Data Analytics es la ciencia de analizar datos sin procesar para llegar a conclusiones sobre esa información. Muchas de las técnicas y procesos de análisis de datos se han automatizado en procesos y algoritmos mecánicos que funcionan sobre los datos sin procesar para el consumo humano.
- Data Analytics es la ciencia de analizar datos sin procesar para llegar a conclusiones sobre esa información.
- El análisis de datos ayuda a una empresa a optimizar su desempeño, a realizar de manera más eficiente, maximizar las ganancias o tomar decisiones más guiadas estratégicamente.
- Las técnicas y procesos de análisis de datos se han automatizado en procesos y algoritmos mecánicos que funcionan sobre los datos sin procesar para el consumo humano.
- Varios enfoques para el análisis de datos incluyen observar lo que sucedió (análisis descriptivo), por qué sucedió algo (análisis de diagnóstico), lo que sucederá (análisis predictivo) o lo que se debe hacer a continuación (análisis prescriptivo).
Data Analytics es un término amplio que abarca muchos tipos diversos de análisis de datos. Cualquier tipo de información puede someterse a técnicas de análisis de datos para obtener información que pueda usarse 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 se puede utilizar para optimizar los procesos para aumentar la eficiencia general de un negocio o sistema.
Por ejemplo, las empresas manufactureras a menudo registran el tiempo de ejecución, el tiempo de inactividad y la cola de trabajo para varias máquinas y luego analizan los datos para planificar mejor las cargas de trabajo para que las máquinas funcionen más cerca de la capacidad máxima.
El análisis de datos puede hacer mucho más que los cuellos de botella señalados en la producción. Las compañías de juegos usan análisis de datos para establecer horarios de recompensas para jugadores que mantienen a la mayoría de los jugadores activos en el juego. Las compañías de contenido usan muchos de los mismos análisis de datos para mantenerlo haciendo clic, observar o reorganizar contenido para obtener otra vista u otro clic.
El análisis de datos es importante porque ayuda a las empresas a optimizar su rendimiento. Implementarlo en el modelo de negocio significa que las empresas pueden ayudar a reducir los costos identificando formas más eficientes de hacer negocios y almacenando grandes cantidades de datos. Una empresa también puede usar análisis de datos para tomar mejores decisiones comerciales y ayudar a analizar las tendencias y la satisfacción del cliente, lo que puede conducir a nuevos y mejores productos y servicios.
¿Cómo se realiza el análisis de los datos?
El análisis de datos es un tema importante y puede incluir algunos de estos pasos:
- Definición de los objetivos: comenzar a describir algunos objetivos claramente definidos. Para obtener los mejores resultados de los datos, los objetivos deben ser claros para el cristal.
- Haga preguntas: comprenda las preguntas que desea responder de los datos. Por ejemplo, ¿los autos deportivos rojos sufren con más frecuencia que otros? Descubra qué herramientas de análisis de datos obtendrán el mejor resultado para su pregunta.
- Recopilación de datos: recopile datos útiles para responder preguntas. En este ejemplo, los datos podrían ser recopilados por una variedad de fuentes, como DMV o informes sobre accidentes policiales, solicitudes de compensación de seguros y detalles de hospitalización.
- Furraje de datos: los datos sin procesar se pueden recopilar en diferentes formatos, con muchos valores y desorden basura. Los datos se limpian y se convierten para que las herramientas de análisis de datos puedan importarlos. No es un pasaje fascinante, pero es muy importante.
- Análisis de datos: importa estos nuevos datos limpios en las herramientas de análisis de datos. Estas herramientas le permiten explorar los datos, encontrar esquemas y responder las preguntas de qué pasaría si. Este es el resultado, ¡aquí es donde encuentras los resultados!
- Tome conclusiones y haga predicciones: sacar conclusiones de sus datos. Estas conclusiones se pueden resumir en una relación, visual o ambas para obtener los resultados correctos.
Analizamos algunos conceptos utilizados en el análisis de datos un poco más profundamente.
La minería de datos es un método de análisis de datos para descubrir modelos en grandes conjuntos de datos utilizando estadísticas, inteligencia artificial y aprendizaje automático. El objetivo es transformar los datos en decisiones corporativas.
¿Qué puedes hacer con la minería de datos? Es posible procesar grandes cantidades de datos para identificar los valores anómalos y excluirlos del proceso de toma de decisiones. Las empresas pueden aprender los hábitos de compra de los clientes o usar la agrupación para encontrar grupos previamente desconocidos dentro de los datos.
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