Como el proceso de análisis de datos sin procesar para encontrar tendencias y responder preguntas, la definición de análisis de datos captura su amplio alcance del 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 encuentra, dónde ha estado y dónde debe ir.
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Data Analytics es un campo amplio. Existen cuatro tipos principales de análisis de datos: análisis descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Cada tipo tiene un objetivo diferente y un lugar diferente en el proceso de análisis de datos. Estas también son las principales aplicaciones de análisis de datos en los negocios.
¿Qué es el análisis de datos según autores?
El análisis de los datos de tiempo real se refiere al proceso de análisis de datos tan pronto como estén disponibles en un sistema. Los sistemas de análisis de tiempo real aplican lógica y matemáticas para proporcionar una comprensión más rápida de estos datos, lo que lleva a un proceso de toma de decisiones más delgado e informado.
Sin embargo, es una definición aparentemente simple que contiene cierta ambigüedad. Primero, el «tiempo real» puede significar varias cosas. Dependiendo del caso de uso y la aplicación, el término puede variar desde una fracción de segundo hasta unos minutos. Independientemente de esto, lo importante es que los resultados de los análisis se comparten rápidamente para permitir influir en una decisión, a diferencia de los informes históricos, que a pesar del hecho de que pueden contener datos muy detallados e información importante, llegan demasiado tarde para ser utilizado efectivamente. Por el contrario, el análisis de tiempo real garantiza una disponibilidad lo suficientemente rápida como para responder a los problemas, minimizando su impacto negativo y, en algunos casos, evitándolos por completo.
Para usar este tipo de análisis, los usuarios pueden interactuar con los resultados del proceso de diferentes maneras. Los análisis en tiempo real a pedido son aquellos en los que un usuario requiere los resultados. Los análisis continuos en tiempo real, por otro lado, notifican activamente a los usuarios de los resultados o activan una respuesta cuando se presentan ciertas condiciones.
Los big data ciertamente no son un concepto nuevo de la era digital, pero para comprender completamente su significado, primero damos un paso atrás.
¿Cuál es el objetivo del análisis de datos?
Los objetivos del análisis de datos exploratorios incluyen, entre otros::
- identificar valores atípicos de datos,
- identificar tendencias en el tiempo y el espacio,
- detectar patrones de interés,
- generando hipótesis,
- apertura de oportunidades para nuevas formas de recopilar datos y
- habilitando pruebas de hipótesis a través de experimentos.
En cualquier población de interés, los valores atípicos o aquellos datos que se desvían de la norma muestran la existencia de un segmento de esa población que de hecho puede no ser miembros de esa población.
Los estadísticos generalmente eliminan los valores atípicos utilizando ciertas reglas. Si están fuera de los límites o se encuentran en los extremos de cualquier tendencia proyectada en una población, las conclusiones sobre la población en estudio se verán afectadas.
Por lo tanto, será una buena idea tratar al grupo atípico como parte de una población diferente. Si se ha observado un número significativo. De lo contrario, esos valores atípicos podrían ser solo errores en la entrada de datos y podrían descartarse directamente.
Si de hecho hay muchos valores atípicos, eso abrirá oportunidades para una inspección más cercana y descubrimientos interesantes. Un análisis de componentes principales sería el más apropiado para dichos datos.
Denominado espacio-temporal en los círculos científicos, las tendencias en el tiempo y el espacio en los datos analizados permiten la predicción de los resultados. Un ejemplo de una tendencia espacial es un estudio sobre la incidencia de la corrupción. Cuanto más lejos sea la distancia de la sede del gobierno, mayor es la incidencia de corrupción (Campante y DO, 2014).
¿Cuál es la importancia del análisis de datos?
La cantidad de pasos que tomó hoy no significa nada a menos que sepa información como cuántos pasos tomó ayer, cuántos pasos toma en promedio y cuántos pasos debe atacar.
Cuando recopile información, la organice y saque conclusiones e ideas, puede tomar mejores decisiones, mejorar las operaciones, la tecnología de ajuste fino, etc. El análisis de datos incluye evaluar y recapitular información, y puede ayudarnos a comprender patrones y tendencias.
Hay cuatro tipos principales de análisis de datos: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Estos métodos de análisis de datos se construyen entre sí, como niveles de un pastel de bodas.
Las estadísticas descriptivas le dicen qué hay en los datos que ha recopilado. Los bloques de construcción incluyen cuántos puntos de datos tienen, mediciones promedio y mediana, la cantidad de variación dentro de sus datos y la certeza que esas cosas proporcionan sobre sus resultados.
El análisis de datos de diagnóstico, también llamado análisis causal, examina las relaciones entre los datos para descubrir posibles causas y efectos. Para lograr esto, puede buscar relaciones conocidas para explicar observaciones o usar datos para identificar relaciones desconocidas.
Construir el análisis de datos de diagnóstico es un análisis predictivo, donde utiliza esas relaciones para generar predicciones sobre resultados futuros. Estos «modelos» pueden variar desde ecuaciones en una hoja de cálculo hasta aplicaciones de inteligencia artificial que requieren vastos recursos informáticos.
¿Que te permite el análisis de datos obtenidos?
El análisis de datos es el proceso de recopilación y examen de información estadística para tomar decisiones informadas. Este proceso transforma información, como las revisiones de los clientes y los comentarios en la información que los gerentes pueden usar para desarrollar planes de negocios estratégicos y tácticos.
La toma de decisiones informadas requiere información de la audiencia y la base de clientes de una empresa. Una gran cadena de café, por ejemplo, puede necesitar comprender los patrones de ventas de invierno en varios estados para desarrollar un nuevo plan de marketing para el próximo año. Sin los datos del cliente de los últimos años, sería difícil determinar con precisión qué cafés estacionales tenían una gran demanda en estados específicos y si deberían traerlos de vuelta.
Los siguientes son los cuatro tipos más comunes de análisis de datos utilizados en el lugar de trabajo.
El análisis descriptivo convierte los números sin procesar en información que es fácil de interpretar y comprender. Reorganiza, ordena y manipula datos para generar resúmenes simples que muestran lo que sucedió dentro de un estudio. Este método de análisis de datos le muestra la distribución de sus datos. También le ayuda a detectar valores atípicos, inconsistencias y errores, lo que permite a los analistas identificar cómo están relacionados estos elementos. Los datos derivados del análisis descriptivo pueden ayudar a las empresas a comprender qué procesos funcionan bien y qué áreas podrían requerir un análisis adicional.
Si bien el análisis descriptivo le dice lo que sucedió, el análisis de diagnóstico determina por qué sucedió. Si necesita datos para aprender cómo repetir un proyecto exitoso o reevaluar un proceso que necesita alguna mejora, el análisis de diagnóstico puede proporcionarle esta información. Un análisis de diagnóstico lo ayuda a descubrir las razones por las que una campaña de marketing particular fue exitosa, por ejemplo, o dónde podría haber sido revisado.
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