Definición de la analítica de datos

Qué es el análisis de datos?

La analítica de datos es la ciencia que analiza los datos en bruto para sacar conclusiones sobre esa información. Muchas de las técnicas y procesos de la analítica de datos se han automatizado en procesos mecánicos y algoritmos que trabajan sobre datos brutos para el consumo humano.

Puntos clave

  • La analítica de datos es la ciencia que analiza los datos en bruto para sacar conclusiones sobre esa información.
  • Las técnicas y los procesos de análisis de datos se han automatizado en procesos mecánicos y algoritmos que trabajan sobre datos en bruto para el consumo humano. 
  • La analítica de datos ayuda a una empresa a optimizar su rendimiento.

Entender el análisis de datos

La analítica de datos es un término amplio que abarca muchos tipos diversos de análisis de datos. Cualquier tipo de información puede someterse a las técnicas de análisis de datos para obtener información que pueda utilizarse 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 con el fin de aumentar la eficiencia general de una empresa o sistema.

Por ejemplo, las empresas manufactureras suelen registrar el tiempo de funcionamiento, el tiempo de inactividad y la cola de trabajo de varias máquinas y luego analizan los datos para planificar mejor las cargas de trabajo de modo que las máquinas funcionen más cerca de su capacidad máxima.

El análisis de datos puede hacer mucho más que señalar los cuellos de botella en la producción. Las empresas de juegos utilizan la analítica de datos para establecer programas de recompensas para los jugadores que mantengan a la mayoría de ellos activos en el juego. Las empresas de contenidos utilizan muchos de los mismos análisis de datos para que usted siga haciendo clic, mirando o reorganizando el contenido para conseguir otra vista u otro clic.

El análisis de datos es importante porque ayuda a las empresas a optimizar sus resultados. Su implantación en el modelo de negocio permite a las empresas reducir costes mediante la identificación de formas más eficientes de hacer negocios y el almacenamiento de grandes cantidades de datos. Una empresa también puede utilizar la analítica de datos para tomar mejores decisiones de negocio y ayudar a analizar las tendencias y la satisfacción de los clientes, lo que puede conducir a nuevos -y mejores- productos y servicios.

Pasos del análisis de datos

El proceso de análisis de datos implica varios pasos diferentes:

  • El primer paso es determinar las necesidades de datos o cómo se agrupan los datos. Los datos pueden separarse por edad, demografía, ingresos o género. Los valores de los datos pueden ser numéricos o estar divididos por categorías.
  • El segundo paso en el análisis de datos es el proceso de recopilación. Esto puede hacerse a través de una variedad de fuentes como ordenadores, fuentes online, cámaras, fuentes ambientales o a través del personal.
  • Una vez recogidos los datos, hay que organizarlos para poder analizarlos. Puede tener lugar en una hoja de cálculo u otro tipo de software que pueda tomar datos estadísticos.
  • Los datos se limpian antes del análisis. Esto significa que se depura y se comprueba para garantizar que no haya duplicidades ni errores, y que no esté incompleta. Este paso ayuda a corregir cualquier error antes de que pase a un analista de datos para ser analizado.
  • Tipos de análisis de datos

    El análisis de datos se divide en cuatro tipos básicos.

  • Análisis descriptivo: Describe lo que ha sucedido durante un periodo de tiempo determinado. ¿Ha aumentado el número de visitas?? ¿Son las ventas más fuertes este mes que el anterior??
  • Análisis de diagnóstico: Se centra más en la razón por la que ha ocurrido algo. Esto implica la entrada de datos más diversos y un poco de hipótesis. ¿Afectó el clima a las ventas de cerveza?? ¿La última campaña de marketing ha tenido un impacto en las ventas??
  • Análisis predictivo: Esto se traslada a lo que probablemente va a ocurrir a 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 prescriptivo: Esto sugiere un curso de acción. Si la probabilidad de un verano caluroso, medida como una media de estos cinco modelos meteorológicos, es superior al 58%, deberíamos añadir un turno de tarde a la fábrica de cerveza y alquilar un tanque adicional para aumentar la producción.
  • La analítica de datos es la base de muchos sistemas de control de calidad en el mundo financiero, incluido el siempre popular programa Six Sigma. Si no se mide correctamente algo -ya sea su 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 la analítica de datos son el de los viajes y la hostelería, donde los cambios pueden ser rápidos. Este sector puede recopilar datos de los clientes y averiguar dónde están los problemas, si los hay, y cómo solucionarlos.

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

    ¿Por qué es importante el análisis de datos??

    La analítica de datos es importante porque ayuda a las empresas a optimizar su rendimiento. Su aplicación en el modelo de negocio permite a las empresas reducir costes identificando formas más eficientes de hacer negocios. Una empresa también puede utilizar la analítica 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?

    La analítica de datos se divide en cuatro tipos básicos. El análisis descriptivo describe lo que ha sucedido en un periodo de tiempo determinado. Los análisis de diagnóstico se centran más en el motivo por el que ha sucedido algo. El análisis predictivo se centra en lo que probablemente ocurrirá a corto plazo. Por último, el análisis prescriptivo sugiere un curso de acción.

    Quién utiliza la analítica de datos?

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

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