¿Qué es el análisis de datos? El futuro de las decisiones basadas en datos.

Hay muchos aspectos para entender el análisis de datos, entonces, ¿por dónde empezar?

Algunos pueden sumergirse directamente en los lenguajes de programación utilizados para el análisis, otros pueden observar cómo se utilizan los análisis para resolver problemas empresariales.

Para un punto de partida más simple, primero explicaremos los tipos de datos que se analizan. Luego, veremos el proceso de análisis de datos, identificaremos las fuentes de donde se recopilan los datos, desglosaremos los diferentes tipos de análisis y terminaremos con algunas tendencias.

Pero antes de que podamos entrar en cualquiera de los temas anteriores, primero debemos definir el análisis de datos.

Esto es importante porque ayuda a las empresas a volverse impulsadas por datos, lo que significa que sus decisiones están respaldadas por datos. El análisis de datos también ayuda a las empresas a predecir problemas antes de que ocurran y a trazar posibles soluciones.

Mientras más empresas recurren al análisis de datos para identificar brechas, muchas personas aún necesitan aclaraciones. Por eso comenzamos con la raíz del análisis de datos: discernir datos cualitativos de datos cuantitativos.

¿Qué son los datos cualitativos y cuantitativos?

El análisis de datos se compone de datos cualitativos y cuantitativos. La composición de estos tipos de datos es importante, considerando cómo se analizarán más adelante. Comencemos con los datos cualitativos.

Entendiendo los datos cualitativos

Los datos cualitativos preguntan "por qué" y consisten en características, atributos, etiquetas y otros identificadores. Algunos ejemplos de cómo se generan los datos cualitativos incluyen:

• Textos y documentos
• Grabaciones de audio y video
• Imágenes y símbolos
• Transcripciones de entrevistas y grupos focales
• Observaciones y notas

Los datos cualitativos son descriptivos y no estadísticos, a diferencia de los datos cuantitativos.

Entendiendo los datos cuantitativos

Los datos cuantitativos preguntan "cuánto" o "cuántos", y consisten en números y valores. Algunos ejemplos de cómo se generan los datos cuantitativos incluyen:

• Pruebas
• Experimentos
• Encuestas
• Investigación de mercado
• Métricas

Los datos cuantitativos son estadísticos, concluyentes y medibles, lo que los hace un candidato más óptimo para el análisis de datos.

Con una comprensión de los dos tipos de datos, ahora es el momento de ver por qué las estructuras de datos hacen una gran diferencia también.

¿Qué son los datos estructurados y no estructurados?

A continuación, pasamos a datos estructurados y no estructurados. Cómo se estructuran los datos determinará cómo se recopilan y procesan y qué métodos se necesitarán para extraer información. Comencemos con los datos estructurados.

Entendiendo los datos estructurados

Los datos estructurados se categorizan con mayor frecuencia como datos cuantitativos. Son, como habrás adivinado por su nombre, altamente estructurados y organizados, por lo que se pueden buscar fácilmente en bases de datos relacionales. Piensa en hojas de cálculo y tablas.

Algunos ejemplos de datos estructurados incluyen:

• Nombres y fechas
• Direcciones de casa y correo electrónico
• Números de identificación
• Información transaccional

Los datos estructurados generalmente se prefieren para el análisis de datos ya que son mucho más fáciles de digerir para las máquinas, a diferencia de los datos no estructurados.

Entendiendo los datos no estructurados

Los datos no estructurados en realidad representan más del 80 por ciento de todos los datos generados hoy en día. La desventaja de esto es que los datos no estructurados no se pueden recopilar y procesar utilizando herramientas y métodos convencionales.

Para aprovechar los datos no estructurados, se deben considerar enfoques más modernos como utilizar bases de datos NoSQL o cargar datos en bruto en lakes de datos.

Algunos ejemplos de datos no estructurados incluyen:

• Correos electrónicos y SMS
• Archivos de audio y video
• Redes sociales
• Imágenes satelitales y de vigilancia
• Registros de servidores y weblogs

Dar sentido a los datos no estructurados no es una tarea fácil, pero para obtener información más predictiva y proactiva, más empresas están buscando formas de descomponerlos.

El proceso de análisis de datos

Ahora que conocemos la anatomía de los datos, es hora de ver los pasos que las empresas deben seguir para analizarlos. Esto se conoce como el proceso de análisis de datos.

