¿Qué es el análisis de datos? Proceso y tipos

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

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

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 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.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el uso de procesos y tecnología, generalmente algún tipo de software de análisis, para extraer información valiosa de los conjuntos de datos. Luego, esta información se aplica de varias maneras según el negocio, su industria y otros requisitos únicos.

Esto es importante porque ayuda a las empresas a basarse en datos, lo que significa que las decisiones se basan en el uso de datos. El análisis de datos también está ayudando a las empresas a predecir problemas antes de que ocurran y a trazar posibles soluciones.

Si bien más empresas recurren al análisis de datos para identificar brechas, todavía hay muchas personas a las que les vendría bien una aclaración. Es por eso que comenzamos con la raíz del análisis de datos: discernir datos cualitativos de datos cuantitativos.

Datos cualitativos y cuantitativos

El análisis de datos se compone de datos tanto cualitativos como cuantitativos. La composición de estos tipos de datos es importante, teniendo en cuenta cómo se analizarán más adelante. Comencemos con datos cualitativos.

Comprender 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
  • Imagenes y simbolos
  • Transcripciones de entrevistas y grupos focales
  • Observaciones y notas

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

Entender los datos cuantitativos

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

  • Pruebas
  • Experimentos
  • Encuestas
  • Investigación de mercado
  • Métrica

Los datos cuantitativos son estadísticos, concluyentes y medibles, lo que los convierte en 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 también marcan la diferencia.

Datos estructurados y no estructurados

La forma en que se estructuran los datos determinará cómo se recopilan y procesan, y qué métodos deberán usarse para extraer información. Comencemos con los datos estructurados.

Entender los datos estructurados

Los datos estructurados se clasifican con mayor frecuencia como datos cuantitativos. Como habrás adivinado por su nombre, está altamente estructurado y organizado, por lo que se puede buscar fácilmente en bases de datos relacionales. Piensa en hojas de cálculo y tablas.

Algunos ejemplos de datos estructurados incluyen:

  • Nombres y fechas
  • Domicilio y direcciones de correo electrónico
  • Números de identificación
  • Información transaccional

Los datos estructurados generalmente se prefieren para el análisis de datos, ya que es mucho más fácil de digerir para las máquinas que los datos no estructurados.

Comprender los datos no estructurados

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

Para aprovechar los datos no estructurados, se deberán considerar enfoques más modernos como el uso de bases de datos NoSQL o la carga de datos sin procesar en lagos 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
  • Servidor 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 deconstruirlos.

Proceso de análisis de datos

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

Define una necesidad

El primer paso en este proceso es definir la necesidad de análisis. ¿Están disminuyendo las ventas? ¿Están aumentando los costes de producción? ¿Los clientes están satisfechos con tu producto? Estas son preguntas que deberán tenerse en cuenta.

Además, es importante tener un plan de gestión de datos establecido. Esto asegurará 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 concentrador centralizado.

Recopilar datos

Una empresa normalmente 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 económicos y financieros para localizar patrones o tendencias.

Eliminar duplicados e incoherencias

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

Analizar los datos

Ahora para el análisis, hay varias formas de hacerlo. Por ejemplo, el software de inteligencia empresarial podría generar gráficos e informes que los responsables de la toma de decisiones entiendan fácilmente. También se podría realizar una variedad de técnicas de minería de datos para un análisis más profundo. Este paso depende de los requisitos y recursos de la empresa.

Actúa

El paso final es poner el análisis en acción. La forma en que se interpretan los resultados del análisis es crucial para resolver el problema empresarial planteado en el paso uno. Los resultados deben mostrar una imagen clara de cómo seguir adelante. Si no es así, este es el momento adecuado para reevaluar tu método de análisis de datos y ver dónde podría haber brechas en su proceso.

Tipos de análisis de datos

El análisis de big data ayuda a una empresa a comprender los requisitos y preferencias de un cliente para que las empresas puedan aumentar su base de clientes y retener los existentes con ofertas personalizadas y relevantes de sus productos o servicios.

La industria de big data está creciendo a un ritmo rápido debido a diversas aplicaciones como la gestión de redes eléctricas inteligentes, análisis de sentimientos, detección de fraudes, ofertas personalizadas, gestión del tráfico, etc. en una miríada de industrias. Una vez que las organizaciones recopilan macrodatos, el siguiente paso importante es comenzar con la analítica.

Muchas organizaciones no saben por dónde empezar, qué tipo de análisis puede fomentar el crecimiento empresarial, y qué significan estos diferentes tipos de análisis. Exploremos los diferentes tipos de análisis y el valor que aportan a cualquier negocio:

Análisis descriptivo

En la actualidad, el 90% de las organizaciones utilizan análisis descriptivo, que es la forma más básica de análisis. La forma más sencilla de definir la analítica descriptiva es que responde a la pregunta «¿Qué ha sucedido?».

