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BI y analítica

¿Qué es la analítica de datos? Una alternativa para analizar y gestionar datos en la toma de decisiones

José Luis Becerra Pozas

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El análisis de datos es una disciplina centrada en extraer información de los datos, incluido el análisis, la recopilación, la organización y el almacenamiento de datos, así como las herramientas y técnicas para hacerlo.

¿Qué es la analítica de datos?

La analítica de datos es una disciplina centrada en extraer información de los datos. Comprende los procesos, herramientas y técnicas de análisis y gestión de datos, incluida la recopilación, organización y almacenamiento de datos. 

El objetivo principal de la analítica de datos es aplicar análisis estadísticos y tecnologías sobre los datos para encontrar tendencias y resolver problemas. 

La analítica de datos se ha vuelto cada vez más importante en la empresa como un medio para analizar y dar forma a los procesos comerciales y mejorar la toma de decisiones y los resultados comerciales.

La analítica de datos se basa en una variedad de disciplinas, incluida la programación informática, las matemáticas y las estadísticas, para realizar análisis de datos en un esfuerzo por describir, predecir y mejorar el rendimiento. Para garantizar un análisis sólido, los equipos de análisis de datos aprovechan una variedad de técnicas de gestión de datos, que incluyen extracción de datos, limpieza de datos, transformación de datos, modelado de datos y más.

¿Cuáles son los cuatro tipos de analítica de datos?

La analítica se divide en términos generales en cuatro tipos: analítica descriptiva, que intenta describir lo que ha ocurrido en un momento determinado; analítica de diagnóstico, que evalúa por qué ha sucedido algo; analítica predictiva, que determina la probabilidad de que algo suceda en el futuro; y analítica prescriptiva, que proporciona acciones recomendadas para lograr el resultado deseado.

Más específicamente:

  • La analítica descriptiva utiliza datos históricos y actuales de múltiples fuentes para describir el estado actual, o un estado histórico específico, mediante la identificación de tendencias y patrones. En la analítica de negocios, este es el ámbito de la Inteligencia de Negocios (BI) .
  • La analítica diagnóstico utiliza datos (a menudo generados a través de analítica descriptiva) para descubrir los factores o razones del desempeño anterior.
  • La analítica predictiva aplica técnicas como el modelado estadístico, la previsión y el aprendizaje automático al resultado de la analítica descriptiva y de diagnóstico para hacer predicciones sobre resultados futuros. La analítica predictiva a menudo se considera un tipo de “análisis avanzado” y, con frecuencia, depende del aprendizaje automático y/o el aprendizaje profundo.
  • La analítica prescriptiva es un tipo de analítica avanzada que involucra la aplicación de pruebas y otras técnicas para recomendar soluciones específicas que brindarán los resultados deseados. En los negocios, la analítica predictiva utiliza aprendizaje automático, reglas comerciales y algoritmos.

Métodos y técnicas de la analítica de datos

Los analistas de datos utilizan una serie de métodos y técnicas para la analítica datos. Según Emily Stevens, editora gerente de CareerFoundry, siete de los más populares incluyen:

  1. Análisis de regresión: el análisis de regresión es un conjunto de procesos estadísticos utilizados para estimar las relaciones entre variables para determinar cómo los cambios en una o más variables pueden afectar a otra. Por ejemplo, ¿cómo podría el gasto en redes sociales afectar las ventas?
  2. Simulación de Monte Carlo: según Investopedia, “las simulaciones de Monte Carlo se utilizan para modelar la probabilidad de diferentes resultados en un proceso que no se puede predecir fácilmente debido a la intervención de variables aleatorias”. Se utiliza con frecuencia para el análisis de riesgos.
  3. Análisis factorial: el análisis factorial es un método estadístico para tomar un conjunto masivo de datos y reducirlo a uno más pequeño y manejable. Esto tiene el beneficio adicional de descubrir a menudo patrones ocultos. En un entorno empresarial, el análisis factorial se usa a menudo para explorar cosas como la lealtad del cliente.
  4. Análisis de cohortes: el análisis de cohortes se utiliza para dividir un conjunto de datos en grupos que comparten características comunes, o cohortes, para su análisis. Esto se usa a menudo para comprender los segmentos de clientes.
  5. Análisis de conglomerados: StatisticsSolutions define el análisis de conglomerados como “una clase de técnicas que se utilizan para clasificar objetos o casos en grupos relativos llamados conglomerados”. Se puede usar para revelar estructuras en los datos: las compañías de seguros pueden usar el análisis de conglomerados para investigar por qué ciertas ubicaciones están asociadas con reclamos de seguros particulares, por ejemplo.
  6. Análisis de series temporales: StatisticsSolutions define el análisis de series temporales como “una técnica estadística que trata con datos de series temporales o análisis de tendencias. Los datos de series de tiempo significan que los datos están en una serie de períodos o intervalos de tiempo particulares”. El análisis de series temporales se puede utilizar para identificar tendencias y ciclos a lo largo del tiempo, por ejemplo, números de ventas semanales. Se utiliza con frecuencia para la previsión económica y de ventas.
  7. Análisis de sentimiento: el análisis de sentimiento utiliza herramientas como el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de texto, la lingüística computacional, etc., para comprender los sentimientos expresados ​​en los datos. Mientras que los seis métodos anteriores buscan analizar datos cuantitativos (datos que se pueden medir), el análisis de sentimiento busca interpretar y clasificar datos cualitativos organizándolos en temas. A menudo se usa para comprender cómo se sienten los clientes acerca de una marca, producto o servicio.