Paso 1: Definir una necesidad

El primer paso en este proceso es definir una necesidad de análisis. ¿Están disminuyendo las ventas? ¿Están aumentando los costos de producción? ¿Están los clientes satisfechos con tu producto? Estas son preguntas que deberán considerarse. Además, es importante tener un plan de gestión de datos establecido. Esto garantizará que todos los datos que entran y salen de tu sistema estén organizados y contabilizados. Muchas empresas confían en una plataforma de gestión de datos (DMP) para almacenar todos los datos en un centro centralizado.

Paso 2: Recopilar datos

Una empresa generalmente recopilará datos estructurados de sus fuentes internas, como software CRM, sistemas ERP, herramientas de automatización de marketing y más. También hay muchas fuentes de datos abiertas para recopilar información externa. Por ejemplo, acceder a conjuntos de datos financieros y económicos para localizar patrones o tendencias.

Paso 3: Eliminar duplicados e inconsistencias

Después de tener todos los datos correctos, es hora de clasificar y limpiar cualquier duplicado, datos anómalos y otras inconsistencias que podrían sesgar el análisis.

Paso 4: Analizar datos

Ahora para el análisis, y hay varias maneras de hacerlo. Por ejemplo, el software de inteligencia empresarial podría generar gráficos e informes que sean fácilmente entendidos por los tomadores de decisiones. También se podrían realizar una variedad de técnicas de minería de datos para un análisis más profundo. Este paso depende de los requisitos y recursos del negocio.

Paso 5: Tomar acción

El paso final es poner el análisis en acción. Cómo se interpretan los resultados del análisis es crucial para resolver el problema empresarial planteado en el paso uno. Tus resultados deben pintar un cuadro claro de cómo avanzar. Si no, este es el momento adecuado para reevaluar tu método de análisis de datos y ver dónde podría haber brechas en tu proceso.

Tipos de análisis de datos

No todos los análisis son iguales. Cada uno tiene su nivel de complejidad y profundidad de información que revelan. A continuación se presentan los cuatro tipos de análisis de datos que escucharás comúnmente.

1. Análisis descriptivo

El análisis descriptivo es introductorio retrospectivo y es el primer paso para identificar "qué pasó" con respecto a una consulta empresarial. Por ejemplo, este tipo de análisis puede señalar una disminución en el tráfico del sitio web o un aumento en el compromiso en redes sociales. El análisis descriptivo es el tipo más común de análisis empresarial hoy en día.

2. Análisis diagnóstico

El análisis diagnóstico también es retrospectivo, aunque identifica "por qué" algo pudo haber ocurrido. Es un enfoque analítico más profundo y detallado y puede aplicar técnicas de minería de datos para proporcionar contexto a una consulta empresarial.

3. Análisis predictivo

El análisis predictivo intenta pronosticar lo que probablemente sucederá a continuación basado en datos históricos. Este es un tipo de análisis avanzado que utiliza minería de datos, aprendizaje automático y modelado predictivo.

La utilidad del software de análisis predictivo trasciende muchas industrias. Los bancos lo están utilizando para una detección de fraudes más clara, los fabricantes lo están utilizando para el mantenimiento predictivo, y los minoristas lo están utilizando para identificar oportunidades de venta adicional.

4. Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo es un análisis de extrema complejidad, a menudo requiriendo científicos de datos con conocimiento previo de modelos prescriptivos. Utilizando tanto datos históricos como información externa, el análisis prescriptivo podría proporcionar los siguientes pasos calculados que una empresa debería tomar para resolver su consulta.

Si bien a todas las empresas les encantaría aprovechar el análisis prescriptivo, la cantidad de recursos necesarios simplemente no es factible para muchas. Aunque hay algunas tendencias de análisis que podemos esperar que tomen forma pronto.

Tendencias en análisis de datos

A medida que la ciencia de datos se vuelve más común en los negocios, los análisis seguramente pasarán de ser retrospectivos a más proactivos y predictivos. Para validar esto, preguntamos a 10 expertos de la industria que trabajan con datos por sus opiniones sobre las principales tendencias en análisis de datos.

Aquí hay algunos aspectos destacados notables:

• Un experto dice que los análisis en tiempo real están en aumento y pueden potencialmente transformar cómo operan los servicios profesionales. Los datos en tiempo real ofrecen información sobre lo que está sucediendo ahora y son óptimos para el análisis predictivo.
• Otro experto afirmó que el aprendizaje automático se volverá tan prominente que dejará a los usuarios humanos idear tratamientos creativos para solucionar problemas o maximizar ganancias. El aprendizaje automático es increíblemente popular en el análisis de datos hoy en día.
• Un experto en tecnología de escucha social habló sobre el vínculo único entre el análisis de datos y los grandes datos y cómo las empresas analizan fotos en redes sociales para obtener sentimientos.

