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¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es la ciencia de analizar datos sin procesar para sacar conclusiones sobre esa información. Los procesos y algoritmos mecánicos que trabajan sobre materias primas para consumo humano tienen muchas técnicas y procesos de análisis de datos automatizados.

Las técnicas de análisis de datos pueden revelar tendencias y métricas que se perderían sin la gran cantidad de información. Esta información se puede utilizar para optimizar los procesos y aumentar la eficiencia general de una empresa o sistemas.

Comprender el análisis de datos

El análisis de datos es un término amplio que abarca muchos tipos diferentes de análisis de datos. Cualquier tipo de información se puede someter a técnicas de análisis de datos para obtener información que se pueda utilizar para mejorar las cosas.

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

El análisis de datos puede hacer mucho más que mostrar cuellos de botella en la producción. Las empresas de juegos utilizan 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, viendo o reorganizando el contenido para obtener otra vista o clic.

El proceso de 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 desglosarse por edad, datos demográficos, ingresos o género. Los valores de los datos pueden ser numéricos o divididos por categoría.
  2. El segundo paso en el análisis de datos es el proceso de recopilación. Esto se puede hacer a través de varias fuentes, como computadoras, fuentes en línea, cámaras, fuentes ambientales o personal.
  3. Una vez que se recolectan los datos, se deben organizar para que puedan ser analizados. Se puede organizar una hoja de cálculo u otro tipo de software que pueda capturar datos estadísticos.
  4. Luego, los datos se limpian antes de ser analizados. 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 proceder al análisis de datos para su análisis.

[Important: Data analytics focuses on coming to conclusions based on what the analyst already knows.]

Conclusiones clave

  • El análisis de datos es la ciencia de analizar datos sin procesar para sacar conclusiones sobre esa información.
  • Las técnicas y procesos de análisis de datos se han automatizado en procesos mecánicos y algoritmos que trabajan sobre materias primas para consumo humano.
  • El análisis de datos ayuda a una empresa a optimizar su desempeño.

Por qué se relaciona el análisis de datos

El análisis de datos es importante porque ayuda a las empresas a optimizar su rendimiento. Al implementarlo en el modelo comercial, 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 analizar las tendencias y la satisfacción del cliente, lo que puede conducir a nuevos y mejores productos y servicios.

Tipos de análisis de datos

El análisis de datos se divide en cuatro tipos básicos.

  1. Análisis descriptivo describe lo que sucedió durante un período de tiempo. ¿Ha aumentado el número de visitas? ¿Las ventas son más fuertes este mes que el pasado?
  2. Análisis de diagnóstico se centra más en por qué sucedió algo. Esto implica entradas de datos más diversas y pocas hipótesis. ¿El clima afectó las ventas de cerveza? ¿Esa última campaña de marketing ha tenido un impacto en las ventas?
  3. Analítica predictiva se traslada a lo que probablemente suceda pronto. ¿Qué pasó con sus ventas la última vez que tuvimos un verano caluroso? ¿Cuántos modelos meteorológicos predicen un verano caluroso este año?
  4. Análisis prescriptivo recomienda acción. Si la probabilidad de un verano caluroso se mide como el 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.

Consideraciones especiales: ¿Quién usa el análisis de datos?

Algunos de los sectores que han adoptado el uso del análisis de datos incluyen la industria de viajes y hotelería, donde es posible la reestructuración. Esta industria puede recopilar datos de clientes y averiguar dónde están los problemas, si los hay, y cómo solucionarlos.

La atención médica combina el uso de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados y utiliza análisis de datos para tomar decisiones rápidas. Del mismo modo, la industria minorista utiliza numerosas cantidades de datos para satisfacer las constantes demandas de los compradores. La información que los minoristas recopilan y brindan puede ayudarlos a identificar tendencias, recomendar productos y aumentar las ganancias.