¿Qué es el análisis de datos y su propósito?

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es la ciencia de analizar datos brutos 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 trabajan sobre los datos brutos para el consumo humano.

Llaves para llevar

El análisis de datos es la ciencia de analizar datos brutos para sacar conclusiones sobre esa información.
El análisis de datos ayuda a un negocio a optimizar su rendimiento, a realizar más eficientemente, a maximizar los beneficios o a tomar decisiones más guiadas estratégicamente.
Las técnicas y procesos de análisis de datos se han automatizado en procesos mecánicos y algoritmos que trabajan sobre datos brutos para el consumo humano.
Varios enfoques para el análisis de datos incluyen mirar lo que sucedió (análisis descriptivo), por qué sucedió algo (análisis diagnóstico), lo que va a suceder (análisis predictivo), o lo que debe hacerse a continuación (análisis prescriptivo).

Comprensión de los 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 ser sometida a técnicas de análisis de datos para obtener información que se puede utilizar 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 puede utilizarse para optimizar los procesos y aumentar la eficiencia general de un negocio o sistema.

Por ejemplo, fabricación Las empresas a menudo registran el tiempo de funcionamiento, el tiempo de inactividad y la cola de trabajo para varias máquinas y luego analizan los datos para planificar mejor las cargas de trabajo para que las máquinas funcionen más cerca de la capacidad máxima.

El análisis de datos puede hacer mucho más que señalar cuellos de botella en producción. Las compañías de juegos utilizan análisis de datos para establecer horarios de recompensa 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 mantenerte haciendo clic, viendo o reorganizando contenido para obtener otra vista u otro clic.

El análisis de datos es importante porque ayuda a las empresas a optimizar sus resultados. Aplicarlo en el modelo de negocio 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 utilizar el análisis de datos para tomar mejores decisiones empresariales y ayudar a analizar las tendencias y la satisfacción de los clientes, lo que puede conducir a nuevos y mejores productos y servicios.

SQL

Algunos de los primeros días de análisis de datos modernos 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 utiliza ampliamente hoy en día.

Pasos del análisis de datos

El proceso de análisis de datos implica varios pasos diferentes:

El primer paso es determinar los requisitos de datos o cómo se agrupan los datos. Los datos pueden ser separados por edad, demografía, ingreso o sexo. Los valores de los datos pueden ser numéricos o dividirse por categoría.
El segundo paso en el análisis de datos es el proceso de recogida. Esto se puede hacer a través de una variedad de fuentes tales como computadoras, fuentes en línea, cámaras, fuentes ambientales, o a través de personal.
Una vez que los datos son recogidos, deben ser organizados para que puedan ser analizados. Esto puede ocurrir en una hoja de cálculo u otra forma de software que puede tomar datos estadísticos.
Los datos se limpian después antes del análisis. Esto significa que se limpia y comprueba para asegurarse de que no hay duplicación o error, y que no está incompleta. Este paso ayuda a corregir cualquier error antes de pasar a un analista de datos a analizar.

Tipos de análisis de datos

El análisis de datos se divide en cuatro tipos básicos.

Análisis descriptivo: Esto describe lo que ha sucedido durante un período de tiempo determinado. ¿Ha subido el número de vistas? ¿Las ventas son más fuertes este mes que el pasado?
Análisis diagnóstico: Esto se centra más en por qué sucedió algo. Esto implica más diversas entradas de datos y un poco de hipotetización. ¿El clima afectó a las ventas de cerveza? ¿Esa última campaña de marketing impactó en las ventas?
Análisis predictivo: Esto se mueve a lo que es probable que suceda en el 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 preceptivo: Esto sugiere un curso de acción. Si la probabilidad de un verano caluroso se mide como un promedio de estos cinco modelos meteorológicos es superior al 58%, deberíamos añadir un turno de noche 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, incluyendo el siempre popular Seis Sigma programa. Si no estás midiendo correctamente algo, ya sea tu peso o el número 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 hostelería, donde los cambios pueden ser rápidos. Esta industria puede recopilar datos del cliente y averiguar dónde los problemas, si los hay, mienten y cómo solucionarlos.

