¿Cuáles son los principales métodos de análisis de datos?

Según Accenture, 175 zettabytes de datos existirá para 2025, pero sigue existiendo una brecha entre el valor de los datos —la incapacidad de liberar el valor comercial de los datos—. Accenture informa que sólo el 32% de las empresas pueden actualmente extraer valor comercial de sus datos. Para aprovechar al máximo las oportunidades derivadas de los datos, las organizaciones deben utilizar técnicas de análisis de datos y hacer que el negocio sirva de base para una estrategia de análisis de datos que pueda ayudar a superar los siguientes desafíos:

Mala calidad de los datos . Las causas de la mala calidad de los datos incluyen problemas del sistema, errores humanos y datos obsoletos. Según Gartner, las organizaciones pierden alrededor de $15 millones al año debido a problemas de calidad de los datos, haciendo que la argumentos empresariales para la mejora de la calidad de los datos una alta prioridad.
Ausencia de una estrategia de datos eficaz . PwC estima que las organizaciones pueden tomar decisiones cinco veces más rápido con un una estrategia de datos eficaz que garantice la protección de los datos, de alta calidad y valor, y utilizable para fines comerciales.
Dificultad para encontrar empleados cualificados . Según un informe de SHRM, el 75% de los encuestados afirman que escasez mundial de conocimientos especializados ha hecho que la contratación de candidatos calificados sea más difícil. Las habilidades de análisis de datos son una de las tres habilidades técnicas que faltan, según el informe.
Falta de patrocinio ejecutivo . Empresas no llegar a ser impulsado por los datos por diversas razones. Sin embargo, construir una cultura centrada en los datos sólo puede tener éxito cuando los ejecutivos de los niveles más altos de una organización se comprometen a desbloquear el valor de los datos.
Silos de datos . La falta de una sola fuente de verdad puede dar lugar a silos de datos, colecciones dispares de información que no se comparten eficazmente. Gobernanza eficaz de los datos puede desglosar estos silos de datos y permitir a las organizaciones extraer el valor comercial de sus datos.

Empresas basadas en datos puede extraer el valor comercial de los datos a través del ingenio humano y el análisis de datos, un proceso de obtención de información a partir de datos para tomar decisiones informadas.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es una técnica que normalmente implica múltiples actividades como la recopilación, limpieza y organización de los datos. Estos procesos, que normalmente incluyen software de análisis de datos, son necesarios para preparar los datos con fines comerciales. El análisis de datos también se conoce como análisis de datos , descrito como la ciencia del análisis de datos brutos para extraer conclusiones fundamentadas basadas en los datos.

Big data . Se definen los macrodatos como un enorme conjunto de datos que sigue creciendo a un ritmo exponencial con el tiempo. Los cuatro elementos fundamentales características de los macrodatos son volumen, variedad, velocidad y variabilidad. El volumen describe la cantidad, la velocidad se refiere a la velocidad de crecimiento de los datos, y la variedad indica diferentes fuentes de datos. Veracidad habla a la calidad de los datos , determinando si proporciona valor comercial o no.
Datos estructurados/no estructurados . Los datos estructurados son un modelo de datos predefinido, como una base de datos tradicional de columnas de filas. Los datos no estructurados vienen en un formato que no cabe en filas y columnas y pueden incluir videos, fotos, audio, texto y más. Una comparación de datos estructurados frente a datos no estructurados revela que los datos estructurados son más fáciles de gestionar y analizar.
Metadatos . Metadatos es una forma de datos que describe y proporciona información sobre otros datos. Por ejemplo, los metadatos de una imagen pueden incluir el autor, el tipo de imagen y la fecha creada. Los metadatos permiten a los usuarios organizar datos no estructurados en categorías, lo que facilita el trabajo con ellos.
Datos en tiempo real . Los datos que se presentan tan pronto como se adquieren se conocen como datos en tiempo real . Este tipo de datos es útil cuando las decisiones requieren información actualizada. Por ejemplo, un corredor de bolsa puede utilizar un ticker del mercado de valores para rastrear el la mayoría de las poblaciones activas en tiempo real .
Datos de la máquina . Gracias a Internet de las Cosas (IoT), sensores y otras tecnologías, los datos pueden ser generados automáticamente por sistemas de fábrica y otras máquinas, tecnología de la información y la infraestructura de telecomunicaciones, coches inteligentes, dispositivos portátiles y más. Este tipo de datos se conoce como datos de la máquina porque es producido enteramente por máquinas sin instrucción humana.

