Data analytics que hace
Análisis de datos frente a ciencia de datos
Como proceso de análisis de datos brutos para encontrar tendencias y responder a preguntas, la definición de analítica de datos capta el amplio alcance de este campo. Sin embargo, incluye muchas técnicas con objetivos muy diferentes.
El proceso de análisis de datos tiene algunos componentes que pueden ayudar a una variedad de iniciativas. Combinando estos componentes, una iniciativa de análisis de datos exitosa proporcionará una imagen clara de dónde se está, dónde se ha estado y hacia dónde se debe ir.
El análisis de datos es un campo muy amplio. Hay cuatro tipos principales de análisis de datos: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Cada tipo tiene un objetivo diferente y un lugar distinto en el proceso de análisis de datos. También son las principales aplicaciones de la analítica de datos en las empresas.
Estos tipos de análisis de datos proporcionan la información que las empresas necesitan para tomar decisiones eficaces y eficientes. Utilizados de forma combinada, proporcionan una comprensión completa de las necesidades y oportunidades de una empresa.
Los analistas de datos se encuentran en la intersección de la tecnología de la información, la estadística y los negocios. Combinan estos campos para ayudar a las empresas y organizaciones a tener éxito. El objetivo principal de un analista de datos es aumentar la eficiencia y mejorar el rendimiento descubriendo patrones en los datos.
Ejemplo de análisis de datos
La analítica de big data examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas casi de inmediato, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.
El concepto de big data existe desde hace años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que llegan a sus empresas, pueden aplicar la analítica y obtener un valor significativo de ellos. Pero incluso en los años 50, décadas antes de que nadie pronunciara el término “big data”, las empresas utilizaban la analítica básica (esencialmente números en una hoja de cálculo que se examinaban manualmente) para descubrir ideas y tendencias. Sin embargo, las nuevas ventajas que aporta el análisis de big data son la velocidad y la eficiencia. Mientras que hace unos años una empresa reunía información, ejecutaba análisis y descubría información que podía utilizarse para tomar decisiones en el futuro, hoy esa empresa puede identificar ideas para tomar decisiones inmediatas. La capacidad de trabajar más rápido -y mantenerse ágil- da a las organizaciones una ventaja competitiva que no tenían antes.
Pasos de la analítica 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.
La analítica de datos es un término amplio que engloba 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 y 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, viendo o reorganizando el contenido para conseguir otra vista u otro clic.
Tipos de análisis de datos
Big Data es hoy la palabra de moda, y con la cantidad de datos que generan cada minuto los consumidores y/o las empresas de todo el mundo, se puede encontrar un enorme valor en el análisis de Big Data.
El análisis de Big Data es un proceso utilizado para extraer información significativa, como patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias de mercado y preferencias de los clientes. La analítica de Big Data ofrece varias ventajas: puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones y prevenir actividades fraudulentas, entre otras cosas.
Tomemos como ejemplo la plataforma de streaming de música Spotify. La empresa tiene casi 96 millones de usuarios que generan una enorme cantidad de datos cada día. A través de esta información, la plataforma basada en la nube genera automáticamente sugerencias de canciones -a través de un motor de recomendación inteligente- basadas en los “me gusta”, los “compartidos”, el historial de búsqueda, etc. Lo que permite esto son las técnicas, herramientas y marcos de trabajo que son el resultado de la analítica de Big Data.
Si eres un usuario de Spotify, seguro que te has encontrado con la sección de recomendaciones más importantes, que se basa en tus gustos, tu historial y otras cosas. Utilizar un motor de recomendación que aprovecha las herramientas de filtrado de datos que recogen datos y luego los filtran mediante algoritmos funciona. Esto es lo que hace Spotify.