Data Analytics es un proceso que involucra los datos moldeados que se examinarán para su interpretación para encontrar información relevante, proponer conclusiones y ayudar en la toma de decisiones de problemas de investigación.
La recopilación de datos está recopilando información de varias fuentes, y el análisis de datos es procesarlos para obtener información útiles de ella.
La diferencia entre ellos aparte de sus funciones principales está en su modo de actividades interrelacionadas. Para los datos recopilados de diferentes fuentes y métodos, necesitan métodos y herramientas de análisis de datos específicos para procesar y obtener información de ellos.
Los datos recopilados por primera vez por el investigador, que es original, son los datos principales. Se recopila para una investigación problemática única sobre la cual nadie ha realizado otros exámenes relacionados. Los resultados de tales estudios utilizan con precisión los datos primarios recopilados por el investigador. Pero lleva mucho tiempo y es costoso.
Son los datos de segunda mano proporcionados por otra persona para el trabajo de investigación. Ya debe haber pasado por el análisis estadístico. La diferencia entre los datos primarios y secundarios es que los resultados de la secundaria no serán tan auténticos como primarios y relativamente que son menos costosos y están disponibles que los datos primarios.
Según el método de recopilación, la gestión de los datos requerirá diferentes métodos de gestión, que incluyen:
Es la información numérica obtenida de métodos de investigación como encuestas de poblaciones y procedimientos experimentales repetidos. Durante su grabación, es pertinente incluir información detallada como fechas, lugar de recolección, unidades de mediciones y sus métodos.
¿Cómo hacer una recoleccion y análisis de datos?
La recopilación de datos se realiza en pasos, y es importante comprender que este es un proceso iterativo y repetitivo, lo que significa que después de la primera ronda de recopilación de datos, probablemente necesite repetir lo que hizo.
En las secciones a continuación, puede leer sobre los pasos que puede tomar para recopilar sus datos.
El paso más vital es identificar y identificar la pregunta exacta que debe responderse.
Puede trabajar hacia atrás una vez que identifique brevemente su problema y solución. En este caso, puede comenzar echando un vistazo a la audiencia a la que se dirige.
Tal vez necesite apuntar a un grupo de edad más amplio, o es posible que desee aprender más sobre qué tipo de propietarios de gatos compran en línea, como su ubicación geográfica, género, etnia, etc.
La recopilación de más datos a menudo se trata de recopilar el tipo correcto de datos. Por lo tanto, el primer paso es comprender qué problema necesita resolver y cómo puede resolverlo.
El siguiente paso es considerar qué tipo de datos debe recopilar.
Acceso y procesamiento de datos cuantitativos es más fácil porque implica números y dígitos sin procesar. Por otro lado, el procesamiento de datos cualitativos, como revisiones de clientes o comentarios, es más complejo.
La segregación de los diferentes tipos de datos desde el momento de la recopilación de datos puede ser útil mientras realiza el procesamiento de datos en la línea.
Una vez que tenga una idea sobre los datos que necesita, comience a investigar si los datos están dentro de su organización o si requiere datos externos o externos.
¿Cómo se hace una tecnica de recolección de datos?
Una vez que las oportunidades de mejora para concentrarse, ¿cuáles son los pasos a emprender? La respuesta en realidad depende de los cambios que desea introducir. A continuación, hablaremos sobre cómo usar sus datos para tener posesión de información significativa e introducir mejoras en varias áreas.
Por ejemplo, los datos pueden ayudar a optimizar los métodos de uso de sus sistemas. Puede descubrir que una cierta maquinaria funciona de una manera más efectiva si se establece de una manera particular. Descubrirá los factores que tienen efecto en las líneas de producción, como la instalación y el uso de maquinaria, configuraciones del sistema y rendimiento del personal. Puede identificar áreas dentro de sus procesos donde pueda mejorar. Al estudiar los datos históricos sobre el momento de las operaciones de la maquinaria, es posible que el personal tarda mucho en comenzar la maquinaria al comienzo de un turno.
Después de generar los datos útiles, puede mejorar la eficiencia general al intervenir en los métodos de uso de la instrumentación y la capacitación del personal.
La garantía de calidad es otra área en la que los datos pueden conducir a mejoras. Con la mayor claridad garantizada por los datos, es posible identificar más fácilmente las causas de defectos o fallas en los productos.
Con la plataforma de software Zenon puede crear informes que proporcionan evaluaciones de calidad de producción, como el control de procesos estadísticos (SPC) y el informe de capacidad de proceso. Por ejemplo, este último puede mostrarle si la producción está teniendo lugar dentro de los límites definidos. La tarjeta de control realizada por Zenon evalúa la estabilidad de la calidad dentro de la producción de series, lo que le permite evaluar rápidamente cualquier variación en la calidad del producto.
¿Cuáles son las principales técnicas de recolección de datos?
La obtención es la actividad que consiste en hacer que la información explícita sea tácita. Se puede hacer:
- Ya sea para buscar datos existentes: con personas que tienen experiencia, descrita en documentos (procedimientos, textos reglamentarios, etc.), almacenados en software y bases de datos, etc.
- Restricciones vinculadas al mismo tipo de proyecto (ERP, BI, contexto regulatorio o secreto de defensa, etc.), a las fuentes de información disponibles, a la cultura corporativa, etc.
Es fundamental tener en cuenta todos estos elementos antes de seleccionar técnicas de recopilación de información, y luego controlar regularmente que los resultados están de acuerdo con las expectativas de análisis de negocios. Finalmente, si es necesario, el analista de negocios no debe dudar en corregir el disparo y cambiar las técnicas durante el proyecto.
- Ya sea para buscar datos existentes: con personas que tienen experiencia, descrita en documentos (procedimientos, textos reglamentarios, etc.), almacenados en software y bases de datos, etc.
- Restricciones vinculadas al mismo tipo de proyecto (ERP, BI, contexto regulatorio o secreto de defensa, etc.), a las fuentes de información disponibles, a la cultura corporativa, etc.
La lectura es solo una técnica de recopilación de información si conduce a un cambio de estado del análisis de negocios. Por lo tanto, debe producir un resultado: síntesis, diagrama UML, memo, correo electrónico de preguntas, planificación del taller de trabajo, etc. (Ver ¿Deberíamos planear leer la documentación en un proyecto?)
- Ya sea para buscar datos existentes: con personas que tienen experiencia, descrita en documentos (procedimientos, textos reglamentarios, etc.), almacenados en software y bases de datos, etc.
- Restricciones vinculadas al mismo tipo de proyecto (ERP, BI, contexto regulatorio o secreto de defensa, etc.), a las fuentes de información disponibles, a la cultura corporativa, etc.
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