Mejores plataformas de análisis de datos

Encontrar la plataforma de análisis de datos adecuada es esencial para las empresas que buscan tomar decisiones basadas en datos. Ya sea que seas una empresa SaaS, una pequeña startup o una firma de marketing digital, la herramienta adecuada puede ayudarte a visualizar, analizar y optimizar tus datos para obtener mejores conocimientos.

Para calificar para la inclusión en la categoría de Plataformas de Análisis de G2, un producto debe:

• Proporcionar características robustas de ingestión, integración y preparación de datos como parte de la plataforma
• Consumir datos de cualquier fuente a través de cargas de archivos, consultas de bases de datos y conectores de aplicaciones
• Permitir el modelado, mezcla y descubrimiento de datos
• Crear informes y visualizaciones con utilidad empresarial
• Crear y desplegar aplicaciones de análisis internas

A continuación se presentan las cinco principales plataformas de análisis líderes del Informe Grid® de Invierno 2025 de G2. Algunas reseñas pueden estar editadas para mayor claridad.

1. Amazon QuickSight: mejor software de análisis para empresas SaaS

Amazon QuickSight es una herramienta de análisis en la nube con capacidades de inteligencia empresarial (BI). Está diseñada para velocidad, escalabilidad e integración con servicios de AWS. Para las empresas SaaS, ofrece implementación sin servidor, escalado automático y precios por sesión, lo que la convierte en una solución rentable que crece con tus necesidades de datos.

La arquitectura nativa en la nube de QuickSight permite a las empresas SaaS escalar sin preocuparse por las limitaciones de hardware, mientras que su precio por sesión mantiene los costos manejables.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"Lo que más me gusta de Amazon QuickSight es lo fácil que es de usar y lo rápido que funciona, independientemente de tu nivel de habilidad. Su facilidad de implementación es impresionante, ya que es basado en la nube y no requiere instalaciones ni configuraciones complejas. Además, la frecuencia de uso es alta porque es tan accesible, y la facilidad de integración con otros servicios de AWS lo hace una parte sin fisuras de tu flujo de trabajo. En general, es una herramienta sencilla y eficiente, y múltiples características son muy útiles para generar informes."

- Reseña de Amazon QuickSight, Ambuj S.

Lo que menos les gusta a los usuarios:

"Al principio, sí, tuve la sensación de que hay una falta de vías para la personalización del tablero, pero cuanto más tiempo pasé con el sistema, más me di cuenta de que la gran mayoría de nuestros requisitos pueden satisfacerse con las plantillas proporcionadas. Sin embargo, todavía creo que dos o tres tipos más de representación gráfica satisfacerían necesidades adicionales bastante bien."

- Reseña de Amazon QuickSight, Jai C.

2. Microsoft Power BI: mejor plataforma de análisis para startups y pequeñas empresas

Microsoft Power BI es una de las herramientas de análisis más asequibles y fáciles de usar, lo que la convierte en una opción principal para startups y pequeñas empresas que necesitan informes robustos sin la complejidad a nivel empresarial. Se integra perfectamente con Microsoft 365, Azure y aplicaciones empresariales de terceros, proporcionando una vista completa y en tiempo real del rendimiento empresarial.

El precio rentable de Power BI, su interfaz intuitiva y sus profundas integraciones con herramientas de Microsoft lo convierten en la solución preferida para empresas que buscan escalar sin costos excesivos.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"Esta herramienta de análisis empresarial es una maravilla; realmente puede cubrir cualquier tarea importante para la cual se necesitaría una persona profesional; funciona en varias áreas, y el rendimiento es excelente. En este caso, destaco el área de Marketing porque nos ha ayudado a aumentar el número de clientes. Microsoft Power BI ofrece análisis y monitoreo para correos electrónicos o redes sociales para campañas de marketing en línea. Esto nos ha permitido evaluar y tomar decisiones exitosas."

- Reseña de Microsoft Power BI, John A.

Lo que menos les gusta a los usuarios:

"No permite la exportación directa a PHP. Es necesario usar los servicios de Microsoft obligatoriamente. Esto limita un poco la capacidad de cargar libremente nuestros Dashboards en un sitio web."

- Reseña de Microsoft Power BI, Lorenzo S.

3. Tableau: mejor plataforma para analizar datos de clientes

Tableau es una poderosa herramienta de visualización de datos que permite a las empresas explorar datos de clientes de una manera altamente interactiva y visual. Ya sea que estés rastreando el comportamiento del cliente, realizando pruebas A/B o analizando tendencias de ventas, Tableau convierte datos complejos en paneles fáciles de entender.