Herramientas de analítica de datos

Los analistas de datos y otras personas que trabajan con analítica utilizan una variedad de herramientas para ayudarlos en sus funciones. Las siguientes son algunas de las más populares:

  • Apache Spark: una plataforma de ciencia de datos de código abierto para procesar big data y crear motores de computación en clúster
  • Excel: el software de hoja de cálculo de Microsoft es quizás la herramienta de análisis más utilizada, especialmente para el análisis matemático y los informes tabulares.
  • Looker: la plataforma de analítica de datos y BI de Google.
  • Power BI: la herramienta de análisis y visualización de datos de Microsoft para crear y distribuir informes y paneles.
  • Python: un lenguaje de programación de código abierto que ayuda a los usuarios a extraer, resumir y visualizar datos
  • Qlik: un conjunto de plataformas de análisis de datos, integración de datos y programación para explorar datos y crear visualizaciones de datos
  • QuickSight: un servicio en la nube de BI y análisis de Amazon diseñado para integrarse con fuentes de datos en la nube
  • R: una herramienta de análisis de datos de código abierto para análisis estadístico y modelado gráfico
  • RapidMiner: una plataforma de ciencia de datos que incluye un diseñador de flujo de trabajo visual
  • SAS: una plataforma de análisis para inteligencia comercial y minería de datos
  • Sisense: una popular plataforma de inteligencia empresarial de autoservicio
  • Tableau: software de análisis de datos de Salesforce para crear paneles, mapas y visualizaciones a partir de datos
  • Talend: una plataforma para la transformación y carga de archivos de big data utilizada por ingenieros de datos, arquitectos de datos, analistas y desarrolladores

Analítica de datos vs. ciencia de datos

El análisis de datos y la ciencia de datos están estrechamente relacionados. El análisis de datos es un componente de la ciencia de datos, que se utiliza para comprender cómo se ven los datos de una organización. Generalmente, el resultado del análisis de datos son informes y visualizaciones. La ciencia de datos toma el resultado de la analítica para estudiar y resolver problemas.

La diferencia entre el análisis de datos y la ciencia de datos a menudo se ve como una escala de tiempo. El análisis de datos describe el estado actual o histórico de la realidad, mientras que la ciencia de datos utiliza esos datos para predecir y/o comprender el futuro.

Analítica de datos vs. análisis de datos

Si bien los términos analítica de datos y análisis de datos se usan indistintamente, el análisis de datos es un subconjunto de la analítica de datos relacionado con el examen, la limpieza, la transformación y el modelado de datos para obtener conclusiones. La analítica de datos incluye las herramientas y técnicas utilizadas para realizar el análisis de datos.

Analítica de datos vs. analítica de negocios

El analítica de negocios (business analytics) es otro subconjunto de la analítica de datos. La analítica de negocios utiliza técnicas de la analítica de datos, incluida la extracción de datos, el análisis estadístico y el modelado predictivo, para impulsar mejores decisiones comerciales. Gartner define la analítica de negocios como “soluciones utilizadas para construir modelos de análisis y simulaciones para crear escenarios, comprender realidades y predecir estados futuros”.

Ejemplos de analítica de datos

Las organizaciones de todas las industrias aprovechan el análisis de datos para mejorar las operaciones, aumentar los ingresos y facilitar las transformaciones digitales. Aquí hay tres ejemplos:

UPS ofrece resiliencia y flexibilidad con analítica predictiva: la empresa multinacional de envíos UPS ha creado la Herramienta de Analítica de Negocios Armonizada (HEAT) para capturar y analizar datos de clientes, datos operativos y datos de planificación para rastrear el estado en tiempo real de cada paquete a medida que se envía y se mueve mediante su red. La herramienta lo ayuda a realizar un seguimiento de los aproximadamente 21 millones de paquetes que entrega todos los días.

El análisis predictivo ayuda a Owens Corning a desarrollar palas de aerogeneradores: el fabricante Owens Corning, con la ayuda de su centro analítico de excelencia, ha utilizado la analítica predictiva para agilizar el proceso de prueba de los aglutinantes utilizados en la creación de tejidos de vidrio para palas de aerogeneradores. Analytics ha ayudado a la empresa a reducir el tiempo de prueba para cualquier material nuevo de 10 días a unas dos horas.

Kaiser Permanente reduce los tiempos de espera con análisis: Kaiser Permanente ha estado utilizando una combinación de análisis, aprendizaje automático e IA para revisar las operaciones de datos de sus 39 hospitales y más de 700 consultorios médicos en Estados Unidos desde 2015. Utiliza la analítica para anticipar mejor y resolver posibles cuellos de botella, lo que le permite brindar una mejor atención al paciente al tiempo que mejora la eficiencia de las operaciones diarias.

Salarios de analítica de datos

Estos son algunos de los títulos de trabajo más populares relacionados con la analítica de datos y el salario promedio para cada puesto, según datos de PayScale en Estados Unidos (cifras en miles de dólares).

  • Gerente de análisis: $ 71K- $ 131K
  • Analista de negocios: $47K-$84K
  • Analista de negocios, TI: $ 51K- $ 100K
  • Analista de inteligencia comercial: $ 52K- $ 97K
  • Analista de datos: $45K-$87K
  • Analista de investigación de mercado: $41K-$77K
  • Analista de investigación de operaciones: $47K-$117K
  • Analista cuantitativo: $60K-$132K
  • Analista senior de negocios: $65K-$117K
  • Estadístico: $55K-$118K

Thor Olavsrud, CIO.com

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