¿Qué es el análisis o analítica de datos?

Tipos de análisis de datos

El análisis de datos se puede dividir en los siguientes cuatro tipos:

1. Análisis descriptivo. Mediante el análisis de datos históricos, el análisis descriptivo busca comprender eventos pasados. Implica recopilar datos, identificar patrones y obtener información o aprender de eventos pasados.
2. Análisis de diagnóstico. El análisis de diagnóstico profundiza en los datos para determinar las causas de eventos específicos. Implica identificar las causas raíz, determinar correlaciones y descubrir relaciones entre diferentes variables.
3. Análisis predictivo. El análisis predictivo pronostica patrones o eventos futuros mediante algoritmos estadísticos y datos históricos. Busca pronosticar eventos futuros y evaluar la probabilidad de diversos escenarios. El análisis predictivo utiliza algoritmos y metodologías como la regresión lineal o los modelos de regresión logística.
4. Análisis prescriptivo. El análisis prescriptivo va más allá de predecir resultados futuros y recomienda acciones específicas para la toma de decisiones. Utiliza técnicas de optimización y simulación para determinar la mejor estrategia para obtener los resultados deseados.

¿Por qué es importante el análisis de datos?

Las iniciativas de análisis de datos pueden ayudar a las empresas a aumentar sus ingresos, mejorar la eficiencia operativa, optimizar las campañas de marketing y reforzar la satisfacción del cliente en múltiples sectores. También pueden ayudar a las organizaciones a:

• Personalizar las experiencias del cliente. Al ir más allá de los métodos de datos tradicionales, el análisis de datos conecta la información con las acciones, lo que permite a las empresas crear experiencias personalizadas para el cliente y desarrollar productos digitales relacionados.
• Predecir tendencias futuras. Mediante el uso de tecnologías de análisis predictivo, las empresas pueden crear productos con visión de futuro y responder rápidamente a las tendencias emergentes del mercado, obteniendo así una ventaja competitiva sobre sus competidores. Según la aplicación, los datos analizados pueden consistir en registros históricos o nueva información procesada para análisis en tiempo real. Además, pueden provenir de una combinación de sistemas internos y fuentes de datos externas.
• Reducir los costos operativos. Al optimizar los procesos y la asignación de recursos, el análisis de datos puede ayudar a reducir gastos innecesarios e identificar oportunidades de ahorro dentro de la organización.
• Proporcionar gestión de riesgos. El análisis de datos permite a las organizaciones identificar y mitigar riesgos mediante la detección de anomalías, fraudes y posibles problemas de cumplimiento.
• Mejorar la seguridad. Las empresas utilizan métodos de análisis de datos, como el análisis sintáctico y la visualización de registros de auditoría, para analizar brechas de seguridad pasadas y encontrar las vulnerabilidades subyacentes. El análisis de datos también puede integrarse con sistemas de monitorización y alertas para notificar rápidamente a los profesionales de seguridad en caso de un intento de vulneración.
• Medir el rendimiento. El análisis de datos proporciona a las organizaciones métricas e indicadores clave de rendimiento (KPI) para monitorizar el progreso, supervisar el rendimiento y evaluar el éxito de las iniciativas empresariales. Esto ayuda a las empresas a responder con prontitud a las condiciones cambiantes del mercado y a otros desafíos operativos.

Aplicaciones de análisis de datos

A grandes rasgos, las metodologías y técnicas de análisis de datos incluyen el análisis exploratorio de datos (AED, o EDA por sus siglas en inglés) y el análisis confirmatorio de datos (ACD, o CDA por sus siglas en inglés). El AED busca encontrar patrones y relaciones en los datos, mientras que el ACD aplica modelos y técnicas estadísticas para determinar si las hipótesis sobre un conjunto de datos son verdaderas o falsas. 

El AED se compara a menudo con el trabajo detectivesco, mientras que el ACD es similar al trabajo de un juez o jurado durante un juicio, una distinción que el estadístico John W. Tukey estableció por primera vez en su libro de 1977, “Exploratory Data Analysis”.

El análisis de datos también puede dividirse en análisis cuantitativo y análisis cualitativo. El primero implica el análisis de datos numéricos con variables cuantificables. Estas variables pueden compararse o medirse estadísticamente. El enfoque cualitativo es más interpretativo, ya que se centra en comprender el contenido de datos no numéricos, como texto, imágenes, audio y video, así como frases, temas y puntos de vista comunes.

