Análisis de datos

Análisis de datos

El análisis de datos es el proceso de exploración, transformación y examinación de datos para identificar tendencias y patrones que revelen insights importantes y aumenten la eficiencia para respaldar la toma de decisiones. Una estrategia moderna de análisis de datos empodera a los sistemas y a las organizaciones para trabajar a partir de análisis automatizados en tiempo real, lo que garantiza resultados inmediatos y de gran impacto.

El proceso de análisis de datos

El proceso de análisis de datos se basa en varios pasos y fases. Es posible que las conclusiones de fases posteriores requieran volver a trabajar en una fase anterior, lo que implica un proceso más cíclico que lineal. Lo más importante es que el éxito de los procesos de análisis de datos depende de la capacidad de repetición y automatización de cada uno de estos pasos.

El proceso de análisis se divide de mejor manera en los siguientes pasos y fases:

 

Entrada de datos: determina los requisitos y recopila los datos. Esto implica un poco de trabajo de investigación, como hablar con los stakeholders, averiguar quiénes son los responsables de los datos y obtener acceso a estos últimos.

Preparación de datos: se trata de la estrategia y la táctica de preparación de los datos para su objetivo principal de producir insights de análisis. Esto incluye limpiar y consolidar los datos sin procesar para transformarlos en datos estructurados y listos para el análisis. También incluye probar los resultados en cada parte del proceso de preparación para garantizar que el análisis esté generando los resultados deseados.

Exploración de datos: la exploración de datos, o análisis exploratorio de datos, es el proceso de estudio e investigación de un gran conjunto de datos mediante el muestreo, el análisis estadístico, la identificación de patrones y la elaboración de perfiles visuales, entre otros. Los métodos no son necesariamente científicos ni concluyentes, sino que sirven para comprender mejor la transformación de los datos.

Enriquecimiento de datos: se enriquecen y aumentan los datos con entradas y conjuntos de datos adicionales para mejorar el análisis. Este paso en el proceso de análisis de datos es fundamental para revelar nuevos insights mediante la observación de datos desde una nueva perspectiva.

Ciencia de datos: se trata de aplicar métodos más avanzados de extracción de datos para obtener significados e insights más profundos y difíciles de extraer, que son en gran medida imposibles de obtener mediante modalidades más rudimentarias de procesamiento de datos. Esto incluye algoritmos, entrenamiento de modelos, aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA), por mencionar algunos.

Business intelligence: se pueden obtener resultados de negocios a través de la combinación de datos, software, infraestructura, procesos comerciales e intuición humana de una organización. Los resultados ofrecen insights accionables a través de informes, paneles de control y visualizaciones para ayudar a tomar decisiones comerciales.

Generación de informes: los resultados del análisis de datos deben compartirse de una manera eficaz que preserve los conocimientos adquiridos. La generación de informes se trata de organizar ese conocimiento y sus resultados en un formato fácil de comprender.

Optimización: dado que las variables cambian con el tiempo, es necesario optimizar y mejorar los modelos para que sigan cumpliendo su propósito inicial o para que evolucionen a partir de este propósito basándose en nuevas entradas o características cambiantes.

Tipos de análisis de datos

Existen varios tipos diferentes de análisis de datos. Estos son los siguientes:

·         Análisis descriptivo: responde la pregunta “¿Qué sucedió?” (¿Cuáles fueron nuestras ventas de la semana pasada?)

·         Análisis de diagnóstico: responde la pregunta “¿Por qué sucedió esto?” (¿Por qué aumentaron nuestras ventas con respecto a la semana anterior?)

·         Análisis predictivo: responde la pregunta “¿Qué sucederá?” (¿Cómo creemos que serán nuestras ventas en esas mismas tiendas durante la temporada de fiestas?)

·         Análisis prescriptivo: responde la pregunta “¿Qué debo hacer?” (Según nuestras predicciones, recomendamos enviar más cantidad de un producto determinado a fin de evitar que se agote).

Los análisis descriptivos y de diagnóstico les permiten a los analistas de datos y a los líderes nivelar el conjunto. Estos procesos son bloques de creación que preparan el camino para obtener insights más sofisticados a partir de análisis predictivos y prescriptivos.

Creación de una base de análisis de datos consolidada

Los datos se encuentran en cualquier sistema u organización que exista actualmente. Muchos sistemas u organizaciones utilizan los análisis para mejorar sus procesos u obtener resultados impactantes. No hay duda de que el análisis de datos es importante. El enfoque de las organizaciones modernas es establecer una estrategia de análisis de datos consolidada, que garantice insights en tiempo real y una toma de decisiones con miras al futuro.

Una solución de análisis moderna depende de la automatización

Dentro de la práctica de análisis de datos hay una gran cantidad de soluciones puntuales que se ajustan a cada paso o fase mencionados anteriormente en el proceso de análisis de datos. Sin embargo, un problema principal del enfoque de las soluciones puntuales es la incapacidad de automatizar fácilmente el proceso completo de análisis y ciencia de datos. La automatización de la analítica permite un verdadero análisis en tiempo real, ya que se basa en la automatización de todo el proceso en una única solución analítica.

Con la introducción de la automatización del análisis de datos, las organizaciones y los equipos analíticos pueden automatizar todas y cada una de las partes de su proceso de analítica (desde la entrada inicial de datos, la limpieza, el enriquecimiento, la ciencia de datos y el aprendizaje automático, hasta la escritura de los datos en las aplicaciones pertinentes, las bases de datos en la nube, las plataformas de BI, etc.), todo incluido en una única solución

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