Consultoría en Data Analytics

¿Qué es Data Analytics?

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La analítica de datos es el proceso de análisis de datos brutos para encontrar tendencias y responder a preguntas. La definición de análisis de datos capta el amplio alcance de este campo. Sin embargo, incluye muchas técnicas con muchos objetivos diferentes.

 

El proceso de análisis de datos tiene algunos componentes que pueden ayudar a una variedad de iniciativas. Al combinar 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.

 

Para que los datos tengan sentido, hay que recopilarlos, organizarlos y almacenarlos de forma que permitan su posterior manipulación. La recogida de datos puede realizarse por medios manuales o automatizados y puede implicar técnicas de observación directa o de medición indirecta, como las encuestas o los censos. A continuación, los datos recogidos deben organizarse en bases de datos para que puedan acceder a ellos fácilmente quienes los necesitan con más frecuencia: analistas que quieren entender las tendencias de su negocio u otras áreas de interés, como los directores de marketing que desean entender mejor el comportamiento de los consumidores para poder mejorar sus esfuerzos de venta en consecuencia.

 

• El análisis de datos es el proceso de tomar datos brutos y utilizarlos para encontrar tendencias y responder a preguntas. La definición de análisis de datos capta el amplio alcance de este campo. Sin embargo, incluye muchas técnicas con una variedad de objetivos diferentes.

 

• El proceso de análisis de datos tiene algunos componentes que pueden ayudar en una serie de iniciativas diferentes. Al combinar estos componentes, una iniciativa eficaz de análisis de datos proporcionará una imagen clara de dónde se está, dónde se ha estado y hacia dónde se va.

 

• Para que los datos sean útiles, hay que recogerlos, organizarlos y almacenarlos de forma que puedan ser manipulados posteriormente. La recogida de datos puede hacerse de forma manual o automática y puede implicar la observación directa o la medición indirecta, como las encuestas o los censos.

 

Tipos de Data Analytics

 

El análisis de datos es una parte importante de la estrategia empresarial. Proporciona información sobre el rendimiento pasado, de modo que las empresas pueden mejorar su rendimiento futuro.

 

Hay cuatro tipos principales de análisis de datos: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Estos tipos tienen diferentes objetivos y un lugar diferente en el proceso de análisis de datos. Las principales aplicaciones de estas estrategias son

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Análisis descriptivo

 

El análisis descriptivo ayuda a responder a preguntas sobre lo que ha ocurrido. Estas técnicas resumen grandes conjuntos de datos para describir los resultados a las partes interesadas. Mediante el desarrollo de indicadores clave de rendimiento (KPI), estas estrategias pueden ayudar a seguir los éxitos o fracasos. En muchos sectores se utilizan métricas como el retorno de la inversión (ROI). Se desarrollan métricas especializadas para hacer un seguimiento del rendimiento en sectores específicos. Este proceso requiere la recopilación de datos relevantes, el procesamiento de los datos, el análisis de los mismos y su visualización. Este proceso proporciona una visión esencial del rendimiento pasado.

 

Análisis de diagnóstico

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El análisis de diagnóstico es un proceso que ayuda a responder a preguntas sobre el porqué de las cosas. Se utiliza sobre todo para averiguar por qué los indicadores de rendimiento han mejorado o empeorado. Para ello, el análisis de diagnóstico toma los resultados del análisis descriptivo y profundiza para encontrar la causa. Los indicadores de rendimiento se investigan más a fondo para descubrir por qué han mejorado o empeorado.

 

Esto suele ocurrir en tres pasos:

 

• Identificar las anomalías en los datos. Pueden ser cambios inesperados en una métrica o en un mercado concreto.

 

• Los datos relacionados a estas anomalías son recolectados.

 

• Se utilizan técnicas estadísticas para encontrar relaciones y tendencias que expliquen estas anomalías.

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Análisis de predictivo

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El análisis predictivo ayuda a responder a preguntas sobre lo que ocurrirá en el futuro. Estas técnicas utilizan datos históricos para identificar tendencias y determinar si es probable que se repitan. Las herramientas de análisis predictivo proporcionan una valiosa visión de lo que puede ocurrir en el futuro y sus técnicas incluyen una variedad de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático, como: redes neuronales, árboles de decisión y regresión.

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Análisis prescriptivo

 

El análisis prescriptivo ayuda a las empresas a responder a la pregunta de qué debe hacerse. Mediante el uso de los conocimientos del análisis predictivo, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos ante la incertidumbre. Esto permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre la mejor manera de avanzar. Las técnicas de análisis prescriptivo se basan en estrategias de aprendizaje automático que pueden encontrar patrones en grandes conjuntos de datos. Mediante el análisis de decisiones y eventos pasados, se puede estimar la probabilidad de diferentes resultados.

 

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.

 

¿Cuál es el rol de Data Analytics?

 

Los analistas de datos son el puente entre la tecnología de la información y la empresa. Utilizan las herramientas de la tecnología 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.

 

El trabajo de un analista de datos implica trabajar con los datos a lo largo del proceso de análisis de datos. Esto significa trabajar con los datos de varias maneras:

 

Minería de datos: Identificación de información relevante a partir de grandes volúmenes de datos

Gestión de datos: Almacenamiento, organización y acceso a los datos

Análisis estadístico: Análisis de medidas estadísticas como la media, la mediana y la moda para identificar relaciones entre variables o predecir tendencias futuras

 

Presentación de datos: Visualizar la información para que sea fácil de entender para los demás.

