Análisis de datos
El análisis de datos es la ciencia de analizar datos en bruto 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 consumo humano.
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 procesos para aumentar la eficiencia general de un negocio o sistema.
Comprender el 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 se puede 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 varias máquinas y luego analizan los datos para planificar mejor las cargas de trabajo para que las máquinas operen más cerca de la capacidad máxima.
El análisis de datos puede hacer mucho más que señalar cuellos de botella en la producción. Las compañías de juegos usan análisis de datos para establecer horarios de recompensas para los jugadores que mantienen a la mayoría de los jugadores activos en el juego. Las compañías de contenido utilizan muchos de los mismos análisis de datos para mantenerlo haciendo clic, mirando o reorganizando contenido para obtener otra vista u otro clic.
El proceso involucrado en el análisis de datos implica varios pasos diferentes:
- El primer paso es determinar los requisitos de datos o cómo se agrupan los datos. Los datos pueden estar separados por edad, demografía, ingresos o sexo. Los valores de los datos pueden ser numéricos o dividirse por categoría.
- 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.
- Una vez que se recopilan los datos, deben organizarse para que puedan analizarse. La organización puede llevarse a cabo en una hoja de cálculo u otra forma de software que pueda tomar datos estadísticos.
- Los datos luego se limpian antes del análisis. Esto significa que se limpia y verifica para garantizar que no haya duplicación o error, 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 enfoca en llegar a conclusiones basadas en lo que el analista ya sabe.]
Para llevar clave
- El análisis de datos es la ciencia de analizar datos en bruto para sacar conclusiones sobre esa información.
- Las técnicas y procesos de análisis de datos se han automatizado en procesos mecánicos y algoritmos que funcionan sobre datos sin procesar para consumo humano.
- El análisis de datos ayuda a una empresa a optimizar su rendimiento.
Por qué es importante el análisis de datos
El análisis de datos es importante porque ayuda a las empresas a optimizar sus rendimientos. Implementarlo en el modelo de negocios significa que las compañías pueden ayudar a reducir costos al identificar formas más eficientes de hacer negocios y al almacenar grandes cantidades de datos.
Una empresa también puede usar 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 nuevos y mejores productos y servicios.
Tipos de análisis de datos
El análisis de datos se divide en cuatro tipos básicos.
- El análisis descriptivo describe lo que ha sucedido durante un período de tiempo determinado. ¿Han aumentado las visitas? ¿Son las ventas más fuertes este mes que el pasado?
- La analítica 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?
- El análisis predictivo se mueve hacia lo que probablemente sucederá en el corto plazo. ¿Qué pasó con las ventas la última vez que tuvimos un verano caluroso? ¿Cuántos modelos meteorológicos predicen un verano caluroso este año?
- La analítica prescriptiva sugiere un curso de acción. Si la probabilidad de un verano caluroso se mide ya que el promedio de estos cinco modelos climáticos es superior al 58%, deberíamos agregar un turno nocturno a la cervecería y alquilar un tanque adicional para aumentar la producción.
El análisis de datos respalda muchos sistemas de control de calidad en el mundo financiero, incluido el popular programa Six Sigma. Si no está midiendo adecuadamente algo, ya sea su peso o la cantidad de defectos por millón en una línea de producción, es casi imposible optimizarlo.
Consideraciones especiales: ¿Quién está usando el análisis de datos?
Algunos de los sectores que han adoptado el uso de análisis de datos incluyen la industria de viajes y hospitalidad, donde los cambios pueden ser rápidos. Esta industria puede recopilar datos de clientes y descubrir dónde se encuentran los problemas, si los hay, y cómo solucionarlos.
Healthcare combina el uso de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados y utiliza análisis de datos para tomar decisiones rápidas. Del mismo modo, la industria minorista utiliza grandes cantidades de datos para satisfacer las demandas en constante cambio 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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