Los métodos y técnicas de análisis de datos son útiles para encontrar información sobre datos, como métricas, hechos y cifras. Los dos métodos principales para el análisis de datos son las técnicas de análisis de datos cualitativos y las técnicas de análisis de datos cuantitativos. Estas técnicas de análisis de datos se pueden utilizar de forma independiente o en combinación con la otra para ayudar a los líderes empresariales y los responsables de la toma de decisiones a adquirir conocimientos empresariales de diferentes tipos de datos .

Análisis cuantitativo de los datos

El análisis cuantitativo de datos implica trabajar con variables numéricas —incluyendo estadísticas, porcentajes, cálculos, mediciones y otros datos— ya que la naturaleza de los datos cuantitativos es numérica. Las técnicas de análisis cuantitativo de datos suelen incluir trabajar con algoritmos, herramientas de análisis matemático y software para manipular datos y descubrir información que revele el valor comercial.

Por ejemplo, un analista de datos financieros puede cambiar una o más variables en el balance de Excel de una empresa para proyectar el futuro rendimiento financiero de su empleador. El análisis cuantitativo de datos también se puede utilizar para evaluar los datos del mercado para ayudar a una empresa a fijar un precio competitivo para su nuevo producto.

Análisis cualitativo de los datos

Los datos cualitativos describen información que es típicamente no numérica. El enfoque de análisis cualitativo de datos implica trabajar con identificadores únicos, como etiquetas y propiedades, y variables categóricas, como estadísticas, porcentajes y mediciones. Un analista de datos puede utilizar enfoques de observación de primera mano o participantes, realizar entrevistas, realizar grupos focales, o revisar documentos y artefactos en análisis cualitativo de datos .

El análisis cualitativo de datos se puede utilizar en varios procesos empresariales. Por ejemplo, las técnicas de análisis cualitativo de datos suelen formar parte del proceso de desarrollo de programas informáticos. Los evaluadores de software registran errores, que van desde errores funcionales hasta errores de ortografía, para determinar la gravedad de los errores en una escala predeterminada: de crítico a bajo. Cuando se recopilan, estos datos proporcionan información que puede ayudar a mejorar el producto final.

Dos técnicas de análisis de datos para datos cuantitativos son el análisis de regresión (que examina las relaciones entre dos variables) y el análisis de hipótesis (que prueba si una hipótesis es verdadera). Dos técnicas de análisis de datos para datos cualitativos son el análisis de contenido (que mide los cambios de contenido a lo largo del tiempo y a través de los medios) y el análisis del discurso (que explora las conversaciones en su contexto social).

Técnicas de análisis de datos cuantitativos

Cada una de las diversas técnicas de análisis de datos cuantitativos tiene un enfoque diferente para extraer valor de los datos. Por ejemplo, a Simulación de Monte Carlo es una técnica de análisis de datos cuantitativos que simula y estima la probabilidad de resultados en condiciones inciertas en campos como finanzas, ingeniería y ciencia. Un proveedor de servicios de telecomunicaciones móviles puede utilizarlo para analizar el rendimiento de la red utilizando diferentes escenarios para encontrar oportunidades de optimizar su servicio. Otros tipos de datos cuantitativos y ejemplos incluir la tabulación cruzada y el análisis de tendencias.

A continuación se presentan descripciones y pasos típicos involucrados en dos técnicas populares de análisis de datos cuantitativos: análisis de regresión y análisis de hipótesis.

A través de experimentos que implican manipular los valores de variables independientes, un analista de datos cuantitativos puede evaluar el impacto de los cambios en la variable dependiente. El proceso se puede pensar en términos de causa y efecto. Por ejemplo, una variable independiente puede ser la cantidad que un individuo invierte en el mercado de valores con la variable dependiente la cantidad total de dinero que un individuo tendrá cuando se jubile.

