Introducción al análisis de datos
En este artículo, veremos un resumen sobre ¿Qué es el análisis de datos? En el mundo de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ciencia de datos, uno de los términos más utilizados es el análisis de datos. Podemos decir que el análisis de datos ayuda a las empresas a comprender qué estrategia deben aplicar y dónde aplicarla. Antes de entrar en detalles del análisis de datos, debemos comprender qué es el análisis de datos y por qué es necesario el análisis de datos.
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos se refiere a la técnica para analizar datos para mejorar la productividad y hacer crecer el negocio. Es el proceso de inspección, limpieza, transformación y modelado de los datos.
¿Por qué necesitamos análisis de datos?
Necesitamos análisis de datos básicamente por las razones mencionadas a continuación:
- Reúne ideas ocultas.
- Para generar informes basados en los datos disponibles.
- Realizar análisis de mercado.
- Mejora de la estrategia empresarial.
¿Quién es un analista de datos?
El analista de datos es una persona que recopila datos de varias fuentes y la estructura y modelos para encontrar un patrón para generar el informe. Diversas industrias intentan reunir un conjunto diverso de datos para crear un modelo a partir de él. Por ejemplo, las empresas del sector de fabricación registran varios parámetros, como el estado de la cola para la unidad de fabricación y cómo se puede sincronizar con otras unidades, como el aseguramiento de la calidad, el embalaje y la unidad de almacenamiento para garantizar un tiempo de inactividad mínimo. La idea aquí es reducir el uso inactivo de un recurso que aumentará la productividad sin afectar el costo. Al igual que la industria manufacturera, otras industrias, como la industria del juego, realizan un seguimiento de las recompensas para sus usuarios y las empresas de entrega de alimentos pueden realizar un seguimiento del hábito alimenticio de las personas en ciertas estructuras demográficas.
Pasos básicos de análisis de datos
Ahora vamos a discutir algunos pasos básicos del análisis de datos:
Paso 1: La tarea principal aquí sería perfilar los datos. En la estructura actual, la mayoría de la industria tradicional ni siquiera es consciente de los datos que ya tienen, ya que en días anteriores no había una distinción clara entre los datos de interacción y los datos transaccionales. Por lo tanto, el mayor desafío en el caso de la implementación de Machine Learning o la implementación de IA es descubrir dónde se encuentran los datos y cómo se encuentran. Esto implica la creación de perfiles de datos con una gran cantidad de datos y el descubrimiento de propiedades como la exactitud de los datos, la integridad de los datos, el porcentaje nulo y, sobre todo, la relevancia y la categorización de los datos disponibles.
Paso 2: Entonces necesitamos almacenar esos datos usando cualquier método de almacenamiento de datos no estructurado. Esto es lo mismo que procesar los datos no estructurados a través de la infraestructura de big data que ya existe. La infraestructura de almacenamiento de la era moderna es diferente de la RDBMS tradicional. Ahora la infraestructura de big data puede extraer información de datos no estructurados como un comentario de Facebook o un mensaje enviado por correo electrónico.
Paso 3: El siguiente paso sería construir un modelo después de la categorización y agrupación de datos. Una vez que se ha preparado un modelo de datos, el sistema comenzará a extraer información.
Paso 4: Una vez que los datos comienzan a fluir, varios datos, como los datos de interacción y los datos transaccionales, pueden correlacionarse y procesarse para establecer un patrón que no solo podrá crear un informe sobre datos históricos, sino que también podrá definir una estrategia clara para el futuro cuando se alimenta a un motor de IA.
Tipos de análisis de datos
El análisis de datos puede ser de varios tipos:
1. Análisis descriptivo
Este tipo de análisis le dice al negocio qué salió bien y qué salió mal, por ejemplo, coma cuando un restaurante se entera de que aquellos usuarios que ordenaron la pizza una vez, siguieron reordenando pero no hay reordenamiento para su risotto. le da al restaurante una pista de que deberían mejorar la receta de su risotto y mantener el enfoque en la pizza para mantener el negocio en funcionamiento.
2. Análisis de diagnóstico
Esto le dice por qué sucedió algo si toma un ejemplo de BlackBerry, los datos muestran que el mercado de iPhone comienza a crecer con sus teléfonos con pantalla táctil sin teclado, las ventas de teléfonos móviles BlackBerry disminuyeron e hicieron que esta compañía perdiera su cuota de mercado significativamente. Este es un ejemplo real de análisis de diagnóstico.
3. Análisis predictivo
Este tipo de estrategia analítica le dice a una empresa lo que es probable que suceda. Otro ejemplo real de esto sería el caso de Kodak. Donde llegaron muy tarde para darse cuenta de que eventualmente la fotografía de la película se extinguirá y el nuevo futuro sería digital, por lo que su análisis predictivo falló y otros como Nikon, Canon, Sony capturaron el mercado. Kodak llegó tan tarde al mercado de las cámaras digitales que ya había terminado para ellos.
4. Análisis prescriptivo
Este análisis es para comprender y describir el curso de acción futuro para hacer crecer o sostener el negocio actual. en general, las empresas utilizan técnicas y algoritmos de aprendizaje automático para definir las reglas comerciales en el futuro. Un ejemplo de esto podría ser cualquier compañía de telecomunicaciones que entienda que a medida que los teléfonos mejoran en el cálculo, las llamadas tendrán menos prioridad y el enfoque aumentará en el consumo de datos móviles.
Herramientas populares de análisis de datos
Veamos algunas herramientas de análisis de datos ampliamente utilizadas junto con algunas herramientas que son líderes del mercado en este segmento:
- Tableau: puede crear una visualización de datos, un tablero y un informe de análisis después de conectarse a varias fuentes de datos. Esta herramienta funciona en datos no estructurados, por lo tanto, es compatible con Big Data.
- Power BI: Anteriormente era una extensión de MS Excel, luego se convirtió en una herramienta separada. Es ligero y se actualiza con frecuencia.
- R y Python: si te gusta la codificación y la personalización personalizadas, entonces R y Python son la opción para ti. R es mejor para el análisis estadístico, mientras que Python tiene incorporadas bibliotecas de análisis de datos listas para usar.
- Apache Spark: Apache Spark es un procesador de datos rápido, liviano y a gran escala que ejecuta datos de grandes grupos de datos y puede procesar una gran cantidad de datos rápidamente.
Conclusión
Podemos decir que el uso adecuado de los datos puede proporcionar un nuevo conjunto de información a cualquier negocio que garantice la utilización efectiva del recurso, una mejor comprensión del cliente y del mercado, lo que eventualmente dará como resultado el crecimiento del negocio.
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