¿Cuál es el objetivo principal del análisis de datos?

El análisis de datos es una disciplina centrada en extraer información de los datos. Comprende los procesos, herramientas y técnicas de análisis y gestión de datos, incluyendo la recopilación, organización y almacenamiento de datos. El objetivo principal de la analítica de datos es aplicar análisis estadísticos y tecnologías sobre los datos para encontrar tendencias y resolver problemas. El análisis de datos se ha vuelto cada vez más importante en la empresa como medio para analizar y dar forma a los procesos empresariales y mejorar la toma de decisiones y los resultados empresariales.

¿Cuáles son los cuatro tipos de análisis de datos?

El análisis se divide ampliamente en cuatro tipos: análisis descriptivo, que intenta describir lo que ha ocurrido en un momento determinado; análisis diagnóstico, que evalúa por qué ha ocurrido algo; análisis predictivo, que determina la probabilidad de que algo suceda en el futuro; y análisis prescriptivo, que proporciona acciones recomendadas para lograr un resultado deseado.

Más concretamente:

Análisis descriptivo utiliza datos históricos y actuales de múltiples fuentes para describir el estado actual, o un estado histórico especificado, identificando tendencias y patrones. En el análisis de negocios, este es el ámbito de Inteligencia empresarial (BI) .

Análisis predictivo aplica técnicas como el modelado estadístico, la predicción y el aprendizaje automático a la producción de análisis descriptivos y diagnósticos para hacer predicciones sobre resultados futuros. Análisis predictivo a menudo se considera un tipo de “análisis avanzado”, y con frecuencia depende del aprendizaje automático y/o profundo.

Análisis preceptivo es un tipo de análisis avanzado que implica la aplicación de pruebas y otras técnicas para recomendar soluciones específicas que ofrecerán los resultados deseados. En los negocios, la analítica predictiva utiliza el aprendizaje automático, reglas de negocio y algoritmos.

Métodos y técnicas de análisis de datos

Análisis de regresión: El análisis de regresión es un conjunto de procesos estadísticos utilizados para estimar las relaciones entre variables para determinar cómo los cambios en una o más variables pueden afectar a otra. Por ejemplo, ¿cómo podría afectar el gasto en redes sociales a las ventas?
Simulación de Monte Carlo: Según Investopedia , “Monte Carlo simulaciones se utilizan para modelar la probabilidad de diferentes resultados en un proceso que no se puede predecir fácilmente debido a la intervención de variables aleatorias.” Se utiliza con frecuencia para el análisis de riesgo.
Análisis de factores: El análisis de factores es un método estadístico para tomar un conjunto de datos masivo y reducirlo a uno más pequeño y manejable. Esto tiene el beneficio añadido de descubrir a menudo patrones ocultos. En un entorno empresarial, el análisis de factores se utiliza a menudo para explorar cosas como la lealtad del cliente.
Análisis de cohortes: El análisis de cohortes se utiliza para dividir un conjunto de datos en grupos que comparten características comunes, o cohortes, para el análisis. Esto se utiliza a menudo para entender los segmentos de clientes.
Análisis de agrupaciones: StatisticsSolutions define el análisis de clusters como “una clase de técnicas que se utilizan para clasificar objetos o casos en grupos relativos llamados clusters”. Se puede utilizar para revelar estructuras en los datos: las compañías de seguros podrían utilizar el análisis de clusters para investigar por qué ciertos lugares están asociados con reclamaciones de seguros particulares, por ejemplo.
Análisis de series temporales: EstadísticasSoluciones define el análisis de series temporales como “una técnica estadística que se ocupa de los datos de series temporales o del análisis de tendencias. Los datos de las series temporales significan que los datos se encuentran en una serie de períodos o intervalos de tiempo concretos”. El análisis de las series temporales puede utilizarse para identificar tendencias y ciclos a lo largo del tiempo, por ejemplo, números de ventas semanales. Se utiliza con frecuencia para la previsión económica y de ventas.
Análisis de los sentimientos: Análisis de los sentimientos utiliza herramientas como: Procesamiento de idiomas naturales , análisis de texto, lingüística computacional, etc., para entender los sentimientos expresados en los datos. Mientras que los seis métodos anteriores buscan analizar datos cuantitativos (datos que se pueden medir), el análisis de sentimientos busca interpretar y clasificar los datos cualitativos organizándolos en temas. A menudo se usa para entender cómo se sienten los clientes acerca de una marca, producto o servicio.

