Puntos clave: El análisis de datos es una práctica integral para interpretar datos y informar decisiones empresariales, mientras que el análisis de datos se centra en examinar conjuntos de datos específicos. Las distinciones clave muestran que la analítica está más amplia y estratégica, mientras que el análisis está táctico.
- El análisis de datos abarca la recopilación, visualización e interpretación de datos.
- El análisis de datos implica limpiar y modelar conjuntos de datos preparados para obtener conocimientos.
Análisis de datos, análisis de datos. ¿Dos términos para el mismo concepto? ¿O términos diferentes, pero relacionados?
Es un error común pensar que el análisis de datos y el análisis de datos son lo mismo. La distinción generalmente aceptada está:
- El análisis de datos está el amplio campo de uso de datos y herramientas para Haz decisiones empresariales.
- El análisis de datos, un subconjunto del análisis de datos, se refiere a acciones específicas.
Para explicar esta confusión—e intentar aclararla—veremos tanto términos, ejemplos como herramientas.
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos están un término amplio que define el concepto y la práctica (o, quizás, la ciencia y el arte) de todas las actividades relacionadas con los datos. El objetivo principal están que los expertos en datos, incluidos científicos de datos, ingenieros y analistas Haz, faciliten el acceso y comprensión del resto de la empresa a estos hallazgos.
Los datos que permanecen en bruto, tal cual, no tienen valor. En cambio, es lo que te hacer con esos datos lo que aporta valor. El análisis de datos incluye todos los pasos te seguir, tanto habilitados por humanos como por máquinas, para descubrir, interpretar, visualizar y contar la historia de patrones en tus datos con el fin de impulsar la estrategia y los resultados empresariales.
Una práctica exitosa de análisis de datos puede—debería—ofrecer una mejor estrategia sobre hacia dónde puede ir tu negocio. Cuando se hace bien, el análisis de datos puede ayudarte a te:
- Encuentra tendencias
- Descubre oportunidades
- Predecir acciones, desencadenantes o eventos
- Haz decisiones
Como cualquier práctica real, el análisis de datos está sistemático, compuesto por muchos pasos computacionales y de gestión. Los expertos enfatizan la palabra "sistemático". Ser sistemático es vital porque el análisis de datos utiliza muchas actividades diferentes y se basa en todo tipo y tamaño de fuentes de datos.
Muchas áreas temáticas comprenden el análisis de datos, incluyendo la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la estadística aplicada. Un resultado tangible de una práctica de análisis de datos están probablemente informes bien planificados que utilicen la visualización de datos para contar la historia de los puntos más relevantes, de modo que el resto del negocio —que no son expertos en datos— pueda entender, desarrollar y adaptar sus estrategias.
Piensa en las muchas formas en que el análisis de datos puede destacar áreas de oportunidad para tu empresa:
- Usar hechos, no suposiciones, para entender cómo interactúan tus clientes podría significar que tú cambies tus procesos de ventas o marketing. Una panadería podría utilizar sus datos para darse cuenta de que su demanda de cuencos para pan aumenta en invierno, lo que significa que no te hace falta recontar los precios cuando la demanda está alta.
- Un aumento de los ciberataques podría implicar te necesidad de tomar medidas preventivas proactivas.
- Los datos de una variedad de dispositivos IoT en un entorno determinado, como tu sala de servidores, una central eléctrica o un almacén, podrían indicar si te estás proporcionando la seguridad y fiabilidad que te necesitas al menor coste posible.
Procesos en análisis de datos
La práctica de análisis de datos abarca muchos procesos separados, que pueden conformar una cadena de datos:
- Recogida e ingesta de los datos
- Categorizar los datos en formas estructuradas/no estructuradas, que también podrían Define las siguientes acciones
- Gestionar los datos, normalmente en bases de datos, data lakes y/o almacenes de datos
- Almacenamiento de los datos en almacenamiento en caliente, caliente o frío
- Realización de ETL (extracción, transformación, carga)
- Analizar los datos para extraer patrones, tendencias e insights
- Compartir los datos con usuarios o consumidores empresariales, a menudo en un panel de control o a través de un almacenamiento específico
¿Qué es el análisis de datos?
Considera el análisis de datos una porción del pastel del análisis de datos. El análisis de datos consiste en limpiar, transformar, modelar y cuestionar los datos para encontrar información útil. (Generalmente se acepta que otras porciones son otras actividades, desde la recogida hasta el almacenamiento y la visualización.)
