos.
También cobra importancia saber si el conjunto de datos dado es lineal o no lineal, ya que ayuda a elegir los algoritmos adecuados para entrenar un modelo de alto rendimiento.
La estructura de datos en la que los elementos de datos se organizan de forma secuencial o lineal y en la que cada elemento está unido al anterior y al siguiente adyacente se denomina estructura de datos lineal, frente a lo opuesto que son las estructuras de datos no lineales. Las estructuras de datos lineales son fáciles de implementar a diferencia de las no lineales porque la memoria del ordenador está organizada de forma lineal.
Análisis cualitativo, cuantitativo
Para los interesados en elaborar un correcto análisis empresarial, es fundamental comprender las diferencias entre un análisis cuantitativo y uno cualitativo. En términos generales, el análisis cuantitativo implica mirar los datos duros, los números reales. El análisis cualitativo es menos tangible, se refiere a características subjetivas y opiniones, cosas que no pueden expresarse en cifras.
El análisis cuantitativo utiliza rasgos que pueden expresarse en hechos y cifras, mientras que el análisis cualitativo es subjetivo e inductivo
En las empresas, el análisis cuantitativo utiliza rasgos que pueden expresarse en hechos y cifras para crear conjuntos de datos que los directivos pueden tener en cuenta a la hora de tomar decisiones estratégicas.
Las empresas utilizan el análisis cualitativo para evaluar situaciones en las que los números son imposibles. Mientras que el análisis cuantitativo es objetivo y deductivo, el cualitativo es subjetivo e inductivo; en el ámbito empresarial, por ejemplo, pedir información a los clientes sobre por qué eligieron su producto.
Métodos de análisis
El proceso de análisis de datos no es una única técnica o paso. Más bien emplea varios métodos diferentes para recopilar, procesar y analizar los datos con el fin de deducir ideas e información procesable. Algunos de ellos son:
– Análisis de regresión. Se utiliza para comprender la relación entre variables dependientes (lo que se quieren comprender, como las cifras de ventas de una tienda) y variables independientes (factor que influye en la variable dependiente, como el tiempo).
– Análisis de dispersión. Se utiliza para determinar el grado de dispersión de su conjunto de datos.
– Análisis de redes neuronales artificiales. Usa el aprendizaje automático para analizar datos y hacer inferencias de forma similar a como lo haría un cerebro humano.
– Análisis de la teoría fundamentada. La teoría fundamentada es un método cualitativo de análisis de datos que adopta un enfoque inductivo de la investigación. La investigación fundamentada se centra en el desarrollo de teorías basadas en los datos recogidos.
– Clúster analytics. Los analistas recopilan puntos de datos similares de un conjunto de datos determinado y los agrupan en un grupo o clúster. A continuación, los analistas pueden buscar patrones dentro de esos grupos para obtener información y predecir comportamientos futuros.
Pasos para hacer un análisis
El primer paso en cualquier proceso de análisis de datos es definir su objetivo o plantear el problema. Después, hay que crear una estrategia para recopilar y agregar los datos apropiados. Para ello es fundamental determinar qué datos necesita. Puede tratarse de datos cuantitativos o cualitativos. Una vez recopilados los datos, el siguiente paso es prepararlos para el análisis. Esto significa limpiarlos o depurarlos, y es crucial para asegurarse de que está trabajando con datos de alta calidad. Ahora viene el análisis de los datos, aunque el tipo de análisis dependerá de cuál sea el objetivo.
Herramientas y software para el análisis
El software de análisis de datos puede rastrear y analizar datos, permitiéndole crear informes y cuadros de mando procesables.
Para ello se requieren herramientas y software de análisis de datos adecuados, algunos de los cuales son los siguientes:
Microsoft Power BI: Data Visualization
Tableau: Business Intelligence
Qlik Sense: Machine Learning
Looker: Data Exploration
Klipfolio: Instant Metrics
Holistics: Business Intelligence
Mode: Data Science
Zoho Analytics: Robust Insights
Domo: Streamlining Workflows
Minitab: Statistical Data
Ventajas
La analítica mantiene informado de los cambios de comportamiento de los clientes y puede ayudar a mejorar la experiencia del usuario
El análisis de datos ayuda a una organización a tomar mejores decisiones. Muchas veces las decisiones en las organizaciones se toman más por intuición que por hechos y datos. Una de las razones podría ser la falta de acceso a datos de calidad que puedan ayudar a tomar mejores decisiones, por ello, la analítica puede ayudar a transformar los datos disponibles en información valiosa para los ejecutivos.
Las lagunas y las áreas de mejora dentro de una empresa se hacen evidentes y se pueden tomar medidas para aumentar la eficiencia general del lugar de trabajo, aumentando así la productividad.
La analítica mantiene además informado de los cambios de comportamiento de los clientes y puede ayudar a mejorar la experiencia del usuario.
Cursos y conocimientos necesarios
Cada año hay más demanda de analistas y científicos de datos con las competencias adecuadas para desempeñar esas funciones. De hecho, se espera que el número de ofertas de empleo para analistas crezca un 23% entre 2021 y 2031, tomando como referencia EEUU.
Pero ¿qué habilidades son las más demandadas en el mundo de los datos?
Una de ellas es SQL. Es el lenguaje estándar utilizado para comunicarse con las bases de datos y es la habilidad más importante que hay que aprender para conseguir un trabajo.
Los lenguajes de programación estadística, como R o Python, son capaces de limpiar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos de forma más eficiente.
El machine learning se ha convertido en uno de los avances más importantes de la ciencia de datos.
Probabilidad y estadística. La estadística es el campo de las matemáticas y las ciencias que se ocupa de recopilar, analizar, interpretar y presentar datos, y esta descripción coincide con lo que hace un analista de datos.
El futuro de la analítica de datos
Una encuesta mundial de KPMG puso de manifiesto que las organizaciones aún no pueden aprovechar todas las ventajas de la analítica de datos debido a problemas de calidad de los datos y a la falta de recursos capacitados. Los avances en la propia analítica de datos podrían resolver este problema, lo que podría desembocar en un proceso de toma de decisiones autónomo.
En el conocido ciclo de desarrollo de la analítica de datos en general, las organizaciones se encuentran actualmente en las fases de diagnóstico (por qué ha pasado), y descubrimiento (qué podemos aprender de ella).
Surgirán nuevas capacidades necesarias para gestionar la disponibilidad y el almacenamiento de datos con proveedores de nube como AWS, Google y Azure. Las organizaciones no necesitarán invertir en plataformas de análisis de datos, porque con la nube todas las capacidades pueden escalarse fácilmente.
Todos los dispositivos estarán conectados e intercambiarán datos dentro de IoT y proporcionarán enormes conjuntos de datos. Los datos de sensores como la ubicación, el tiempo, la salud, los mensajes de error, los datos de las máquinas, etc. permitirán capacidades de diagnóstico y análisis predictivo.
Además, será más fácil y sencillo vincular entre sí todo tipo de datos procedentes de diversas fuentes y obtener información en tiempo real.