Las visualizaciones intuitivas de Tableau ayudan a las empresas a ver tendencias, patrones e información en los datos de clientes sin requerir experiencia avanzada en análisis.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"Ofrece una forma intuitiva y altamente interactiva de visualizar datos. La interfaz de arrastrar y soltar facilita la creación de paneles complejos sin requerir un conocimiento técnico extenso. La capacidad de conectarse a múltiples fuentes de datos sin problemas es una ventaja significativa, y las poderosas capacidades de visualización permiten una narración de datos clara y perspicaz."

- Reseña de Tableau, Rui R.

Lo que menos les gusta a los usuarios:

"Tiene una curva de aprendizaje pronunciada para principiantes. Algunas funcionalidades avanzadas requieren conocimiento de scripting o campos calculados, lo que puede ser un desafío para usuarios no técnicos. Además, la estructura de precios puede ser costosa para pequeñas empresas, y la versión de escritorio carece de algunas características de colaboración en la nube que se encuentran en competidores como Power BI."

- Reseña de Tableau, Miguel R.

4. Alteryx: mejor software de análisis para marketing digital

Alteryx es una herramienta de mezcla de datos y análisis predictivo que permite a los equipos de marketing procesar, limpiar y analizar datos para un mejor rendimiento de las campañas. A diferencia de las herramientas de BI tradicionales, Alteryx se centra en automatizar la preparación de datos y el aprendizaje automático, lo que lo convierte en un imprescindible para los especialistas en marketing que manejan datos complejos y no estructurados.

Alteryx automatiza el análisis de marketing, el modelado de atribución y la segmentación de clientes, ayudando a los equipos a mejorar el ROI y la toma de decisiones basada en datos.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"Mi empresa maneja grandes cantidades de datos de ventas y clientes en diferentes regiones. Usamos Alteryx para automatizar nuestro proceso de informes de ventas semanales. Anteriormente, usábamos Excel para hacer este proceso manualmente. Debido a la interfaz fácil de arrastrar y soltar de Alteryx, incluso los usuarios no técnicos podían construir flujos de trabajo sin escribir código. Una vez que nuestro equipo configuró el flujo de trabajo, podía ejecutarse en un horario sin intervención manual."

- Reseña de Alteryx, James A.

Lo que menos les gusta a los usuarios:

"Alteryx funciona bien para el procesamiento por lotes, pero no admite datos en tiempo real. Además, conectar a las API de redes sociales requería scripting personalizado."

-Reseña de Alteryx, Alexander L.

5. Looker: mejor software de análisis para desarrolladores de aplicaciones

Looker es una poderosa plataforma de BI y análisis embebido para desarrollar aplicaciones impulsadas por datos. A diferencia de las herramientas de análisis tradicionales, Looker utiliza un enfoque moderno de modelado de datos (LookML) para crear métricas y reportes personalizados, lo que lo convierte en un favorito para los desarrolladores de aplicaciones y equipos técnicos.

El acceso a datos en tiempo real y el análisis embebido de Looker lo convierten en la mejor opción para los desarrolladores que desean ofrecer información directamente dentro de sus aplicaciones.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"Looker ha sido transformador para cómo gestionamos e interpretamos datos. Se ha convertido en una herramienta que usamos semanalmente, si no diariamente. Ha sido central en nuestro proceso de consolidación y centralización de datos. Hemos combinado fuentes, incluyendo Google Analytics, Search Console, redes sociales y hojas de cálculo personalizadas, que han cambiado completamente cómo abordamos los informes. Nos ha ayudado a reducir el tiempo para generar informes, obtener información y reducir errores. También fue fácil de implementar y escalar. Looker nos ha ayudado a construir una cultura de toma de decisiones basada en datos durante todo el año, dando a cada equipo las herramientas e información que necesitan para operar de manera efectiva y eficiente. Nunca he tenido que contactar al soporte al cliente, lo que me dice que la herramienta está haciendo lo que se supone que debe hacer."

- Reseña de Looker, Andrea G.

Lo que menos les gusta a los usuarios:

"Looker puede tener una curva de aprendizaje pronunciada, especialmente con su lenguaje de modelado LookML, que puede ser un desafío para los usuarios no técnicos. Sus opciones de visualización de datos son menos personalizables que las herramientas como Tableau o Power BI. La dependencia de LookML puede crear cuellos de botella para la elaboración de informes de autoservicio. El precio de Looker también puede ser costoso, especialmente para equipos más pequeños. El rendimiento puede ralentizarse con grandes conjuntos de datos, y carece de algunas integraciones y características colaborativas que se encuentran en otras herramientas de BI."

