Análisis de datos

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es la ciencia de analizar datos sin procesar 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 funcionan sobre datos sin procesar para el consumo humano.

Comprensión del 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 someterse a técnicas de análisis de datos para obtener información que pueda usarse 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 se puede utilizar para optimizar los procesos y aumentar la eficiencia general de una empresa o sistema.

Por ejemplo, las empresas de fabricación a menudo registran el tiempo de ejecución, el tiempo de inactividad y la cola de trabajo de 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 los cuellos de botella en la producción. Las empresas de juegos utilizan el análisis de datos para establecer programas de recompensas 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 mantenerlo haciendo clic, mirando o reorganizando el contenido para obtener otra vista u otro clic.

El análisis de datos es importante porque ayuda a las empresas a optimizar su rendimiento. Implementarlo en el modelo comercial 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 comerciales y ayudar a analizar las tendencias y la satisfacción de los clientes, lo que puede conducir a productos y servicios nuevos y mejores.

El proceso involucrado en el análisis de datos implica varios pasos diferentes:

1. El primer paso es determinar los requisitos de datos o cómo se agrupan los datos. Los datos pueden estar separados por edad, datos demográficos, ingresos o género. Los valores de los datos pueden ser numéricos o dividirse por categoría.
2. El segundo paso en el análisis de datos es el proceso de recopilación. Esto se puede hacer a través de una variedad de fuentes, como computadoras, fuentes en línea, cámaras, fuentes ambientales o personal.
3. Una vez que se recopilan los datos, se deben organizar para que puedan ser analizados. La organización puede tener lugar en una hoja de cálculo u otra forma de software que pueda tomar datos estadísticos.
4. Luego, los datos se limpian antes del análisis. Esto significa que se limpia y se verifica para asegurarse de que no haya duplicaciones o errores, y que no esté incompleto. Este paso ayuda a corregir cualquier error antes de pasar a un analista de datos para su análisis.

[Importante: el análisis de datos se centra en llegar a conclusiones basadas en lo que el analista ya sabe].

Tipos de análisis de datos

El análisis de datos se divide en cuatro tipos básicos.

1. El análisis descriptivo describe lo que ha sucedido durante un período de tiempo determinado. ¿Ha aumentado el número de visitas? ¿Las ventas son más fuertes este mes que el pasado?
2. El análisis de diagnóstico se centra más en por qué sucedió algo. Esto implica entradas de datos más diversas y un poco de hipótesis. ¿El clima afectó las ventas de cerveza? ¿Esa última campaña de marketing tuvo un impacto en las ventas?
3. El análisis predictivo se traslada a lo que probablemente sucederá en el corto plazo. ¿Qué pasó con las rebajas la última vez que tuvimos un verano caluroso? ¿Cuántos modelos meteorológicos predicen un verano caluroso este año?
4. La analítica prescriptiva sugiere un curso de acción. Si la probabilidad de un verano caluroso se mide como un promedio de estos cinco modelos climáticos es superior al 58%, deberíamos agregar un turno de noche a la cervecería y alquilar un tanque adicional para aumentar la producción.

El análisis de datos es la base de muchos sistemas de control de calidad en el mundo financiero, incluido el popular programa Six Sigma. Si no está midiendo algo correctamente, ya sea su peso o la cantidad 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 hotelería, donde los tiempos de respuesta pueden ser rápidos. Esta industria puede recopilar datos de clientes y averiguar dónde se encuentran los problemas, si los hay, y cómo solucionarlos.

La atención médica 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 una gran cantidad de datos para satisfacer las demandas cambiantes de los compradores. La información que los minoristas recopilan y analizan puede ayudarlos a identificar tendencias, recomendar productos y aumentar las ganancias.

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