Los dos tipos principales de análisis de regresión son lineales simples y múltiples lineales.

Análisis de regresión lineal simple

Una fórmula de análisis de regresión lineal simple incluye una variable dependiente y una variable independiente. La representación matemática de la variable dependiente es típicamente Y, mientras que X representa la variable independiente.

Un ejemplo del uso de regresión lineal es un investigador de mercado que analiza la relación entre los productos de su empresa y la satisfacción del cliente. Al clasificar los niveles de satisfacción del cliente en una escala de 1 a 10, el investigador de mercado puede colocar valores numéricos en los datos recopilados. Utilizando estos datos cuantitativos, pueden realizar un análisis de regresión para determinar una relación lineal entre un producto (variable independiente) y la satisfacción del cliente (variable dependiente).

Análisis de regresión lineal múltiple

El análisis de regresión lineal múltiple también incluye una variable dependiente. La principal diferencia es que contiene varias variables independientes, resultando en una fórmula potencialmente compleja para realizar un análisis de regresión. Sin embargo, herramientas como Microsoft Excel y software estadístico como SPSS pueden simplificar la tarea de análisis de regresión lineal múltiple.

Análisis de hipótesis

El análisis de hipótesis es una técnica de análisis de datos que utiliza datos de muestra para probar una hipótesis. El análisis de hipótesis es un método estadístico de ensayo para validar una suposición y determinar si es plausible o fáctica. En este enfoque, un analista desarrolla dos hipótesis — sólo una de ellas puede ser cierta. Dos componentes fundacionales del análisis de hipótesis son la hipótesis nula y la hipótesis alternativa.

Hipótesis nula

La primera hipótesis es la hipótesis nula. Null significa que no hay diferencia entre dos grupos representados en los datos. Por ejemplo, una hipótesis nula alegaría que no existe diferencia en el rendimiento escolar entre los estudiantes de las comunidades de altos ingresos (grupo 1) y los de las zonas de bajos ingresos (grupo 2). Al realizar un análisis de hipótesis, el objetivo del investigador o analista es demostrar que existe una diferencia entre los grupos del estudio, rechazando así la validez de la hipótesis nula.

Hipótesis alternativa

La hipótesis alternativa es típicamente lo contrario de la hipótesis nula. Digamos que el crecimiento anual de ventas de un producto en particular en existencia durante 15 años es del 25%. La hipótesis nula en este ejemplo es que la tasa media de crecimiento es del 25% para el producto. El objetivo de un análisis de hipótesis es determinar si la hipótesis nula no es cierta. En este ejemplo, un analista utiliza la hipótesis alternativa para comprobar si la tasa de crecimiento del 25% es exacta. Por lo tanto, la hipótesis alternativa es que la tasa de crecimiento es no 25% para el producto. En este ejemplo, la muestra aleatoria puede ser la tasa de crecimiento del producto durante cinco años en lugar de 15 años. Al final de la prueba, un analista de datos puede sacar una conclusión basada en los resultados.

Técnicas de análisis cualitativo de datos

Técnicas de análisis de datos cualitativos se basan en dos principales datos cualitativos enfoques: deductivos e inductivos.

Enfoque deductivo . Este método de análisis es utilizado por investigadores y analistas que ya tienen una teoría o una idea predeterminada de la probable entrada de una población de muestra. El enfoque deductivo tiene como objetivo recopilar datos que puedan apoyar metódica y con precisión una teoría o hipótesis.
Enfoque inductivo . En este enfoque, un investigador o analista con poca visión del resultado de una población muestral recoge la cantidad apropiada y apropiada de datos sobre un tema de interés. Luego, investigan los datos para buscar patrones. El objetivo es desarrollar una teoría para explicar los patrones encontrados en los datos.

Dos de las principales técnicas de análisis de datos cualitativos utilizadas por los analistas de datos son el análisis de contenido y el análisis del discurso. Otro método popular es el análisis narrativo, que se centra en historias y experiencias compartidas por los participantes de un estudio. A continuación se describen las descripciones y los pasos típicos que intervienen en el análisis de contenido y el análisis del discurso.