El acto de analizar datos están generalmente limitado a un único conjunto de datos ya preparado. te inspeccionará, organiza y cuestionará los datos. Hoy en día, en la década de 2020, un software o "máquina" suele realizar una primera ronda de análisis, a menudo directamente en una de tus bases de datos o herramientas. Pero esto están complementado por un humano que investiga e interroga los datos con más contexto.
Cuando te termines de analizar un conjunto de datos, te centrarás en otras actividades de análisis de datos para:
- Da acceso a los datos de otros
- Presenta los datos (idealmente con visualización de datos o narración)
- Sugiere acciones a tomar basándose en los datos
Un punto vital del análisis de datos están que el análisis ya captura datos, es decir, datos del pasado.
Tipo de análisis de datos
Son muchos tipos de técnicas de análisis de datos. Aquí son las más conocidas:
- Análisis de texto. Esto también se están conocido como Minería de Datos. Este método descubre un patrón en conjuntos de datos de gran tamaño utilizando bases de datos u otras herramientas de minería de datos.
- Análisis estadístico. Este análisis responde a "¿Qué ocurrió?" utilizando datos pasados en forma de panel de control. El análisis estadístico implica la recopilación, análisis, interpretación, presentación y modelado de datos.
- Análisis diagnóstico. Este análisis responde a "¿Por qué ocurrió?" buscando la causa a partir de los conocimientos descubiertos durante el análisis estadístico. Este tipo de análisis es beneficioso para identificar patrones de comportamiento de los datos.
- Análisis predictivo. Este análisis sugiere lo que es probable que ocurra utilizando datos previos. El análisis predictivo hace predicciones sobre resultados futuros basándose en los datos.
- Análisis prescriptivo. Este tipo de análisis combina los conocimientos del texto, estadístico, diagnóstico y análisis predictivo para determinar la(s) acción(es) a tomar para resolver un problema actual o influir en una decisión.
Combina estos diferentes métodos según la necesidad del negocio y el proceso de toma de decisiones. Pieter Van Iperen, socio director de PWV Consultants, utiliza el ejemplo del tráfico web, que muy probablemente tu empresa rastrea. te disponen de herramientas para recopilar y medir automáticamente métricas individuales dentro del tráfico web, como:
- Ubicación
- Actividad por hora del día
- Móvil vs PC
- Navegadores en utiliza
Cada uno de esos datos está una pequeña parte del análisis global. Luego, los humanos realizan análisis adicionales para determinar cosas como cómo optimizar tu sitio web para:
- Mejorar las oportunidades de venta
- Reduce el tiempo de ventas
- Aumentar los ingresos
El análisis que es repetible a menudo puede convertirse en una nueva métrica dentro de tu plataforma analítica.
¿Cuál es mejor?
Brack Nelson, Director de Marketing en Incrementors SEO Services, sugiere que el resultado del análisis de datos están más amplio y beneficioso que el resultado del análisis de datos por sí solo.
Considera las diferencias entre:
- Un analista que envía a un usuario de negocio una hoja de cálculo con números frente a crear un panel de control para que el usuario interactúe con análisis descriptivos.
- Un usuario empresarial recibiendo un informe con el valor en tiempo real de una campaña de marketing frente a crear una aplicación web que muestre la previsión y permita al usuario interactuar con análisis predictivos.
El movimiento final, dice Brack, están crear un producto que haga predicciones basadas en datos y contacte con la API de otro sistema para están capaces de producir acción—es decir, análisis de datos en acción.
Herramientas para el análisis de datos
Los software de analítica son herramientas que ayudan a humanos y máquinas a realizar el análisis que nos permite Haz decisiones empresariales críticas.
Las herramientas comunes para realizar análisis de datos y análisis general incluyen:
- Microsoft Excel
- Microsoft Power BI
- Tableau
- Análisis de R
- Python
- Google Analytics
(Consulta las Guías de BMC para tutoriales sobre muchas herramientas de big data y visualización de datos.)
¿Por qué tanta confusión?
Curiosamente, a veces son confundidos por los propios científicos de datos y analistas de datos.
Encuestar a una variedad de personas en el amplio mundo de los datos reveló esta división. La mayoría coincidió en que el análisis de datos están el campo más amplio, del cual el análisis de datos están una función clave, pero otros tenían perspectivas diferentes. Esta falta de claridad subraya que quizá la cuestión no sea análisis de datos frente a análisis de datos, sino si te están haciendo ambas cosas tan bien como te pueden.
Varias personas dijeron que no les preocupa si nosotros, los no expertos en datos, utiliza los términos indistintamente. Así que, si en tu próxima reunión te confundes análisis de datos con análisis, la mayoría no se dará cuenta.
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Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.