¿Qué es la analítica de datos?

En el mundo empresarial y tecnológico actual, los datos se han convertido en uno de los elementos fundamentales. Como consecuencia, la analítica de datos es cada vez más importante. Es posible que nos hayamos encontrado con aplicaciones de la analítica de datos en nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, el buscador de Google utiliza esta tecnología para proporcionarnos información relevante sobre un tema específico. En este artículo exploraremos qué son los datos, comprenderemos el proceso de análisis de datos y conoceremos los diferentes tipos de analítica.

Datos, información y conocimiento

Los términos “datos”, “información” y “conocimiento” suelen utilizarse indistintamente. Sin embargo, en realidad son conceptos diferentes. Los datos son conjuntos de hechos sin procesar, sin estructurar y sin organizar. Cuando esos hechos se estructuran, procesan e interpretan, se convierten en información. Por su parte, un conjunto de información estructurada y organizada de manera que resulte fácil de comprender se denomina conocimiento.

Ahora que tenemos una definición clara de datos, información y conocimiento, profundicemos en la analítica de datos.

Analítica de datos

¿Cómo podemos procesar los datos sin procesar para obtener información valiosa de ellos? La analítica de datos es el proceso de analizar datos sin procesar para extraer información y conocimiento útiles. Es fundamental para las empresas porque puede ayudarlas a optimizar el rendimiento, aumentar los ingresos, tomar mejores decisiones y resolver problemas complejos, entre otros beneficios.

El análisis de datos comprende cinco pasos esenciales:

1. Definir preguntas y objetivos

El primer paso del análisis de datos consiste en identificar las preguntas y los objetivos. Formular preguntas prácticas nos ayudará a comprender mejor qué queremos lograr. Algunas preguntas que podemos plantearnos son: ¿qué problemas intentamos resolver? ¿Cuáles son los resultados esperados del análisis?

2. Recopilar datos

El segundo paso del proceso es recopilar los datos. En esta etapa, identificamos las fuentes de datos y determinamos cómo los utilizaremos en nuestro análisis.

3. Limpiar y transformar los datos

Una vez recopilados los datos necesarios, debemos prepararlos para el análisis. Esto implica revisar si existen datos no válidos o incorrectos, datos faltantes y valores atípicos; eliminar duplicados; normalizar los datos, entre otras tareas. Aunque todas las etapas son importantes, debemos prestar especial atención a esta fase, que también suele ser la que más tiempo consume. Los datos que obtenemos no siempre están limpios y pueden contener mucho ruido. Si no los depuramos correctamente, el resultado final del análisis puede ser inexacto y ofrecer información engañosa.

4. Analizar

En esta etapa, podemos comenzar a examinar los datos para identificar tendencias, patrones y correlaciones, o realizar predicciones que nos ayuden a responder las preguntas planteadas al principio. Existen diversos métodos de análisis de datos, como el descriptivo, el diagnóstico, el predictivo y el prescriptivo. El tipo de análisis que utilicemos dependerá de las preguntas y los objetivos definidos en la etapa inicial.

5. Interpretar los resultados

Por último, llega el momento de interpretar los resultados. En esta fase, establecemos las conclusiones de lo aprendido durante el análisis y determinamos el mejor curso de acción en función de los hallazgos. Podemos presentar los resultados del análisis mediante visualizaciones que faciliten su comprensión.

Tipos de análisis de datos

El tipo de información y los conocimientos que obtengamos dependerán del análisis que realicemos. Existen cuatro tipos principales de analítica de datos:

• Análisis descriptivo

Como su nombre indica, el análisis descriptivo examina lo que ha sucedido en una empresa. Simplemente describe los hechos, sin explicar qué los causó.

• Análisis diagnóstico

Mientras que el análisis descriptivo se limita a explicar qué ha sucedido, la analítica diagnóstica busca comprender por qué ocurrió. Su objetivo principal es identificar y examinar anomalías en los datos. Por ejemplo, supongamos que el análisis descriptivo muestra una caída del 15 % en las ventas durante enero. En ese caso, podemos realizar un análisis diagnóstico para determinar las causas de esa disminución.

• Análisis predictivo

A partir de patrones y tendencias anteriores, podemos utilizar la analítica predictiva para pronosticar lo que probablemente sucederá en el futuro. Esto resulta especialmente útil porque permite a las empresas planificar con anticipación. Por ejemplo, plataformas de contenido en línea como Netflix y YouTube utilizan datos como el historial de visualización de los usuarios, su ubicación geográfica y su historial de búsqueda, entre otros, para recomendarles películas, series y videos.

• Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo busca comprender qué ha sucedido, por qué sucedió y qué acciones conviene tomar a continuación, teniendo en cuenta los resultados previstos. Este tipo de análisis permite evaluar cómo la combinación de diferentes condiciones puede influir en los resultados futuros. Por ejemplo, cuando utilizamos una aplicación de mapas en nuestro teléfono, esta analiza las rutas disponibles —en autobús, automóvil, tren u otros medios— y las condiciones del tráfico para sugerir las mejores alternativas para desplazarnos de un lugar a otro.

Hemos llegado al final de este artículo y esperamos que te haya ayudado a familiarizarte más con los datos y a comprender los beneficios que podemos obtener de ellos al aplicar distintos tipos de analítica, según nuestras necesidades.