Análisis de contenido

Los investigadores y analistas de datos pueden utilizar el análisis de contenido para identificar patrones en diversas formas de comunicación. Análisis de contenido puede revelar patrones en la comunicación grabada que indican el propósito, los mensajes y el efecto del contenido.

El análisis de contenido también puede ayudar a determinar la intención de los productores de contenido y el impacto en el público objetivo. Por ejemplo, el análisis de contenido de los mensajes políticos puede aportar ideas cualitativas sobre la política de empleo en medio de la pandemia de COVID-19. Un analista podría identificar casos en los que la palabra “empleo” aparece en los medios sociales, las noticias y otros medios y se correlaciona con otros términos relevantes, como “economía”, “negocios” y “calle principal”. Un analista puede entonces estudiar las relaciones entre estas palabras clave para entender mejor la intención de una campaña política con sus mensajes.

El proceso de análisis de contenido contiene varios componentes, entre ellos los siguientes:

Identificar las fuentes de datos

El primer paso en el proceso de análisis de contenido es seleccionar el tipo de contenido a analizar. Las fuentes pueden variar desde el texto encontrado en forma escrita desde libros, periódicos y publicaciones en redes sociales hasta la forma visual encontrada en fotografías y videos.

Determinar los criterios de datos

Este paso implica determinar qué hará que un texto en particular sea relevante para el estudio. Las preguntas para evaluar los criterios de datos pueden incluir: ¿El texto menciona un tema específico o connota un evento relacionado con el tema? ¿Se encuentra dentro de un rango de fecha o ubicación geográfica especificado?

Desarrollar la codificación de los datos

Dado que los datos cualitativos no son numéricos, deben codificarse en preparación para la medición. Esto requiere el desarrollo de un conjunto o sistema de códigos para categorizar los datos. Una vez desarrollado el sistema de codificación, los códigos pertinentes pueden aplicarse a textos específicos.

Analizar los resultados

Todo el trabajo en los pasos anteriores conduce al proceso de examen de datos. Los analistas de datos buscan patrones y correlaciones en los datos para interpretar los resultados y sacar conclusiones. Pueden incorporar técnicas estadísticas para el análisis de datos a fin de extraer más información de los datos.

Análisis del discurso

Un mensaje no es siempre lo que parece, por lo que “leer entre líneas”, o la capacidad de determinar los mensajes subyacentes en la comunicación, es esencial. Cuando las comunicaciones, ya sean verbales o escritas, tienen un mensaje indirecto o subyacente, pueden ser interpretadas de una manera por un grupo y de una manera totalmente diferente por otro, llevando potencialmente a una ruptura en el discurso civil.

El análisis del discurso ayuda a comprender el contexto social y cultural de la comunicación verbal y escrita a lo largo de las conversaciones. El análisis del discurso tiene como objetivo investigar el contexto social de la comunicación y cómo las personas usan el lenguaje para lograr sus objetivos, como evocar una emoción, sembrar dudas o construir confianza. Análisis del discurso analiza las señales verbales y no verbales. Por ejemplo, la manera en que un orador se detiene en una palabra o frase en particular puede revelar entendimientos sobre la intención o actitud del orador hacia esa frase.

El análisis del discurso ayuda a interpretar el verdadero significado y la intención de la comunicación y aclara los malentendidos. Por ejemplo, un análisis de las transcripciones de las conversaciones entre un médico y un paciente puede revelar si el paciente realmente entendió un diagnóstico.

Un analista puede distinguir el subtexto sutil en la comunicación a través del análisis del discurso para diferenciar si el contenido es hecho, ficción o propaganda.

Los pasos en el análisis del discurso incluyen:

Definir la pregunta de investigación

Definir la cuestión de la investigación determina el objetivo de la investigación y proporciona un propósito claro. La pregunta de investigación guiará el análisis.

Seleccione los tipos de contenido

Los materiales utilizados para la investigación pueden incluir texto en las redes sociales, discursos, mensajes en folletos de marketing, comunicados de prensa y más.