Este tipo de análisis analiza los datos que vienen en tiempo real y los datos históricos para obtener información sobre cómo abordar el futuro. El principal objetivo de la analítica descriptiva es descubrir las razones detrás del valioso éxito o fracaso en el pasado. El ‘Pasado’ aquí, se refiere a cualquier momento en particular en el que ocurrió un evento y esto podría ser hace un mes o incluso hace un minuto.

La gran mayoría de la analítica de big data utilizada por las organizaciones entra en la categoría de analítica descriptiva.

Una empresa aprende de los comportamientos pasados ​​para comprender cómo afectarán los resultados futuros. La analítica descriptiva se aprovecha cuando una empresa necesita comprender el desempeño general de la empresa a un nivel agregado y describir los diversos aspectos.

El análisis descriptivo se basa en funciones agregadas estándar en bases de datos, que solo requieren conocimientos básicos de matemáticas escolares. La mayoría de las analíticas sociales son analíticas descriptivas. Resumen ciertas agrupaciones basadas en conteos simples de algunos eventos. La cantidad de seguidores, me gusta, publicaciones, fanáticos son meros contadores de eventos.

Estas métricas se utilizan para análisis sociales como el tiempo de respuesta promedio, el número promedio de respuestas por publicación, el índice de porcentaje, el número de visitas a la página, etc., que son el resultado de operaciones aritméticas básicas.

El mejor ejemplo para explicar la analítica descriptiva son los resultados que una empresa obtiene del servidor web a través de las herramientas de Google Analytics. Los resultados ayudan a comprender lo que realmente sucedió en el pasado y a validar si una campaña promocional tuvo éxito o no en función de parámetros básicos como las visitas a la página.

Análisis predictivo

El siguiente paso en la reducción de datos es el análisis predictivo. El análisis de patrones y tendencias de datos pasados ​​puede informar con precisión a una empresa sobre lo que podría suceder en el futuro. Esto ayuda a establecer metas realistas para el negocio, una planificación eficaz y restringir las expectativas.

Las empresas utilizan el análisis predictivo para estudiar los datos y mirar con los ojos la bola de cristal para encontrar respuestas a la pregunta «¿Qué podría suceder en el futuro en función de las tendencias y patrones anteriores?»

Las organizaciones recopilan datos contextuales y los relacionan con otros conjuntos de datos de comportamiento del usuario del cliente y datos del servidor web para obtener información real a través del análisis predictivo. Las empresas pueden predecir el crecimiento empresarial en el futuro si mantienen las cosas como están. El análisis predictivo proporciona mejores recomendaciones y respuestas más orientadas al futuro a preguntas que BI no puede responder.

El análisis predictivo ayuda a predecir la probabilidad de un resultado futuro mediante el uso de varios algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático, pero la precisión de las predicciones no es del 100%, ya que se basa en probabilidades.

Para hacer predicciones, los algoritmos toman datos y completan los datos faltantes con las mejores conjeturas posibles. Estos datos se combinan con datos históricos presentes en los sistemas CRM, sistemas POS, ERP y sistemas de recursos humanos para buscar patrones de datos e identificar relaciones entre varias variables en el conjunto de datos.

Las organizaciones deben aprovechar la contratación de un grupo de científicos de datos que puedan desarrollar algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático para aprovechar el análisis predictivo y diseñar una estrategia comercial eficaz.

El análisis predictivo se puede clasificar además como:

  • Modelado predictivo: ¿qué pasará a continuación, si?
  • Análisis de la causa raíz: ¿por qué sucedió esto realmente?
  • Minería de datos: identificación de datos correlacionados
  • Pronóstico: ¿Qué pasa si continúan las tendencias existentes?
  • Simulación de Montecarlo: ¿qué podría pasar?
  • Identificación de patrones y alertas: cuándo debe invocarse una acción para corregir un proceso.

El análisis de sentimientos es el tipo más común de análisis predictivo. El modelo de aprendizaje toma información en forma de texto sin formato y la salida del modelo es una puntuación de sentimiento que ayuda a determinar si el sentimiento es positivo, negativo o neutral.

Organizaciones como Amazon aprovechan el análisis predictivo para identificar tendencias en las ventas basadas en los patrones de compra de los clientes, pronosticar el comportamiento del cliente, pronosticar los niveles de inventario, predecir qué productos es probable que los clientes compren juntos para poder ofrecer recomendaciones personalizadas y predecir el número de ventas al final del trimestre o año.

