Análisis de datos: todo lo que debes saber

Procesar de forma manual grandes cantidades de información requiere mucho tiempo y es difícil; es entonces que los analistas de datos acuden al rescate. El propósito del análisis de datos es procesar una gran variedad de información y sacar conclusiones basadas en ella (a diferencia del Data Science, que se ocupa de aplicar diversos algoritmos de preprocesamiento y métodos científicos a datos estructurados y no estructurados).

Algunos ejemplos de aplicación del análisis de datos son:

Análisis de sitios competitivos: se refiere a la exploración de datos sobre productos y precios.

Análisis SEO: es la recopilación del núcleo semántico y la búsqueda de errores. 

Campañas de marketing: recopilación de una base de clientes o búsqueda de plataformas adecuadas para publicidad. 

Llenar sitios web con contenido: por ejemplo, recopilar información de portales extranjeros para transferirla y adaptarla a un sitio web en español. 

Estudiar la actividad del usuario: analizar publicaciones, comentarios, hashtags, etc. 

Análisis de un extremo a otro de los procesos comerciales: esto es la recopilación de datos sobre los presupuestos de las campañas publicitarias, sus resultados y su recuperación. 

En general, el análisis de datos se utiliza para conocer cuál es la mejor decisión a tomar según los datos disponibles. En este artículo exploraremos qué es el análisis de datos a profundidad, tomando en cuenta sus metodologías y técnicas, los tipos de análisis y su papel para el crecimiento empresarial. 

El análisis de datos ayuda a examinar diversas cuestiones en el contexto de los datos reales, en lugar de conjeturas intuitivas. Lo principal es que el trabajo del análisis de datos no es ajustar los datos a las conclusiones deseadas, sino que muestra la realidad.

Digamos que una empresa que vende zapatos quiere conocer sobre los precios de los productos de sus competidores. Si recopilara los datos de forma manual, el analista de datos tendría que abrir docenas de sitios, crear una tabla con precios para cada uno, transferir los datos y verificar todo varias veces, y este trabajo podría tomar varios días. El análisis de datos busca la automatización de dichos procesos. De esta manera, el analista sólo necesita ingresar una lista de sitios y especificar las condiciones necesarias en el programa (el tipo de datos y el formato para su salida), y en cuestión de minutos obtiene el resultado final. 

Para presentar los resultados de forma clara, los analistas de datos utilizan servicios de visualización de bases de datos como Tableau, y para obtener resultados utilizan técnicas, métodos de análisis y lenguajes de programación como Python, SQL y R.

Un conjunto de datos es una matriz de datos procesada y estructurada. En él, cada objeto tiene propiedades específicas: características, conexiones entre objetos o un lugar específico en la muestra de datos. Se utilizan conjuntos de datos para construir hipótesis basadas en datos, sacar conclusiones o entrenar redes neuronales. 

Los datos del conjunto de datos pueden ser diferentes. Por ejemplo:

- estadísticas de compras en la tienda;

- ubicación geográfica de las oficinas;

- características demográficas de la población;

- correspondencia de sonidos con texto de audio;

- enfermedades con síntomas espefícos.

El proceso del análisis de datos utiliza una amplia gama de métodos y tecnologías. Además, el análisis de datos es un paso muy importante para comprender cómo se desempeña una empresa en la actualidad, e identificar posibles mejoras en ese desempeño que podrían conducir a una mayor rentabilidad.

Al realizar tareas de análisis de datos, hay varios pasos que se deben cumplir. Estos incluyen:

- la recopilación de datos de diversas fuentes;

- la depuración de los datos recopilados; 

- realizar análisis de datos exploratorios;

- la identificación y eliminación de valores atípicos;

- la conversión de los datos en representaciones visuales, como cuadros o gráficos;

- la aplicación de análisis estadísticos;

- la construcción de modelos de aprendizaje automático.

El análisis descriptivo responde a la pregunta “¿Qué pasó?”, para crear un resumen de datos históricos para su posterior análisis. Este tipo de análisis se centra en resumir y presentar datos, generalmente a través de estadísticas, tablas y visualizaciones. Por ejemplo, en la recopilación continua de información de los equipos de producción mediante sensores inteligentes y otros dispositivos IoT, el análisis descriptivo permitiría identificar con precisión el momento en el que hubo un error en el proceso tecnológico. En suma, el análisis descriptivo proporciona una visión general de las principales características de los datos.

A diferencia del análisis descriptivo, el análisis diagnóstico responde a la pregunta “¿Por qué pasó?”. Utiliza métodos estadísticos para analizar, agrupar, clasificar y profundizar en los datos, para identificar los principales factores que influyen en los resultados. De modo que el principal objetivo del análisis diagnóstico será profundizar en la exploración de datos para comprender por qué ocurrieron ciertos eventos. 