Healthcare combina el uso de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados y utiliza el análisis de datos para tomar decisiones rápidas. Del mismo modo, la industria minorista utiliza abundantes cantidades de datos para satisfacer las demandas siempre cambiantes de los compradores. La información que los minoristas recopilan y analizan puede ayudarles a identificar tendencias, recomendar productos y aumentar los beneficios.

En diciembre de 2021, el total promedio de un analista de datos en los Estados Unidos era poco más de $93,000.

Técnicas de análisis de datos

Hay varios métodos analíticos diferentes y técnicas que los analistas de datos pueden utilizar para procesar datos y extraer información. Algunos de los métodos más populares se enumeran a continuación.

Análisis de regresión implica analizar la relación entre variables dependientes para determinar cómo un cambio en una puede afectar el cambio en otra.
Análisis de factores implica llevar un conjunto de datos grande 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 romper un conjunto de datos en grupos de datos similares, a menudo rotos en una demografía del cliente. Esto permite a los analistas de datos y otros usuarios de análisis de datos sumergirse más en los números relacionados con un subconjunto específico de datos.
Simulaciones de Monte Carlo modelar la probabilidad de que ocurran diferentes resultados. A menudo se utilizan 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 seguimiento de los datos a lo largo del tiempo y solidifica la relación entre el valor de un punto de datos y la ocurrencia del punto de datos. Esta técnica de análisis de datos suele utilizarse para detectar tendencias cíclicas o para proyectar previsiones financieras.

Herramientas de análisis de datos

Además de una amplia gama de enfoques matemáticos y estadísticos para el cálculo de los 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 y reportar hallazgos.

El análisis de datos siempre ha tenido lazos sueltos con hojas de cálculo y Microsoft Excel. Ahora, los analistas de datos también interactúan a menudo con lenguajes de programación crudos para transformar y manipular bases de datos. Código abierto lenguajes como Python se utilizan a menudo. Se pueden utilizar herramientas más específicas para análisis de datos como R para el análisis estadístico o el modelado gráfico.

Los analistas de datos también tienen ayuda cuando informan o comunican los 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 minería de datos , mientras que Apache Spark es una plataforma de código abierto útil para procesar grandes conjuntos de datos. Los analistas de datos tienen ahora una amplia gama de capacidades tecnológicas para mejorar aún más el valor que aportan a su empresa.

¿Por qué es importante el análisis de datos?

El análisis de datos es importante porque ayuda a las empresas a optimizar sus resultados. Aplicarlo en el modelo de negocio significa que las empresas pueden ayudar a reducir los costos al identificar formas más eficientes de hacer negocios. Una empresa también puede utilizar el análisis de datos para tomar mejores decisiones empresariales 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. La analítica descriptiva describe lo que ha sucedido en un período dado. Analítica diagnóstica se centra más en por qué sucedió algo. Análisis predictivo se mueve a lo que es probable que suceda en el corto plazo. Finalmente, el análisis prescriptivo sugiere un curso de acción.

¿Quién está usando el análisis de datos?

El análisis de datos ha sido adoptado por varios sectores, como la industria de viajes y hostelería, donde los cambios pueden ser rápidos. Esta industria puede recopilar datos del cliente y averiguar dónde los problemas, si los hay, mienten y cómo solucionarlos. La asistencia sanitaria es otro sector que combina el uso de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados y análisis de datos puede ayudar a tomar decisiones rápidas. Del mismo modo, la industria minorista utiliza abundantes cantidades de datos para satisfacer las demandas siempre cambiantes de los compradores.

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. Utilizando una variedad de herramientas y técnicas, un conjunto de números brutos se pueden transformar en ideas informativas y educativas que impulsan la toma de decisiones y una gestión reflexiva.