Las empresas generan y almacenan toneladas de datos todos los días, pero ¿qué sucede con estos datos después de que se almacenan?
La respuesta corta es que la mayoría de ellos se quedan en repositorios y casi nunca se vuelven a mirar, lo cual es bastante contradictorio.
El problema no es la falta de datos disponibles, sino la ambigüedad en determinar cómo exactamente deben analizarse y utilizarse los datos. Para aclarar cualquier incertidumbre, las empresas deben comprender el proceso de análisis de datos para tomar decisiones empresariales informadas.
¿Qué es el análisis de datos?
El proceso de análisis de datos implica inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos. Descubre información útil, saca conclusiones y apoya la toma de decisiones. Este proceso también permite a las organizaciones predecir tendencias y mejorar la eficiencia operativa.
Los datos pueden contener valiosos conocimientos sobre usuarios, bases de clientes y mercados. Cuando se combinan con software de análisis, los datos pueden ayudar a las empresas a descubrir nuevas oportunidades de productos, segmentos de marketing, verticales de la industria y mucho más.
Ahora que tienes una visión general del proceso de análisis de datos, es hora de examinar cada paso con más detalle.
Técnicas de análisis de datos
Los analistas de datos pueden utilizar muchas técnicas de análisis de datos para extraer información significativa de datos en bruto para aplicaciones del mundo real y propósitos computacionales. Algunas de las técnicas de análisis de datos notables que ayudan en un proceso de análisis de datos son:
Análisis exploratorio de datos
El análisis exploratorio de datos se utiliza para comprender los mensajes dentro de un conjunto de datos. Esta técnica implica muchos procesos iterativos para asegurar que los datos limpiados se ordenen aún más para comprender mejor su significado útil. Las técnicas de visualización de datos, como analizar datos en una hoja de Excel u otro formato gráfico, y las técnicas de análisis descriptivo, como calcular la media o la mediana, son ejemplos de análisis exploratorio de datos.
Uso de algoritmos y modelos
Los algoritmos se han convertido en una parte integral del entorno de datos actual. Incluyen cálculos matemáticos para el análisis de datos. Las fórmulas o modelos matemáticos, como la correlación o la causalidad, ayudan a identificar las relaciones entre las variables de datos.
Las técnicas de modelado como el análisis de regresión analizan los datos modelando el cambio en una variable causado por otra. Por ejemplo, determinar si un cambio en el marketing (variable independiente) explica un cambio en el compromiso (variable dependiente). Tales técnicas son parte de la estadística inferencial, el proceso de analizar datos estadísticos para sacar conclusiones sobre la relación entre diferentes conjuntos de datos.
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¿Cuáles son los 5 pasos del proceso de análisis de datos?
El proceso de análisis de datos es una colección de pasos necesarios para dar sentido a los datos disponibles. Identificar las etapas críticas es una obviedad. Sin embargo, cada paso es igualmente importante para asegurar que los datos se analicen correctamente y proporcionen información valiosa y procesable.
Echemos un vistazo a los cinco pasos esenciales que componen un flujo de proceso de análisis de datos.
Paso 1 del análisis de datos: Define por qué necesitas el análisis de datos
Antes de entrar en los detalles del análisis de datos, una empresa debe primero definir por qué requiere un proceso bien fundamentado en primer lugar. El primer paso en un proceso de análisis de datos es determinar por qué necesitas el análisis de datos. Esta necesidad generalmente surge de un problema o pregunta empresarial, como:
- ¿Cómo podemos reducir los costos de producción sin sacrificar la calidad?
- ¿Cuáles son algunas formas de aumentar las oportunidades de ventas con nuestros recursos actuales?
- ¿Los clientes ven nuestra marca de manera positiva?
Además de encontrar un propósito, considera qué métricas seguir en el camino. También, asegúrate de identificar las fuentes de datos cuando sea el momento de recolectar.
Este proceso puede ser largo y arduo, por lo que construir una hoja de ruta preparará en gran medida a tu equipo de datos para todos los pasos siguientes.
Paso 2 del análisis de datos: Recolecta datos
Después de que se ha definido un propósito, es hora de comenzar a recolectar los datos necesarios para el análisis. Este paso es importante porque la naturaleza de las fuentes de datos recolectadas determina cuán profundo es el análisis.