Algunos ejemplos de aplicaciones de análisis de datos que utilizan estas metodologías y enfoques incluyen los siguientes:

• Inteligencia de negocio y generación de informes. A nivel de aplicación, la inteligencia de negocio y la generación de informes proporcionan a las organizaciones información práctica sobre KPI, operaciones comerciales, clientes y más. Anteriormente, las consultas de datos y los informes solían ser creados para los usuarios finales por desarrolladores de inteligencia de negocio que trabajaban en TI. Ahora, cada vez más organizaciones utilizan herramientas de inteligencia de negocio de autoservicio que permiten a ejecutivos, analistas de negocio y personal operativo ejecutar sus propias consultas ad hoc y generar informes.
• Minería de datos. Entre los tipos avanzados de análisis de datos se encuentra la minería de datos, que implica la clasificación de grandes conjuntos de datos para identificar tendencias, patrones y relaciones.
• Venta minorista. El análisis de datos se puede utilizar en el sector minorista para pronosticar tendencias, lanzar nuevos artículos y aumentar las ventas al comprender las demandas de los clientes y sus patrones de compra.
• Aprendizaje automático. El aprendizaje automático también se puede utilizar para el análisis de datos mediante la ejecución de algoritmos automatizados para procesar conjuntos de datos más rápidamente que lo que los científicos de datos pueden hacer mediante el modelado analítico convencional.
• Análisis de big data. El análisis de big data aplica herramientas de minería de datos, análisis predictivo y aprendizaje automático a conjuntos de datos que pueden incluir una combinación de datos estructurados y no estructurados, así como datos semiestructurados. La minería de texto permite analizar documentos, correos electrónicos y otro contenido textual.
• Usos empresariales. Las iniciativas de análisis de datos respaldan una amplia variedad de usos empresariales. Por ejemplo, los bancos y las compañías de tarjetas de crédito analizan los patrones de retiro y gasto para detectar fraudes y robos de identidad. Las empresas de comercio electrónico y los proveedores de servicios de marketing utilizan el análisis del flujo de clics para identificar a los visitantes de su sitio web con probabilidades de comprar un producto o servicio en particular, basándose en sus patrones de navegación y visualización de páginas. Las organizaciones de atención a la salud extraen datos de pacientes para evaluar la eficacia de los tratamientos contra el cáncer y otras enfermedades.
• Pronóstico de abandono. Los operadores de redes móviles examinan los datos de los clientes para identificar a aquellos con mayor probabilidad de no volver y ayudar a las organizaciones a retenerlos.
• Marketing. Las empresas utilizan análisis de gestión de relaciones con los clientes para segmentar a los clientes en campañas de marketing y brindar a los trabajadores de los centros de llamadas información actualizada sobre las personas que llaman.
• Logística de entrega. Empresas de logística como UPS, DHL y FedEx utilizan el análisis de datos para mejorar los tiempos de entrega, optimizar las operaciones e identificar las rutas y los medios de transporte más rentables.
• Gobierno y sector público. Los gobiernos utilizan el análisis de datos para la formulación de políticas, la distribución de recursos y el conocimiento de las necesidades y requerimientos públicos.

Dentro del proceso de análisis de datos

Las aplicaciones de análisis de datos implican más que simplemente analizar datos, especialmente en proyectos de análisis avanzado. Gran parte del trabajo requerido se realiza desde el principio: recopilar, integrar y preparar datos, y luego desarrollar, probar y revisar modelos analíticos para garantizar que produzcan resultados precisos. Además de científicos de datos y otros analistas de datos, los equipos de análisis suelen incluir ingenieros de datos, quienes crean secuencias de datos y ayudan a preparar conjuntos de datos para el análisis.

Los siguientes pasos están involucrados en el proceso de análisis de datos:

1. Recopilar datos. Los científicos de datos identifican la información necesaria para una aplicación analítica específica, y luego trabajan individualmente o con ingenieros de datos y el personal de TI para recopilarla y utilizarla. Es posible que sea necesario combinar datos de diferentes sistemas fuente mediante rutinas de integración de datos, transformarlos a un formato común y cargarlos en un sistema de análisis, como un clúster de Hadoop, una base de datos NoSQL o un almacén de datos. En otros casos, el proceso de recopilación puede consistir en extraer un subconjunto relevante de un flujo de datos que fluye hacia Hadoop, por ejemplo. Los datos se trasladan a una partición independiente del sistema para que puedan analizarse sin afectar al conjunto de datos general.
2. Detectar y corregir problemas de calidad de los datos. El equipo de análisis debe corregir cualquier problema que pueda afectar la precisión de las aplicaciones analíticas. Esto incluye la creación de perfiles y la limpieza de datos para garantizar la coherencia de la información de un conjunto de datos y la eliminación de errores y entradas duplicadas. Se realizan tareas adicionales de preparación de datos para manipularlos y organizarlos para el uso analítico planificado.
3. Aplicar políticas de gobernanza de datos. Los equipos de análisis aplican políticas de gobernanza de datos para garantizar que los datos cumplan con los estándares corporativos y se utilicen correctamente.
4. Construir un modelo analítico. Un modelo analítico se construye utilizando herramientas de modelado predictivo u otro software de análisis, y lenguajes de programación como Python, Scala, R y Structured Query Language. Normalmente, el modelo se ejecuta inicialmente con un conjunto de datos parcial para comprobar su precisión; posteriormente, se revisa y se prueba de nuevo según sea necesario. Este proceso se conoce como entrenamiento del modelo hasta que funcione según lo previsto.
5. Ejecutar el modelo de producción. El modelo se ejecuta en modo de producción con el conjunto completo de datos una vez para abordar una necesidad de información específica o de forma continua a medida que se actualizan los datos.
6. Configurar un disparador. En algunos casos, las aplicaciones de análisis pueden configurarse para activar automáticamente acciones comerciales. Un ejemplo son las operaciones bursátiles de una empresa de servicios financieros: cuando las acciones alcanzan un precio determinado, se activa un disparador para comprarlas o venderlas sin intervención humana.
7. Comunicar los resultados. Los resultados generados por los modelos analíticos se comunican a los ejecutivos de la empresa y a otros usuarios finales. Se pueden diseñar gráficos e infografías para facilitar la comprensión de los hallazgos. Las visualizaciones de datos, como gráficos y diagramas, suelen incorporarse en aplicaciones de paneles de BI que muestran los datos en una sola pantalla y se actualizan en tiempo real a medida que se dispone de nueva información.