- Reseña de Looker, Shubham S.

Preguntas frecuentes sobre software de análisis de datos

¿Todavía tienes dudas? Encuentra tus respuestas a continuación.

¿Cuál es la diferencia entre las herramientas de inteligencia empresarial y las plataformas de análisis de datos?

Las herramientas de BI se centran en informes de datos históricos, paneles y análisis de tendencias básicas, mientras que las plataformas de análisis de datos van más allá del BI al ofrecer análisis predictivo, información impulsada por IA, modelos de aprendizaje automático y exploración de datos en tiempo real.

¿Cuáles son las principales plataformas de análisis de datos para la industria de servicios?

Microsoft Power BI es ampliamente utilizado en empresas de servicios para rastrear el rendimiento operativo, métricas financieras y satisfacción del cliente. Qlik Sense proporciona información impulsada por IA, análisis en tiempo real y capacidades de BI de autoservicio, lo que lo convierte en una opción sólida para la optimización de servicios.

¿Qué software de análisis se recomienda para empresas tecnológicas y de software?

Looker es ideal para empresas tecnológicas que necesitan modelado basado en SQL y análisis embebido para aplicaciones de software. Sisense ofrece herramientas de BI escalables con paneles impulsados por IA, lo que lo hace excelente para la toma de decisiones basada en datos dentro de empresas de software.

¿Necesito habilidades de programación para usar plataformas de análisis de datos?

No. Muchas plataformas, como Tableau, Power BI y Zoho Analytics, ofrecen interfaces de arrastrar y soltar que no requieren conocimientos de programación. Sin embargo, herramientas avanzadas como Looker y Sisense pueden requerir conocimientos de SQL o Python para el modelado de datos personalizado.

¿Qué herramientas de análisis ofrecen las mejores ideas para la inteligencia empresarial y la toma de decisiones?

Power BI es una poderosa herramienta de BI con recomendaciones impulsadas por IA, automatización y paneles empresariales. Tableau permite a las empresas construir informes interactivos, descubrir tendencias y visualizar datos de múltiples fuentes, lo que lo hace ideal para la toma de decisiones estratégicas.

¿Cuál es el mejor software de análisis para desarrolladores de aplicaciones que buscan rastrear el rendimiento?

Con análisis basados en eventos, Mixpanel ayuda a los desarrolladores de aplicaciones a rastrear el compromiso, la retención y el comportamiento del usuario. Firebase Analytics está diseñado para desarrolladores móviles y ofrece monitoreo de aplicaciones en tiempo real, informes de fallos y segmentación de audiencia.

¿Pueden las pequeñas empresas beneficiarse del análisis de datos?

Las pequeñas empresas pueden beneficiarse de plataformas asequibles y fáciles de usar como Microsoft Power BI, Zoho Analytics y Google Analytics para rastrear el comportamiento del cliente, mejorar las estrategias de marketing y optimizar el rendimiento empresarial.

¿Qué plataformas de análisis son mejores para el seguimiento del crecimiento y la optimización de la estrategia de marketing?

Amplitude es una opción principal para equipos de crecimiento que necesitan información predictiva del usuario, cohortes de comportamiento y análisis de retención. Looker permite a los equipos de marketing construir tuberías de análisis personalizadas e integrar datos de múltiples fuentes de marketing.

¿Cuáles son las mejores soluciones de análisis de datos para optimizar el rendimiento empresarial?

Tableau es ampliamente utilizado para el seguimiento de KPI, análisis financiero y paneles de optimización del rendimiento. Sisense proporciona información de rendimiento impulsada por IA, análisis predictivo y soluciones de BI embebidas para empresas que buscan mejorar las operaciones.

Pensando con datos

Entonces, ¿qué puedes llevarte de esta visión general del análisis de datos?

Sabemos que los datos pueden ser descriptivos y sentimentales o concluyentes y numéricos. Cómo se estructuran los datos también juega un papel clave en su análisis.

Cuando se trata de análisis, hay un proceso general de cinco pasos para definir la necesidad, recopilar datos, limpiarlos, analizarlos y luego interpretarlos. Dependiendo de los requisitos del negocio, la interpretación puede variar enormemente.

Luego, hay cuatro tipos de análisis de datos. Algunos son retrospectivos, y otros son predictivos y proactivos. Estos últimos se volverán más comunes con los avances en inteligencia artificial, aprendizaje automático, modelado estadístico y otras disciplinas de ciencia de datos.

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Este artículo fue publicado originalmente en 2019. Ha sido actualizado con nueva información.