 

La analítica de datos es el proceso de extraer datos de fuentes de datos no estructurados, transformarlos en un formato utilizable y, a continuación, analizarlos para obtener información valiosa. La minería de datos es un paso esencial en este proceso, ya que implica la extracción de datos en bruto de grandes bases de datos u otras fuentes. Los pasos clave en este proceso son extraer, transformar y cargar (ETL) los datos. Estos pasos convierten los datos en bruto en un formato utilizable que puede ser almacenado y analizado por analistas cualificados. La extracción de datos suele ser el paso que más tiempo requiere en todo el proceso.

 

La gestión o el almacenamiento de datos es otro aspecto clave del trabajo de un analista de datos. El almacenamiento de datos implica el diseño y la implementación de bases de datos que permitan un fácil acceso a los resultados de la minería de datos. Este paso generalmente implica la creación y gestión de bases de datos SQL. Las bases de datos no relacionales y NoSQL también son cada vez más comunes.

 

El análisis estadístico es el proceso de análisis de datos para identificar tendencias, patrones y predecir resultados futuros. El análisis estadístico se utiliza para crear ideas a partir de los datos, que pueden utilizarse para informar la toma de decisiones.

 

Los modelos estadísticos se crean utilizando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático. Estos modelos pueden aplicarse a nuevos conjuntos de datos para hacer predicciones y fundamentar la toma de decisiones. Los lenguajes de programación estadística como R o Python (con pandas) son esenciales para este proceso. Además, bibliotecas de código abierto como TensorFlow permiten realizar análisis avanzados.

 

El último paso en la mayoría de los procesos de análisis de datos es la presentación de los mismos. Este paso permite compartir los conocimientos con las partes interesadas. La visualización de datos suele ser la herramienta más importante en la presentación de datos, ya que permite contar la historia de los datos que puede ayudar a los ejecutivos a entender su importancia.

 

¿Por qué es importante utilizar Data Analytics?

 

El análisis de datos es una poderosa herramienta que puede utilizarse para optimizar la eficiencia en muchos sectores diferentes. Mediante el análisis de big data, las empresas pueden mejorar su rendimiento, lo que les permite triunfar en un mundo cada vez más competitivo.

 

Uno de los primeros en adoptar la analítica de datos es el sector financiero. La analítica de datos desempeña un papel importante en las empresas bancarias y financieras porque puede utilizarse para predecir las tendencias del mercado, así como para evaluar el riesgo. Las puntuaciones de crédito son un ejemplo de análisis de datos que afecta a todo el mundo. Las puntuaciones de crédito utilizan muchos datos para determinar el riesgo de los préstamos y ayudan a los prestamistas a tomar decisiones informadas sobre si prestar o no dinero a los consumidores en función de su historial de crédito y otros factores como el nivel de ingresos y la estabilidad laboral. Las instituciones financieras también utilizan la analítica de datos para detectar el fraude, reduciendo así el riesgo para ambas partes implicadas en cualquier transacción, lo que mejora la eficiencia y reduce los costes para ambas partes.

 

Sin embargo, el uso de la analítica de datos va más allá de la maximización de los beneficios y el retorno de la inversión; tiene aplicaciones en la asistencia sanitaria (informática de la salud), la prevención de la delincuencia, la protección del medio ambiente, etc., todas las cuales buscan mejorar nuestro mundo utilizando estas técnicas de manera eficiente.

 

El análisis de datos siempre ha formado parte de la investigación científica, pero los recientes avances en el aprendizaje automático y el big data están permitiendo a los investigadores obtener muchos nuevos conocimientos.

 

A través del análisis de datos, los investigadores pueden encontrar tendencias y patrones en sistemas complejos que, de otro modo, habrían sido imposibles de detectar. Por ejemplo, los científicos están utilizando actualmente el aprendizaje automático para proteger la vida salvaje prediciendo cómo le afectará el cambio climático.

 

La analítica de datos también está revolucionando la atención sanitaria al mejorar las técnicas de diagnóstico y ayudar a los médicos a predecir mejor los resultados de los pacientes. La industria farmacéutica también está siendo revolucionada por el aprendizaje automático. El descubrimiento de fármacos es una tarea compleja con muchas variables. El aprendizaje automático puede mejorar en gran medida el descubrimiento de fármacos al identificar posibles medicamentos mucho más rápido de lo que los humanos podrían hacer por sí mismos. Las empresas farmacéuticas también utilizan el análisis de datos para comprender el mercado de los medicamentos y predecir sus ventas.

 

El Internet de las cosas (IoT) es un campo que se utiliza junto con el aprendizaje automático. Estos dispositivos ofrecen una gran oportunidad para el análisis de datos. Los dispositivos IoT suelen contener muchos sensores que recogen puntos de datos significativos para su funcionamiento. Dispositivos como el termostato Nest rastrean el movimiento y la temperatura para regular la calefacción y la refrigeración. Los dispositivos inteligentes de este tipo pueden utilizar los datos para aprender y predecir su comportamiento. Esto proporcionará una automatización avanzada del hogar que puede adaptarse a su forma de vida.

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¿Qué es la consultoría en Data Analytics y cómo puede ayudar a tu empresa?

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La consultoría en data analytics es el trabajo de un experto en Maseldata que proporciona asesoramiento y servicios de apoyo a otras empresas o organizaciones en el área de análisis de datos. Esto puede incluir ayudar a las empresas a desarrollar y aplicar soluciones de análisis de datos, implementar sistemas de inteligencia de negocios y utilizar técnicas de machine learning para mejorar sus procesos de negocio y tomar decisiones informadas. Los consultores en data analytics también pueden ayudar a las empresas a formular estrategias de datos y a desarrollar planes de acción para su implementación. En general, la consultoría en data analytics se centra en ayudar a las empresas a aprovechar al máximo el valor de sus datos y a utilizar el análisis de datos para mejorar sus operaciones y tomar decisiones más informadas.