Para muchas empresas la falta de datos no es una preocupación. En realidad, les sucede lo contrario, existe demasiada información disponible como para tomar una decisión obvia. Con semejante cantidad de datos, es necesaria más información acerca de los datos.

Es necesario entender cuáles son los tipos de datos que necesitas, extraer conclusiones precisas de ellos y que estas te ayuden en tu proceso de toma de decisiones. En otras palabras, es necesario realizar un análisis. Con el enfoque y herramientas adecuados, la analítica de datos puede convertir lo que inicialmente era un montón de información desperdigada en una valiosa herramienta a la hora de tomar decisiones.

¿Qué es la analítica de datos?

La analítica de datos se define como el método de de análisis de datos en bruto para encontrar tendencias y abordar problemas, definición que deja de manifiesto su amplio espectro de aplicación. El proceso del análisis de datos tiene componentes esenciales que ayudan en diferentes ámbitos. Unificando dichos componentes, una analítica de datos fructífera proporcionará una panorámica clara de dónde está tu negocio, de dónde viene y hacia dónde se dirige.

¿Cuál es la función de la analítica de datos?

La analítica de datos se sitúa en la intersección entre la estadística, las tecnologías de la información y la visión empresarial. Combinados, estos campos ayudan a organizaciones y empresas a alcanzar el éxito. El principal objetivo de la analítica de datos es mejorar la eficiencia y el rendimiento a partir de la detección de patrones en los datos, lo que significa trabajar los datos de diferentes maneras.

Los pasos de la analítica de datos

  • La gestión de los datos o data warehousing es un aspecto fundamental de la analítica de datos. Incluye el diseño y la implementación de bases de datos que luego permitirán acceder a los resultados de el análisis de los datos. Habitualmente implica la creación y gestión de bases de datos SQL como Reshift o Snowflake. En la actualidad elegir qué base de datos utilizar supone un desafío para las empresas. Por lo tanto, en caso de encontrarse en esta disyuntiva es necesario recabar más información, como por ejemplo ver las ventajas y los inconvenientes de Redshift vs Snowflake para poder tomar la mejor decisión para tu caso.
  • La minería de datos o data mining es otro proceso crucial para la mayoría de las funciones de análisis de datos. Consiste en la extracción de datos de fuentes de datos desorganizadas. Puede incluir grandes y complejas bases de datos, textos o datos en bruto. Los pasos principales de este procedimiento son la extracción, transformación y carga de datos (normalmente referidos como ETL por sus siglas en inglés). Estos pasos transforman la información en crudo en datos estructurados utilizables, dejándolos listos para su almacenamiento y análisis. Esta parte del proceso suele ser la que más tiempo consume de todas.
  • El análisis estadístico permite a los analistas extraer reflexiones acerca de los datos. Se utilizan métodos tanto de la rama de la estadística clásica como del llamado Machine Learning. El Big data sirve para construir modelos estadístico que evidencien tendencias en los datos. Estos modelos pueden ser utilizados a posteriori en nuevos datos para realizar predicciones y tomar decisiones bien informadas. Lenguajes de programación como Python o R son cruciales para el proceso. Existen además paquetes de software libre y librerías como por ejemplo MATLAB que pueden servir para realizar análisis avanzados.
  • El último paso en los procesos de análisis de datos es la presentación. Esta fase permite mostrar las revelaciones obtenidas a los stakeholders. La visualización de los datos suele ser la herramienta más relevante. Las representaciones cuidadas ayudan a contar la historia detrás de los datos que posteriormente servirá para que los gestores y ejecutivos comprendan la importancia de las observaciones.

 

¿Por qué es la analítica de datos tan importante?

El campo de aplicación de la analítica de datos es muy amplio. El análisis de grandes cantidades de datos puede mejorar la eficacia de muchos sectores de la industria. Mejorar el rendimiento permite a las empresas alcanzar el éxito en un mercado cada vez más competitivo.
Uno de los primeros sectores en adoptarlo ha sido el sector financiero. La analítica de datos tiene un papel importante en el sector bancario y otros sectores del campo de las finanzas, utilizado para gestionar los riesgos y predecir tendencias del mercado. Las puntuaciones de crédito son un modelo de análisis de datos que nos afecta a todos. La analítica de datos también es utilizada para identificar y prevenir el fraude así mejorar el rendimiento y minimizar el riesgo de las instituciones financieras.

El uso de la analítica de datos maximiza el ROI (return of investment) y los beneficios y proporciona información vital en campos como el sanitario, la protección del medio ambiente o la prevención de delitos. Un ejemplo importante es el de el llamado internet de las cosas o IoT que se complementa perfectamente con el análisis de datos, ya que los dispositivos IoT contienen multitud de sensores que están recogiendo información de forma constante.

En resumen

Cada día se almacena más y más información, lo que suponen nuevas oportunidades para aplicar la analítica de datos a nuevos sectores. La analítica de datos ayuda a organizaciones e individuos a interpretar la información analizando datos en bruto buscando tendencias y revelaciones. Sus técnicas y herramientas ayudan a miles de empresas a tomar buenas decisiones y a alcanzar el éxito.

 

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