Herramientas de análisis de datos

Los analistas de datos y otros que trabajan con el análisis utilizan una gama de herramientas para ayudarles en sus funciones. Los siguientes son algunos de los más populares:

Talend: Una plataforma para transformaciones y carga de archivos de big data utilizada por ingenieros de datos, arquitectos de datos, analistas y desarrolladores

Análisis de datos vs. ciencia de datos

Análisis de datos y ciencias de los datos están estrechamente relacionados. El análisis de datos es un componente de la ciencia de los datos, utilizado para entender cómo son los datos de una organización. Generalmente, la salida de análisis de datos son informes y visualizaciones. La ciencia de los datos toma la salida de la analítica para estudiar y resolver problemas.

La diferencia entre análisis de datos y ciencias de los datos a menudo se ve como uno de escala de tiempo. El análisis de datos describe el estado actual o histórico de la realidad, mientras que la ciencia de datos utiliza esos datos para predecir y/o comprender el futuro.

Análisis de datos vs. análisis de datos

Si bien los términos análisis de datos y análisis de datos se utilizan con frecuencia indistintamente, el análisis de datos es un subconjunto de análisis de datos que se ocupan de examinar, limpiar, transformar y modelar datos para extraer conclusiones. El análisis de datos incluye las herramientas y técnicas utilizadas para realizar el análisis de datos.

Análisis de datos vs. análisis de negocios

Análisis de negocios es otro subconjunto de análisis de datos. El análisis empresarial utiliza técnicas de análisis de datos, como la minería de datos, el análisis estadístico y el modelado predictivo, para impulsar mejores decisiones empresariales. Gartner define análisis de negocios como “soluciones usadas para construir modelos de análisis y simulaciones para crear escenarios, entender realidades y predecir estados futuros”.

Ejemplos de análisis de datos

Las organizaciones de todas las industrias aprovechan el análisis de datos para mejorar las operaciones, aumentar los ingresos y facilitar las transformaciones digitales. He aquí tres ejemplos:

UPS ofrece resiliencia, flexibilidad con análisis predictivos: Empresa naviera multinacional UPS ha creado la herramienta analítica empresarial armonizada (HEAT) para ayudarle capturar y analizar datos del cliente, datos operativos y datos de planificación para seguir el estado en tiempo real de cada paquete a medida que se mueve a través de su red. La herramienta le ayuda a realizar un seguimiento de los aproximadamente 21 millones de paquetes que entrega todos los días.

El análisis predictivo ayuda a Owens Corning a desarrollar palas de turbina: El fabricante Owens Corning, con la ayuda de su centro de análisis de excelencia, ha utilizado análisis predictivo para agilizar el proceso de prueba de los aglutinantes utilizado en la creación de telas de vidrio para las palas de turbinas eólicas. Analytics ha ayudado a la empresa a reducir el tiempo de prueba para cualquier material nuevo dado de 10 días a unas dos horas.

Kaiser Permanente reduce los tiempos de espera con análisis: Kaiser Permanente ha estado usando una combinación de análisis, aprendizaje automático y IA para revisión de las operaciones de datos de sus 39 hospitales y más de 700 consultorios médicos en Estados Unidos desde 2015. Utiliza la analítica para anticipar y resolver mejor los posibles cuellos de botella, lo que le permite proporcionar una mejor atención al paciente, al tiempo que mejora la eficiencia de las operaciones diarias.

Salarios de análisis de datos

Estos son algunos de los títulos de trabajo más populares relacionados con el análisis de datos y el salario promedio para cada puesto, de acuerdo con los datos de PayScale .