La analítica de datos es una disciplina centrada en extraer conocimientos de los datos, incluido el análisis, la recopilación, la organización y el almacenamiento de datos, así como las herramientas y técnicas utilizadas para hacerlo.

Definición de análisis de datos

El análisis de datos es una disciplina centrada en extraer conocimientos de los datos. Comprende los procesos, herramientas y técnicas de análisis y gestión de datos, incluida la recopilación, organización y almacenamiento de datos. El objetivo principal del análisis de datos es aplicar tecnologías y análisis estadísticos en los datos para encontrar tendencias y resolver problemas. El análisis de datos se ha vuelto cada vez más importante en la empresa como un medio para analizar y dar forma a los procesos comerciales y mejorar la toma de decisiones y los resultados comerciales.

El análisis de datos se basa en una variedad de disciplinas, incluida la programación de computadoras, las matemáticas y la estadística, para realizar análisis de datos en un esfuerzo por describir, predecir y mejorar el rendimiento. Para garantizar un análisis sólido, los equipos de análisis de datos aprovechan una variedad de técnicas de administración de datos, que incluyen minería de datos, limpieza de datos, transformación, modelado de éstos y más.

Analítica de datos (data analytics) vs. análisis de datos (data analysis)

Si bien los términos data analytics y data analysis se usan con frecuencia de manera intercambiable, data analysis es un subconjunto de la analítica de datos que se ocupa de examinar, limpiar, transformar y modelar datos para derivar conclusiones. Por su parte, la analítica de de datos incluye las herramientas y técnicas utilizadas para realizar el análisis de datos.

Analítica de datos frente a la ciencia de datos

La analítica y la ciencia de datos están estrechamente relacionados. El análisis de datos es un componente de la ciencia de datos que se utiliza para comprender cómo se ven los datos de una organización. Generalmente, la salida del análisis de datos son informes y visualizaciones. La ciencia de datos toma el resultado de la analítica para estudiar y resolver problemas.

La diferencia entre la analítica de datos y la ciencia de datos se ve a menudo como una de la escala de tiempo. El analítica de datos describe el estado actual o histórico de la realidad, mientras que la ciencia de datos usa esos datos para predecir y / o comprender el futuro.

Analítica de datos frente a análisis de negocios

La analítica empresarial es otro subconjunto de la analítica de datos. La analítica empresarial utiliza técnicas de la analítica de datos, incluida la minería de datos, el análisis estadístico y el modelado predictivo, para impulsar mejores decisiones comerciales. Gartner define la analítica empresarial como “soluciones que se utilizan para crear modelos de análisis y simulaciones para crear escenarios, comprender realidades y predecir estados futuros”.

Tipos de analítica de datos

Hay cuatro tipos de analítica:

• Analítica descriptiva: ¿Qué ha sucedido y qué está sucediendo en este momento? La analítica descriptiva utiliza datos históricos y actuales de múltiples fuentes para describir el estado actual mediante la identificación de tendencias y patrones. En la analítica empresarial, este es el ámbito de la Inteligencia Empresarial (BI).

• Analítica de diagnóstico: ¿por qué está sucediendo? El análisis de diagnóstico utiliza datos (a menudo generados a través de análisis descriptivos) para descubrir los factores o las razones del desempeño pasado.

• Analítica predictiva: ¿Qué es probable que suceda en el futuro? La analítica predictiva aplica técnicas como el modelado estadístico, la previsión y el aprendizaje automático al resultado de la analítica descriptiva y de diagnóstico para hacer predicciones sobre resultados futuros. La analítica predictiva a menudo se considera un tipo de “análisis avanzado” y, con frecuencia, depende del aprendizaje automático y / o del aprendizaje profundo.

• Analítica prescriptiva: ¿Qué debemos hacer? La analítica prescriptiva es un tipo de análisis avanzado que implica la aplicación de pruebas y otras técnicas para recomendar soluciones específicas que ofrecerán los resultados deseados. En los negocios, la analítica predictiva utiliza aprendizaje automático, reglas comerciales y algoritmos.

Métodos y técnicas de analítica de datos

Los analistas de datos utilizan varios métodos y técnicas para analizar los datos. Según Emily Stevens, editora gerente de CareerFoundry, siete de los más populares incluyen:

• Análisis de regresión: el análisis de regresión es un conjunto de procesos estadísticos que se utilizan para estimar las relaciones entre variables y determinar cómo los cambios en una o más variables pueden afectar a otra. Por ejemplo, ¿cómo podría afectar las ventas el gasto en redes sociales?

• Simulación de Monte Carlo: según Investopedia, “las simulaciones de Monte Carlo se utilizan para modelar la probabilidad de diferentes resultados en un proceso que no se puede predecir fácilmente debido a la intervención de variables aleatorias”. Se utiliza con frecuencia para el análisis de riesgos.

• Análisis factorial: el análisis factorial es un método estadístico para tomar un conjunto de datos masivo y reducirlo a uno más pequeño y manejable. Esto tiene el beneficio adicional de descubrir a menudo patrones ocultos. En un entorno empresarial, el análisis de factores se utiliza a menudo para explorar aspectos como la lealtad del cliente.

• Análisis de cohortes: el análisis de cohortes se utiliza para dividir un conjunto de datos en grupos que comparten características comunes, o cohortes, para su análisis. Esto se usa a menudo para comprender los segmentos de clientes.

• Análisis de conglomerados: StatisticsSolutions define el análisis de conglomerados como “una clase de técnicas que se utilizan para clasificar objetos o casos en grupos relativos llamados conglomerados”. Se puede usar para revelar estructuras en los datos; las compañías de seguros pueden usar el análisis de conglomerados para investigar por qué ciertas ubicaciones están asociadas con reclamos de seguros particulares, por ejemplo.

• Análisis de series de tiempo: StatisticsSolutions define el análisis de series de tiempo como “una técnica estadística que trata con datos de series de tiempo o análisis de tendencias. Los datos de series de tiempo significan que los datos están en una serie de períodos o intervalos de tiempo particulares. El análisis de series de tiempo se puede utilizar para identificar tendencias y ciclos a lo largo del tiempo, por ejemplo, cifras de ventas semanales. Se utiliza con frecuencia para la previsión económica y de ventas.

• Análisis de sentimientos: el análisis de sentimientos utiliza herramientas como el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de texto, la lingüística computacional, etc., para comprender los sentimientos expresados ​​en los datos. Mientras que los seis métodos anteriores buscan analizar datos cuantitativos (datos que se pueden medir), el análisis de sentimientos busca interpretar y clasificar datos cualitativos.

Thor Olavsrud, CIO.com