La tarea del análisis prescriptivo no es hacer pronósticos, sino describir acciones para alcanzar objetivos y advertir sobre posibles consecuencias. El análisis prescriptivo va más allá de las

previsiones y recomienda acciones para optimizar los resultados. Se utiliza en sistemas de apoyo a la toma de decisiones e investigación de operaciones. 

La gran ventaja del análisis prescriptivo es que también puede basarse en un modelo de simulación: la visualización detallada de los procesos y la capacidad de experimentar con el modelo ayudan a los usuarios a comprender qué pasos son necesarios para lograr los objetivos, y qué impacto tendrán estas acciones.

El análisis predictivo implica el uso de datos históricos para construir modelos que predicen eventos o tendencias futuras. Se utiliza ampliamente en campos como las finanzas, el marketing y la atención sanitaria. 

Este tipo de análisis utiliza muchos métodos de exploración de datos: estadística matemática, modelado, aprendizaje automático y otras áreas de Data Science, como la minería de datos.

Un modelo de simulación es un entorno dinámico donde se pueden representar a detalle las relaciones entre los componentes del sistema para comprender cómo funcionan juntos. El modelado de simulación se utiliza para hacer predicciones; principalmente, ayuda cuando un sistema es difícil de describir matemáticamente o cuando los datos históricos no son adecuados para entrenar algoritmos.

Los profesionales del análisis predictivo utilizan modelos de suimulación para:

Generar datos sintéticos para algoritmos de máquinas debido a la falta de datos históricos o la imposibilidad de realizar experimentos en la vida real. 

Simular sistemas complejos, sus componentes individuales y relaciones internas. 

Ahora, ¿qué tienen en común el modelado de simulación y el análisis predictivo? Sus métodos de minería de datos funcionan con base en modelos. Los modelos de simulación representan el comportamiento real de un sistema, mientras que los métodos de análisis predictivo utilizan modelos para aprender cómo se comportará el sistema en el futuro. 

Para grandes bases de datos y sistemas complejos, se utilizan métodos de regresión o aprendizaje automático basados en redes neuronales. El resultado de este enfoque puede ser un valor de indicador específico, por ejemplo, una fecha de mantenimiento.

Los empleados no tienen que pasar horas clasificando datos de forma manual para obtener información útil para el negocio. La automatización de los procesos rutinarios proporciona a los analistas el mismo resultado en menos tiempo y con mayor precisión.

Una herramienta de análisis de datos requiere una inversión relativamente pequeña, en comparación con la alternativa de que un equipo recopile información de forma manual. El análisis de datos crea información fácilmente comprensible. Por lo tanto, la lectura de los datos analizados no requiere habilidades especiales ni costos de capacitación adicional. 

Los datos no procesados y sus formatos de presentación podrían quedar obsoletos con el tiempo. Los programas de análisis de datos actualizados periódicamente permiten a las empresas y usuarios recopilar información relevante, y transformarla en una base de datos comprensible para tomar mejores decisiones comerciales. Además, los datos ya procesados se pueden utilizar para diversos propósitos. 

Los analistas trabajan con fuentes de datos abiertas; en este sentido, el análisis de datos no infringe la legislación de los países. Los matices y sutilezas comienzan cuando una empresa decide cómo utilizar la información que recibe. 

El Big Data es el término que se utiliza para describir los conjuntos de datos de gran volumen, esctructurados o no. Se procesan utilizando herramientas de automatización especiales para estadísticas, análisis, pronósticos y toma de decisiones.

Para analizar big data, es necesario escribir programas y scripts. Se pueden utilizar muchos lenguajes de programación para esto, pero algunos son más adecuados ya que contienen muchas herramientas, funciones y bibliotecas listas para usar para un procesamiento de datos eficiente. Los más recomendados para este propósito —que también se utilizan para Data Science— son Python, R, SQL, Java, C++, Julia, entre otros.

El análisis de big data es una herramienta que brinda a las empresas una ventaja competitiva. Los informes analíticos a profundidad basados en big data no solo ahorran dinero, sino que proporcionan a las empresas información inteligente para hacer predicciones precisas, en lugar

de solo adivinar el comportamiento de los consumidores. En general, las empresas que invierten en análisis de big data son más productivas, ágiles y rentables.  

El análisis de datos no es solo una habilidad valiosa hoy en día, sino una necesidad, ya que permite a las personas y organizaciones transforman datos sin procesar en conocimientos prácticos. A medida que la tecnología avanza y el volumen de datos aumenta, el papel del análisis de datos en la configuración de nuestro mundo no hará más que aumentar.

Asimismo, trabajar con big data es un área prometedora que será relevante durante muchos años. La cuestión es que cada vez hay más datos, y de alguna manera es necesario poder trabajar con ellos. 
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