La recolección de datos comienza con fuentes primarias, también conocidas como fuentes internas. Esto es típicamente datos estructurados recopilados de software CRM, sistemas ERP, herramientas de automatización de marketing y otros. Estas fuentes contienen información sobre clientes, finanzas, brechas en ventas y más.
Luego vienen las fuentes secundarias, también conocidas como fuentes externas. Esto es tanto datos estructurados como datos no estructurados que se pueden recopilar de muchos lugares.
Por ejemplo, si estás buscando realizar un análisis de sentimiento hacia tu marca, podrías recopilar datos de sitios de reseñas o APIs de redes sociales.
Aunque no es necesario recopilar datos de fuentes secundarias, podría agregar otro elemento a tu análisis de datos. Esto se está volviendo más común en la era del big data.
Paso 3 del análisis de datos: Limpia los datos innecesarios
Una vez que se recopilan los datos de todas las fuentes necesarias, tu equipo de datos tendrá la tarea de limpiarlos y ordenarlos. La limpieza de datos es extremadamente importante durante el proceso de análisis de datos, simplemente porque no todos los datos son buenos datos.
Los científicos de datos deben identificar y eliminar datos duplicados, datos anómalos y otras inconsistencias que podrían sesgar el análisis para generar resultados precisos.
37.75%
del tiempo de un científico de datos se dedica a la preparación y limpieza de datos en lugar de generar conocimientos.
Fuente: Anaconda
Con los avances en plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático, una automatización más inteligente puede ahorrar un tiempo valioso a un analista de datos mientras limpia los datos.
Paso 4 del análisis de datos: Analiza los datos
Uno de los últimos pasos en el proceso de análisis de datos es analizar y manipular los datos, lo cual se puede hacer de varias maneras.
Una forma es a través de la minería de datos, que se define como "descubrimiento de conocimiento dentro de bases de datos". Las técnicas de minería de datos como el análisis de agrupamiento, la detección de anomalías, la minería de reglas de asociación y otras podrían revelar patrones ocultos en los datos que no eran visibles anteriormente.
También hay inteligencia empresarial y software de visualización de datos, ambos optimizados para tomadores de decisiones y usuarios empresariales. Estas opciones generan informes, paneles, tarjetas de puntuación y gráficos fáciles de entender.
Los científicos de datos también pueden aplicar análisis predictivo, uno de los cuatro análisis de datos utilizados hoy en día (descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo). El análisis predictivo mira hacia el futuro, intentando prever qué es probable que suceda a continuación con un problema o pregunta empresarial.
¿Cuáles son los tipos de métodos de análisis de datos?
Los métodos de análisis de datos pueden clasificarse ampliamente en las siguientes categorías:
- Análisis de datos cuantitativos
- Análisis de datos cualitativos
- Análisis estadístico
- Análisis textual
- Análisis descriptivo
- Análisis predictivo
- Análisis prescriptivo
- Análisis diagnóstico
Paso 5 del análisis de datos: Interpreta los resultados
El paso final es interpretar los resultados del análisis de datos. Esta parte es esencial porque es cómo una empresa obtendrá valor real de los cuatro pasos anteriores.
Interpretar los resultados del análisis de datos debe validar por qué lo realizaste, incluso si no es 100 por ciento concluyente. Por ejemplo, "las opciones A y B pueden explorarse y probarse para reducir los costos de producción sin sacrificar la calidad".
Los analistas y los usuarios empresariales deben buscar colaborar durante este proceso. Además, al interpretar los resultados, considera cualquier desafío o limitación que pueda no haber estado presente en los datos. Esto solo reforzará tu confianza en los próximos pasos.
¿Por qué es tan importante el análisis de datos?
Desde pequeñas empresas hasta grandes corporaciones, la cantidad de datos que las empresas generan hoy en día es simplemente asombrosa, y es por eso que el término "big data" se ha convertido en una palabra de moda.
Sin embargo, sin un análisis de datos adecuado, esta montaña de datos hace poco más que obstruir el almacenamiento en la nube y las bases de datos.
Aprende más sobre análisis de datos e impleméntalo para descubrir valiosos conocimientos dentro de tus sistemas.
Devin Pickell
Devin is a former senior content specialist at G2. Prior to G2, he helped scale early-stage startups out of Chicago's booming tech scene. Outside of work, he enjoys watching his beloved Cubs, playing baseball, and gaming. (he/him/his)
