Análisis de Datos en la Transformación Digital

En la actual transformación digital, la búsqueda de nuevas estrategias continúa. El análisis de datos surge como una alternativa diferenciadora y competitiva.

¿Qué es el Análisis de Datos?

El análisis de datos es un proceso de la ciencia de datos, la cual se enfoca en la investigación, transformación y evaluación de datos para hallar tendencias y comportamientos relevantes para la empresa que permitan lograr la  eficiencia necesaria en la toma de decisiones. Este proceso también consta de la gestación de conclusiones, comparaciones y correlaciones entre diferentes variables.

Aplicar una estrategia de análisis de datos resulta beneficioso para  los sistemas y las organizaciones, pues les permite potenciarse a través de análisis automatizados en tiempo real, lo que supondría resultados inmediatos y de gran impacto.

¿Cómo es el proceso de Análisis de Datos?

El proceso de análisis de datos se clasifica de la siguiente manera:

• Entrada de datos. Plantea los requisitos y recopila los datos. Esto implica un trabajo de investigación, tanto con las partes interesadas,  como averiguar quiénes son los que poseen dichos datos, para poder llegar a ellos.
  
• Preparación de datos. Acá se plantea la estrategia y las tácticas necesarias para lograr realizar los  insights de análisis.  Aquí comprende la limpieza y consolidación de los datos sin procesar y la comprobación de los resultados que certifiquen que se está realizando correctamente el análisis.
  
• Exploración de datos. Es el proceso de estudio e investigación de un conjunto masivo de datos a través del muestreo, la identificación de comportamientos, el análisis estadístico y el desarrollo de perfiles visuales, etc.
  
• Enriquecimiento de datos. Acá se potencian los datos con conjuntos de datos que se agregan para perfeccionar el análisis. Esta fase es importante porque revela nuevos insights a través de la observación de datos, desde un nuevo punto de vista.
• Data Science. Esta fase busca procesos más complejos de extracción de datos para obtener insights más detallados y difíciles de sacar. En ellos se encuentran los algoritmos, el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), entre otros.
  
• Business intelligence. A través de la fusión de datos, software, infraestructura, procedimientos comerciales y la sapiencia humana dentro de una organización, se pueden alcanzar resultados de negocios. Estos brindan insights ejecutables mediante informes, paneles de control y visualizaciones que aportan en las decisiones comerciales.
  
• Generador de informes. Al tener los resultados, estos deben ser compartidos de forma eficiente, para mantener la información adquirida.
  

Optimización. Es importante mejorar los modelos para que continúen con su objetivo inicial o, también,  para que se potencien bajo los lineamientos de dicho objetivo, teniendo en cuenta que las características van variando.

Tipos de Análisis de Datos

Existen varios tipos diferentes de análisis de datos. Estos son los siguientes:

• Análisis descriptivo: Se enfoca a saber la raíz de la situación y su actualidad.
  
• Análisis de diagnóstico: Acá se trata de saber el porqué sucedió y qué elementos influyeron en él.
  
• Analítica predictiva: En este caso, busca ponerse en distintas situaciones, poniéndose en una situación futura en específico.
  
• Análisis prescriptivo: Este tipo busca el qué hacer, cómo actuar, qué decisión es la más recomendable tomar.

Su importancia en una empresa y cómo aplicarla

La importancia del análisis de datos radica en el acceso que le brindan a las empresas a la información necesaria para agilizar la toma de decisiones y plantear las estrategias de negocio basados en lineamientos rigurosos.

Además, el análisis de datos aporta a la mejora del análisis de las alternativas, reduce los costos y los riesgos, genera ingresos y brinda adaptabilidad ágil y rápida.

Al realizar un análisis de datos de una empresa es importante seguir algunos pasos:

• Recopilar todos los datos
• Evaluar si los datos son confiables y reales
• Obtener información adicional
• Observación de los datos
• Transformación de las ideas en acciones