Análisis prescriptivo

Los macrodatos pueden no ser una bola de cristal confiable para predecir los números exactos de la lotería ganadora, pero definitivamente pueden resaltar los problemas y ayudar a una empresa a comprender por qué ocurrieron esos problemas. Las empresas pueden utilizar los factores basados ​​en datos y respaldados por datos para crear recetas para los problemas comerciales que conducen a realizaciones y observaciones.

La analítica prescriptiva es el siguiente paso de la analítica predictiva que agrega la especia de manipular el futuro. La analítica prescriptiva asesora sobre posibles resultados en acciones que probablemente maximizarán las métricas comerciales clave. Básicamente, utiliza simulación y optimización para preguntar «¿Qué debe hacer una empresa?»

El análisis prescriptivo es un concepto de análisis avanzado basado en:

  • Optimización que ayuda a lograr los mejores resultados.
  • La optimización estocástica ayuda a comprender cómo lograr el mejor resultado e identificar las incertidumbres de los datos para tomar mejores decisiones.

Simular el futuro, bajo varios conjuntos de supuestos, permite el análisis de escenarios, que cuando se combina con diferentes técnicas de optimización, permite realizar un análisis prescriptivo. El análisis prescriptivo explora varias acciones posibles y sugiere acciones en función de los resultados del análisis descriptivo y predictivo de un conjunto de datos determinado.

El análisis prescriptivo es una combinación de datos y varias reglas comerciales. Los datos para el análisis prescriptivo pueden ser tanto internos (dentro de la organización) como externos (como datos de redes sociales). Las reglas comerciales son preferencias, mejores prácticas, límites y otras limitaciones. Los modelos matemáticos incluyen procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático, estadísticas, investigación de operaciones, etc.

La analítica prescriptiva es de naturaleza comparativamente compleja y muchas empresas aún no la utilizan en las actividades comerciales diarias, ya que se vuelve difícil de administrar. La analítica prescriptiva, si se implementa correctamente, puede tener un gran impacto en el crecimiento empresarial. Las organizaciones a gran escala utilizan análisis prescriptivos para programar el inventario en la cadena de suministro, optimizar la producción, etc. para optimizar la experiencia del cliente.

La analítica prescriptiva se puede utilizar en el cuidado de la salud para mejorar el desarrollo de fármacos, encontrar los pacientes adecuados para los ensayos clínicos, etc.

Análisis de diagnóstico

El análisis realizado en los datos internos para comprender el «por qué» detrás de lo que sucedió se conoce como análisis de diagnóstico. Las empresas utilizan este tipo de análisis para obtener una visión profunda de un problema dado, siempre que tengan suficientes datos a su disposición.

El análisis de diagnóstico ayuda a identificar anomalías y determinar relaciones casuales en los datos. Por ejemplo, los gigantes del comercio electrónico como Amazon pueden desglosar las ventas y las ganancias brutas en varias categorías de productos como Amazon Echo para descubrir por qué se perdieron sus márgenes de ganancias generales.

El análisis de diagnóstico también encuentra aplicaciones en el cuidado de la salud para identificar la influencia de los medicamentos en un segmento específico de pacientes con otros filtros como diagnósticos y medicamentos recetados.

Tendencias de análisis de datos

A medida que la ciencia de datos se vuelva más común en los negocios, la analítica seguramente pasará de ser retrospectiva a ser más proactiva y predictiva.

Aquí hay algunos aspectos destacados dignos de mención:

  • La analítica en tiempo real está aumentando y tiene el potencial de transformar la forma en que operan los servicios profesionales. Los datos en tiempo real brindan información sobre lo que está sucediendo en este momento y son óptimos para el análisis predictivo.
  • El aprendizaje automático se volverá tan prominente que dejará a los usuarios humanos idear tratamientos creativos para solucionar problemas o maximizar las ganancias. El aprendizaje automático está increíblemente de moda en el análisis de datos hoy en día.
  • Existe un vínculo único entre el análisis de datos y el big data, y las empresas analizan las fotos en las redes sociales en busca de sentimientos.

Entonces, ¿qué puede sacar de esta descripción general del análisis de datos?

Sabemos que los datos pueden ser descriptivos y sentimentales, o pueden ser concluyentes y numéricos. La forma en que se estructuran los datos también juega un papel clave en la forma en que se analizan.

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 de la empresa, la interpretación puede variar enormemente.

Luego hay cuatro tipos de análisis de datos. Algunos son retrospectivos y otros son predictivos y proactivos. Este último se volverá más común con los avances en inteligencia artificial, aprendizaje automático, modelado estadístico y otras disciplinas de la ciencia de datos.