Información general sobre el análisis de datos

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Antes de que los datos se puedan usar para contar una historia, se deben someter a un proceso que permita usarlos en la historia. El análisis de datos es el proceso de identificar, limpiar, transformar y modelar los datos para detectar información significativa y útil. Después, los datos se convierten en una historia a través de informes para el análisis con el fin de admitir el proceso crítico de toma de decisiones.

Creación de informes sobre datos de confianza

A medida que el mundo se vuelve más controlado por datos, la narrativa a través del análisis de datos se convierte en un componente y un aspecto fundamental de las pequeñas y grandes empresas. Es el motivo por el que las organizaciones continúan contratando analistas de datos.

Las empresas controladas por datos toman decisiones basadas en la narrativa que transmiten sus datos y, en el mundo actual, los datos no se usan en todo su potencial, un desafío al que la mayoría de las empresas se debe enfrentar. El análisis de datos es y debe ser un aspecto fundamental de todas las organizaciones para ayudar a determinar el impacto para su negocio, y debe incluir la evaluación de la opinión de los clientes, la realización de investigaciones de mercado y productos, y la identificación de tendencias u otra conclusión sobre los datos.

Aunque el proceso de análisis de datos se centra en las tareas de limpieza, modelado y visualización de datos, el concepto de análisis de datos y su importancia para las empresas no se debe subestimar. Para analizar los datos, los componentes principales del análisis se dividen en las siguientes categorías:

  • Descriptivo
  • Diagnóstico
  • Predictivo
  • Prescriptivo
  • Cognitivo

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo ayuda a responder preguntas sobre lo que ha sucedido, en función de datos históricos. Las técnicas de análisis descriptivo resumen grandes conjuntos de datos para describir resultados para las partes interesadas.

Mediante el desarrollo de indicadores clave de rendimiento (KPI), estas estrategias pueden facilitar el seguimiento del éxito o el fracaso de los objetivos clave. En muchos sectores se usan métricas como la rentabilidad de la inversión (ROI), y las métricas especializadas se desarrollan para realizar un seguimiento del rendimiento en sectores específicos.

Un ejemplo de análisis descriptivo es la generación de informes para proporcionar una visión de los datos financieros y de ventas de una organización.

Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico ayuda a responder preguntas sobre por qué se ha producido un evento. Las técnicas de análisis de diagnóstico complementan el análisis descriptivo básico y usan los resultados del análisis descriptivo para identificar la causa de estos eventos. Después, los indicadores de rendimiento se investigan aún más para descubrir por qué estos eventos han mejorado o empeorado. Este proceso se suele realizar en tres pasos:

  1. Identificación de anomalías en los datos. Estas anomalías pueden ser cambios inesperados en una métrica o en un mercado determinado.

  2. Recopilación de datos relacionados con estas anomalías.

  3. Uso de técnicas estadísticas para detectar relaciones y tendencias que expliquen estas anomalías.

Análisis predictivo

El análisis predictivo ayuda a responder a preguntas sobre lo que ocurrirá en el futuro. Las técnicas de análisis predictivo usan datos históricos para identificar tendencias y determinar la probabilidad de que se repitan. Las herramientas de análisis predictivo proporcionan conclusiones valiosas sobre lo que podría ocurrir en el futuro. Engloban diversas técnicas estadísticas y de aprendizaje automático, como las de redes neuronales, árboles de decisión y regresión.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo ayuda a responder preguntas sobre las acciones que se deben llevar a cabo para lograr un objetivo. Las conclusiones obtenidas con el análisis prescriptivo permiten a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos. Esta técnica permite que, en caso de incertidumbre, las empresas tomen decisiones fundamentadas. Las técnicas de análisis prescriptivo dependen utilizan el aprendizaje automático como una de sus estrategias para buscar patrones en conjuntos de datos de gran tamaño. Mediante el análisis de eventos y decisiones anteriores, las organizaciones pueden calcular la probabilidad de otros resultados.

Análisis cognitivo

El análisis cognitivo intenta obtener inferencias a partir de datos y patrones existentes, derivar conclusiones en función de bases de conocimiento existentes y, después, devolver estos resultados a la base de conocimiento para futuras inferencias, un bucle de comentarios de autoaprendizaje. El análisis cognitivo ayuda a saber lo que podría ocurrir si cambiaran las circunstancias y a determinar cómo se podrían controlar estas situaciones.

Las inferencias no son consultas estructuradas basadas en una base de datos de reglas, sino supuestos no estructurados que se recopilan de varios orígenes y se expresan con distintos grados de confianza. El análisis cognitivo eficaz depende de algoritmos de aprendizaje automático y usa varios conceptos del procesamiento de lenguaje natural para entender orígenes de datos desaprovechados anteriormente, como los registros de conversaciones de centros de llamadas y revisiones de productos.

Ejemplo

Mediante la habilitación de informes y visualizaciones de datos, una empresa minorista usa análisis descriptivos para examinar patrones de compras de años anteriores a fin de determinar qué productos podrían ser populares el año siguiente. Es posible que la empresa también examine datos complementarios para comprender el éxito de un producto concreto y si esa tendencia se mantiene, lo que le ayudará a determinar si debe mantener existencias de ese producto.

Es posible que una empresa determine que un producto concreto fue popular en un período de tiempo determinado. Y entonces puede usar este análisis para saber si los esfuerzos de marketing o las actividades en redes sociales han contribuido al aumento de las ventas.

Una faceta subyacente del análisis de datos es que las empresas necesitan ser capaces de confiar en sus datos. Como práctica, el proceso de análisis de datos toma datos de fuentes de confianza y los convierte en algo que es consumible, significativo y fácil de comprender para ayudar con el proceso de toma de decisiones. El análisis de datos permite a las empresas comprender sus datos de manera integral a través de procesos y decisiones controladas por datos, para de ese modo confiar en sus decisiones.

A medida que la cantidad de datos crece, también lo hace la necesidad de analistas de datos. Un analista de datos sabe cómo organizar la información y sintetizarla en algo relevante y comprensible. También sabe cómo recopilar los datos correctos y qué hacer con ellos, es decir, dar sentido a los datos a pesar de la sobrecarga de datos.