Hoy en día vivimos rodeados de datos, todo se mide y se cuantifica. Si estos datos son tratados y procesados pueden ser convertidos en información.
Dicha información es un importante elemento del que se pueden extraer beneficios y ventajas si es usada adecuadamente y las empresas saben que pueden aprovecharse de ello para mejorar su rentabilidad y aumentar sus beneficios.
En este sentido existen profesionales dedicados a trabajar para manejar estos datos y obtener valiosas conclusiones. Aquí te explicamos todo acerca de esta disciplina del siglo XXI: el data analysis.
¿A qué se dedica una empresa de análisis de datos?
En la actualidad los datos se han convertido en el maná de las empresas. Son un recurso muy valioso pues con ellos se toman decisiones clave para el desarrollo de la compañía. Por esto existen consultorías de datos que se dedican a extraer, procesar y agrupar datos para obtener conclusiones con las que pueden trabajar las empresas.
Con la gestión de esta información se logran análisis estratégicos con los que establecer y aplicar planes de negocio que mejoren la eficiencia, la rentabilidad y la viabilidad de cualquier proyecto.
Este enfoque centrado en los datos prepara a las compañías para estar equipadas a la hora de enfrentarse a cualquier reto. Con la interpretación de los datos se puede definir la actuación comercial en nuevos escenarios o estudiar patrones de comportamiento en el cliente. Todo esto minimiza el grado de incertidumbre; las empresas tomarán decisiones más acertadas y mejorarán notablemente sus resultados ampliando su volumen de negocio.
Las empresas analistas de datos procuran data solutions para que las industrias puedan operar de acuerdo a los problemas que se les plantean. Gracias a la transformación digital recopilar datos y analizarlos se ha convertido en una gran oportunidad para ofrecer soluciones a nivel empresarial.
Algunos conceptos clave
Para conocer mejor en qué consiste esta disciplina conviene aclarar algunos conceptos fundamentales para entender realmente cómo funciona el análisis de datos. Normalmente estas nociones están relacionadas con los procesos y herramientas, muchas veces informáticos, que se utilizan para realizar estos análisis. A continuación te detallamos algunas de las nociones más extendidas en esta ciencia:
ETL
Estas son las siglas en inglés de Extract, Transform and Load. Este término hace referencia a un proceso que combina datos de distintas fuentes en una sola. Es un proceso dividio en tres fases: La primera, extraer la información de los sistemas de orígenes. La segunda, transformar; donde se aplican una serie de reglas para convertir la información en datos con los que poder trabajar. Y la última fase, cargar dichos datos en el sistema de destino.
Pipeline
En el mundo del data analyisis la idea de pipeline tiene que ver con las tecnologías y las fases involucradas en un sistema de procesamiento de datos. Una pipeline es un sistema donde se analizan los datos una vez creados. Los datos se ingestan en este modelo para poder visualizarlos y manejarlos más fácilmente.
Data warehouse
En el contexto del data analysis, este término hace referencia a la tecnología utilizada para almacenar los datos que van a ser analizados. Un data warehouse es una base de datos enorme que ayuda a tomar decisiones dentro de una organización. En él los datos se estructuran de acuerdo a determinados factores.
Hay cuatro características que definen a este sistema. Y es que los datos aquí se presentan orientados a temas, es decir son datos organizados según su interés; son no volátiles y no pueden ser eliminados ni modificados; están integrados, es decir se agrupan en una estructura y son variables con el tiempo. Los cambios producidos quedan registrados en el sistema.
Tipos de análisis de datos
Dentro del análisis de datos hay varias formas de desarrollar esta técnica y dependiendo de la situación concreta en la que nos encontremos se aplicará un modelo u otro. A continuación te explicamos las diferencias entre cada uno de ellos:
Análisis predictivo
Este tipo de análisis nos previene para acciones que pueden ocurrir en un futuro. Se basa en el estudio de previsiones mediante probabilidades. El análisis predictivo suele utilizarse por ejemplo en el mercado de inversiones.
Análisis descriptivo
Es utilizado para dar respuesta a problemas que están ocurriendo en el momento. Se basa en datos concretos y actuales. Un análisis descriptivo se emplea cuando queremos saber por qué no estamos obteniendo los resultados esperados.
Análisis de diagnóstico
Cuando queremos profundizar en la causa de nuestros resultados se usa el análisis de diagnóstico. Podríamos decir que es el siguiente paso del análisis descriptivo. Este análisis ayuda a encontrar correlaciones para identificar el por qué de determinados resultados.
Análisis prescriptivo
Cuando queremos plantear en nuestro proyecto ciertas hipótesis y ver cuáles serían los resultados si se tomasen ciertas decisiones en lugar de otras, acudimos a este tipo de análisis que interpreta las posibilidades a las que nos enfrentaríamos.
Con todo esto podemos esbozar una primera idea general de qué es esta disciplina tan demandada en la actualidad y cuáles son los beneficios que aporta.