Los analistas de datos pueden automatizar procesos para aumentar la eficiencia y la calidad. Con el análisis de datos automatizado, los sistemas informáticos pueden realizar operaciones analíticas con mínima intervención humana. Estas técnicas abarcan toda la gama del modelado de datos y el análisis estadístico, desde scripts sencillos hasta herramientas sofisticadas. Por ejemplo, para respaldar las decisiones empresariales, una organización de ciberseguridad podría automatizar la recopilación de datos, el análisis de la actividad web y la visualización.

¿Es posible externalizar el análisis de datos?

Se puede contratar empresas externas o proveedores de servicios especializados para gestionar tareas de análisis de datos por diversas razones, como la rentabilidad, el acceso a expertos especializados, la escalabilidad y la flexibilidad, así como su conocimiento experto de las políticas de cumplimiento. La tercerización del análisis de datos permite a las empresas centrarse en sus actividades principales y, al mismo tiempo, utilizar recursos externos para gestionar las tareas relacionadas con los datos de forma eficiente.

Además, la tercerización puede brindar acceso a tecnologías y herramientas de análisis avanzado que podrían no estar disponibles internamente. Sin embargo, es fundamental que las organizaciones consideren cuidadosamente factores como la seguridad de los datos, la confidencialidad y la fiabilidad del socio de externalización antes de decidir tercerizar las funciones de análisis de datos.

Análisis de datos frente a análisis de big data

El análisis de datos y el análisis de big data son conceptos relacionados con significados distintos. Como se mencionó anteriormente, el análisis de datos es el proceso de analizar datos sin procesar para extraer información significativa de un conjunto de datos determinado.

Si bien estas estrategias y tácticas se utilizan frecuentemente con big data, también pueden aplicarse a cualquier tipo de conjunto de datos, ya que el análisis de datos es un término más amplio que abarca todos los tipos de análisis de datos.

Algunos ejemplos de herramientas que se utilizan comúnmente para el análisis de datos incluyen Amazon QuickSight, Apache Spark, Google Cloud Streaming Analytics, Python y Tableau.

Big data analiza cantidades masivas de datos complejos que no pueden examinarse con los métodos tradicionales de procesamiento de datos. Requiere herramientas especializadas para extraer información significativa de grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, generalmente almacenados en lagos de datos y data warehouses.

Amazon RedShift, Apache Hadoop, Google Cloud BigQuery y Microsoft Azure SQL Data Warehouse son ejemplos de las opciones disponibles para almacenar y procesar big data.

Análisis de datos vs. ciencia de datos

A diferencia del análisis de datos, la ciencia de datos no se limita a una sola función o campo. Es un campo multidisciplinario que combina aprendizaje profundo, aprendizaje automático (ML), inteligencia artificial (IA), programación, matemáticas, estadística y enfoques científicos para extraer información de los datos.

A medida que la automatización avanza, los científicos de datos se centran más en las necesidades de negocio, las decisiones estratégicas y el aprendizaje profundo. Los analistas de datos que trabajan en inteligencia empresarial (BI) se centrarán más en la creación de modelos y otras tareas rutinarias. En general, los científicos de datos se centran en generar información general, mientras que los analistas de datos se centran en responder preguntas específicas. En cuanto a las habilidades técnicas, los futuros científicos de datos deberán centrarse más en el proceso de operaciones de aprendizaje automático, también conocido como operaciones de aprendizaje automático.