¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es una disciplina enfocada en extraer conocimientos de los datos, actualmente es muy relevante para la mayoría de las compañías es por eso que en Soluciones Avanzadas de Impresión decidimos compartirles la información más esencial sobre este tema.

Engloba los procesos, mecanismos y técnicas de análisis y administración de información, incluida la compilación, agrupación y almacenamiento de los mismos. La finalidad primordial del estudio de datos es ejecutar tecnologías y exámenes estadísticos en los datos para poder identificar tendencias y solucionar problemas.

Características del análisis de datos:

Esta asignatura se convierte en una pieza cada vez más importante en las empresas por ser una vía para evaluar y dar forma a los procesos mercantiles y así poder prosperar en la toma de decisiones y el rendimiento comercial.

El análisis de datos se fundamenta en una diversidad de áreas, contempla la programación de equipos de cómputo, la estadística y las matemáticas, para llevar a cabo un diagnóstico de datos en un intento por definir, pronosticar y aumentar la productividad y rendimiento.

Para asegurar un análisis contundente, los equipos de trabajo de esta área sacan provecho de una gama de tácticas de gestión de datos, que abarcan minado de datos, depuración de datos, transición, modelaje de éstos, entre otras.

Analítica de datos vs. Análisis de datos.

A pesar de que las denominaciones data analytics y data analysis se intercambian con frecuencia, data analysis es un subgrupo de la analítica de datos que se encarga de estudiar, depurar y transformar datos para deducir conclusiones. Por otro lado, la analítica de datos involucra los instrumentos y técnicas recurridas para efectuar el análisis de datos.

Analítica de datos frente al análisis de negocios.

La analítica empresarial es otra subcategoría del estudio de datos. Este subconjunto emplea técnicas de la analítica de datos, tales como la minería de información y el modelado predictivo, para elevar resoluciones comerciales.

Gartner, empresa consultora y de investigación, determina la analítica empresarial como “soluciones que se utilizan para crear modelos de análisis y simulaciones para crear escenarios, comprender realidades y predecir estados futuros”.

Tipos de analítica de datos

Existen cuatro clases de analítica, las cuales las describimos a continuación:

• Analítica descriptiva: Emplea datos históricos y vigentes de numerosas fuentes para calificar el estatus actual a través de la identificación de tendencias y pautas. En la analítica empresarial, este es el contexto de la Inteligencia Empresarial (BI).

• Analítica de diagnóstico: Esta categoría aplica datos (a menudo generados a través de análisis descriptivos) para averiguar los factores o los argumentos del desempeño anterior.

• Analítica predictiva: La analítica predictiva frecuentemente se considera un tipo de “análisis avanzado” y, a menudo, se basa del aprendizaje automatizado y / o del aprendizaje exhaustivo.
• Analítica prescriptiva: Es una clase de análisis sofisticado que involucra la aplicación de test y otras tecnologías para proponer soluciones concretas que ofrecerán los resultados pretendidos. En el ámbito comercial, la analítica predictiva emplea aprendizaje automático, normas comerciales y algoritmos.

Métodos y técnicas de analítica de datos.

Los analistas de datos aplican varios métodos y técnicas para analizar los datos. De acuerdo con Emily Stevens, editora de CareerFoundry, siete de los más populares son:

• Análisis de cohortes
• Análisis de conglomerados
• Análisis de series de tiempo
• Análisis de sentimientos
• Análisis de regresión
• Simulación de Monte Carlo 
• Análisis factorial

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