¿Data Analysis?

El análisis de datos es el estudio exhaustivo de un conjunto de información cuyo objetivo es obtener conclusiones que permitan a una empresa o entidad tomar una decisión. Es decir, nos referimos a la examinación e interpretación de una base de datos. Esto, con el fin de llegar a la resolución de un problema o cuestionamiento.

Durante este análisis, los datos pueden ser objeto de operaciones, por ejemplo, para obtener indicadores estadísticos.

El análisis de datos puede tener distintas aplicaciones, para todo tipo de empresas de distintos giros de negocios. Toda empresa debe tomar decisiones, muchas veces, difíciles, sin embargo, el análisis de datos, facilita la toma de decisiones, mostrando gráficos de lectura rápida.

En conclusión el análisis de datos es un estudio que usa información en su estado natural, se depura, la analiza y extrae ideas útiles para la toma apropiada de decisiones dentro de una empresa.

Se puede comparar al análisis de datos con un rompecabezas: las piezas serían la información que al inicio se encuentran desordenadas, pero una vez armado, podemos interpretar de qué trata. De esta misma forma, las empresas utilizan este método para encontrar patrones o información relevante que les sea de utilidad para tomar decisiones importantes.

Estas decisiones pueden estar orientadas según la necesidad: reducir costos, desarrollar productos innovadores, predecir el comportamiento de los consumidores, analizar la eficacia de campañas comerciales, entre otros.

Tipos de datos:

El análisis de datos y las técnicas utilizadas difieren en relación con la naturaleza de los datos a analizar: cualitativos y cuantitativos. Los datos cualitativos son generalmente palabras que brindan información sobre algún comportamiento, tienen el carácter subjetivo y para su recolección se utilizan métodos de observación. Sus resultados se expresan agrupando la información por categorías o temas.

Por otro lado, los datos cuantitativos son numéricos y pueden medirse, son objetivos y universales. Los resultados del análisis de datos cuantitativos se expresan mediante estadísticas o gráficos.

Según su función se clasifican en:

1. Descriptivo: Permite extraer tendencias a partir de datos en bruto para describir lo que se está aconteciendo o ya aconteció en un periodo específico.

2. Diagnóstico: Permite comparar tendencias y buscamos correlación entre las variables y los resultados arrojados, desde un histórico. 

3. Predictivo: Permite hacer predicciones sobre tendencias futuras dentro de las empresas. Establece ¿Qué podría pasar si...? Para este tipo de análisis se combina la información histórica y en tiempo real, para prever los escenarios probables (forecast).

4. Prescriptivo: Considera todos los posibles factores y señala medidas a tomar. Tomando en cuenta el caso anterior, podemos decir que este análisis nos permite tomar decisiones a largo plazo.

Proceso

1. Definir Objetivo

2. Establecer prioridades de medición

3. Recolectar datos

4. Depurar los datos

5. Clasificar información

6. Análisis

7. Estructura de modelado

8. Visualización

Beneficios del Business Analytics

• Gestiona y reduce riesgos

• Comprende el escenario actual del mercado en el que se encuentre

• Ayuda a crear una estrategia según la finalidad

• Entiende las necesidades exactas de su empresa

• Mejorar la experiencia de los usuarios al tomar decisiones

• Analiza los resultados y crea un seguimiento de los indicadores en tiempo real.