Los t\u00e9rminos \u201cdatos\u201d, \u201cinformaci\u00f3n\u201d y \u201cconocimiento\u201d 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 informaci\u00f3n. Por su parte, un conjunto de informaci\u00f3n estructurada y organizada de manera que resulte f\u00e1cil de comprender se denomina conocimiento. <\/p>\n\n
Ahora que tenemos una definici\u00f3n clara de datos, informaci\u00f3n y conocimiento, profundicemos en la anal\u00edtica de datos. <\/p>\n\n \u00bfC\u00f3mo podemos procesar los datos sin procesar para obtener informaci\u00f3n valiosa de ellos? La anal\u00edtica de datos es el proceso de analizar datos sin procesar para extraer informaci\u00f3n y conocimiento \u00fatiles. 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. <\/p>\n\n El an\u00e1lisis de datos comprende cinco pasos esenciales:<\/p>\n\n El primer paso del an\u00e1lisis de datos consiste en identificar las preguntas y los objetivos. Formular preguntas pr\u00e1cticas nos ayudar\u00e1 a comprender mejor qu\u00e9 queremos lograr. Algunas preguntas que podemos plantearnos son: \u00bfqu\u00e9 problemas intentamos resolver? \u00bfCu\u00e1les son los resultados esperados del an\u00e1lisis? <\/p>\n\n El segundo paso del proceso es recopilar los datos. En esta etapa, identificamos las fuentes de datos y determinamos c\u00f3mo los utilizaremos en nuestro an\u00e1lisis. <\/p>\n\n Una vez recopilados los datos necesarios, debemos prepararlos para el an\u00e1lisis. Esto implica revisar si existen datos no v\u00e1lidos o incorrectos, datos faltantes y valores at\u00edpicos; eliminar duplicados; normalizar los datos, entre otras tareas. Aunque todas las etapas son importantes, debemos prestar especial atenci\u00f3n a esta fase, que tambi\u00e9n suele ser la que m\u00e1s tiempo consume. Los datos que obtenemos no siempre est\u00e1n limpios y pueden contener mucho ruido. Si no los depuramos correctamente, el resultado final del an\u00e1lisis puede ser inexacto y ofrecer informaci\u00f3n enga\u00f1osa. <\/p>\n\n 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 m\u00e9todos de an\u00e1lisis de datos, como el descriptivo, el diagn\u00f3stico, el predictivo y el prescriptivo. El tipo de an\u00e1lisis que utilicemos depender\u00e1 de las preguntas y los objetivos definidos en la etapa inicial. <\/p>\n\n Por \u00faltimo, llega el momento de interpretar los resultados. En esta fase, establecemos las conclusiones de lo aprendido durante el an\u00e1lisis y determinamos el mejor curso de acci\u00f3n en funci\u00f3n de los hallazgos. Podemos presentar los resultados del an\u00e1lisis mediante visualizaciones que faciliten su comprensi\u00f3n. <\/p>\n\n El tipo de informaci\u00f3n y los conocimientos que obtengamos depender\u00e1n del an\u00e1lisis que realicemos. Existen cuatro tipos principales de anal\u00edtica de datos: <\/p>\n\n Como su nombre indica, el an\u00e1lisis descriptivo examina lo que ha sucedido en una empresa. Simplemente describe los hechos, sin explicar qu\u00e9 los caus\u00f3. <\/p>\n\n Mientras que el an\u00e1lisis descriptivo se limita a explicar qu\u00e9 ha sucedido, la anal\u00edtica diagn\u00f3stica busca comprender por qu\u00e9 ocurri\u00f3. Su objetivo principal es identificar y examinar anomal\u00edas en los datos. Por ejemplo, supongamos que el an\u00e1lisis descriptivo muestra una ca\u00edda del 15 % en las ventas durante enero. En ese caso, podemos realizar un an\u00e1lisis diagn\u00f3stico para determinar las causas de esa disminuci\u00f3n. <\/p>\n\n A partir de patrones y tendencias anteriores, podemos utilizar la anal\u00edtica predictiva para pronosticar lo que probablemente suceder\u00e1 en el futuro. Esto resulta especialmente \u00fatil porque permite a las empresas planificar con anticipaci\u00f3n. Por ejemplo, plataformas de contenido en l\u00ednea como Netflix y YouTube utilizan datos como el historial de visualizaci\u00f3n de los usuarios, su ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica y su historial de b\u00fasqueda, entre otros, para recomendarles pel\u00edculas, series y videos. <\/p>\n\n El an\u00e1lisis prescriptivo busca comprender qu\u00e9 ha sucedido, por qu\u00e9 sucedi\u00f3 y qu\u00e9 acciones conviene tomar a continuaci\u00f3n, teniendo en cuenta los resultados previstos. Este tipo de an\u00e1lisis permite evaluar c\u00f3mo la combinaci\u00f3n de diferentes condiciones puede influir en los resultados futuros. Por ejemplo, cuando utilizamos una aplicaci\u00f3n de mapas en nuestro tel\u00e9fono, esta analiza las rutas disponibles \u2014en autob\u00fas, autom\u00f3vil, tren u otros medios\u2014 y las condiciones del tr\u00e1fico para sugerir las mejores alternativas para desplazarnos de un lugar a otro. <\/p>\n\n Hemos llegado al final de este art\u00edculo y esperamos que te haya ayudado a familiarizarte m\u00e1s con los datos y a comprender los beneficios que podemos obtener de ellos al aplicar distintos tipos de anal\u00edtica, seg\u00fan nuestras necesidades. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u00bfQu\u00e9 es la anal\u00edtica de datos? En el mundo empresarial y tecnol\u00f3gico actual, los datos se han convertido en uno de los elementos fundamentales. Como consecuencia, la anal\u00edtica de datos es cada vez m\u00e1s importante. Es posible que nos hayamos encontrado con aplicaciones de la anal\u00edtica de datos en nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, el […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":40942,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[29],"tags":[],"class_list":["post-40941","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/development.keyengineering.com.au\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/40941","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/development.keyengineering.com.au\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/development.keyengineering.com.au\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/development.keyengineering.com.au\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/development.keyengineering.com.au\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=40941"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/development.keyengineering.com.au\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/40941\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":40943,"href":"https:\/\/development.keyengineering.com.au\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/40941\/revisions\/40943"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/development.keyengineering.com.au\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/40942"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/development.keyengineering.com.au\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=40941"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/development.keyengineering.com.au\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=40941"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/development.keyengineering.com.au\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=40941"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"\"](\"https:\/\/www.keyengineering.com.au\/wp-content\/uploads\/Data-Analytics-image.webp\" "\\"Analítica")
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2. Recopilar datos<\/em><\/h2>\n\n
3. Limpiar y transformar los datos<\/h2>\n\n
4. Analizar<\/h2>\n\n
5. Interpretar los resultados<\/h2>\n\n
Tipos de an\u00e1lisis de datos<\/em><\/strong><\/h2>\n\n
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