Recopilar los datos

El contenido recopilado para el análisis se centra típicamente en un tema que entrega el mensaje (como un líder político o una empresa) y su público objetivo (ciudadanos y clientes, por ejemplo).

Analizar el contenido

Palabras, frases, oraciones y estructura de contenido pueden revelar patrones en las actitudes e intenciones del sujeto con su mensaje y la respuesta o reacción del público.

Una mirada más de cerca a las técnicas estadísticas para el análisis de datos

Técnicas estadísticas utilizar enfoques matemáticos para proporcionar ideas, observaciones y conclusiones. Los procesos abarcan hipótesis de ensayo y la realización de estimaciones y predicciones de datos o cantidades desconocidos. Las técnicas estadísticas para el análisis de datos pueden ayudar a los responsables de la toma de decisiones de diversas maneras, como la determinación del riesgo de diferentes escenarios empresariales o la previsión de las ventas en condiciones cambiantes del mercado.

Los datos cuantitativos son numéricos, por lo tanto, pueden ser analizados utilizando técnicas de análisis estadístico para encontrar patrones o significados. Los datos cualitativos también se pueden analizar utilizando técnicas de análisis estadístico. Pero como los datos cualitativos son típicamente no numéricos, primero deben clasificarse y agruparse en categorías significativas.

Las técnicas estadísticas utilizadas en el análisis de datos cualitativos y cuantitativos incluyen la teoría fundamentada y la tabulación cruzada.

Teoría fundamentada

Este enfoque inductivo sistemático reúne, sintetiza, analiza y conceptualiza datos cualitativos y cuantitativos. Analistas que utilizan una Enfoque basado en la teoría observar los datos e identificar patrones antes de desarrollar una teoría. Este tipo de enfoque es típico en la investigación cualitativa.

Los métodos cuantitativos se estructuran típicamente de la manera opuesta; primero, se desarrolla una teoría y luego se observan los datos para los patrones. Investigación teórica fundamentada los métodos son útiles cuando los datos sobre un tema en particular son escasos. La flexibilidad del enfoque teórico basado permite a los investigadores encontrar patrones, tendencias y relaciones tanto en datos cualitativos como cuantitativos. Sobre la base de los hallazgos, un investigador construye una teoría fundada o “fundada” en los datos.

Tabulación cruzada

Esta técnica de análisis de datos proporciona información sobre la relación entre las diferentes variables en un formato de tabla. Permite a los investigadores observar dos o más variables simultáneamente. Los datos se clasifican según al menos dos variables categóricas, representadas como filas y columnas. Por lo tanto, cada variable debe clasificarse en al menos dos categorías.

Por ejemplo, tabulación cruzada puede ser útil en la comercialización y para revisar los comentarios de los clientes. Una columna puede proporcionar valores que indiquen si un cliente estaba satisfecho o insatisfecho con su experiencia. Una fila puede presentar variables identificando el tipo de cliente (online o en tienda, por ejemplo). Un análisis estadístico de los datos puede revelar información de tablas pobladas con muchos datos. Por ejemplo, el Chi-cuadrado es una técnica de hipótesis estadística que permite a los analistas observar valores y sacar conclusiones en más de una categoría, proporcionando una valiosa visión empresarial.

Desbloquear el valor comercial de las técnicas de análisis de datos

Las empresas tienen un tesoro de datos a su alcance gracias a la música digital, el cine, la televisión y los juegos, y la digitalización de los procesos empresariales. Los datos son generados todos los días por usuarios de teléfonos móviles y PCs, máquinas de IoT y otros dispositivos.

La naturaleza rápida y en evolución de los Big Data hace que sea difícil de gestionar y analizar con el software tradicional de gestión de datos. Las técnicas de análisis de datos desempeñan un papel clave en la transformación de los datos de investigación en conocimientos significativos para ayudar en la toma de decisiones empresariales. Las percepciones derivadas de los datos pueden conducir al crecimiento de los ingresos, a un mejor rendimiento operativo y de marketing, y a unas relaciones más sólidas con los clientes, haciendo del análisis de datos una habilidad clave para crear valor empresarial.