Porqué es importante el Análisis de Datos

La era de la digitalización ha contribuido a una incesante generación de datos, o big data, que de analizarse correctamente, puede ser clave en la planificación estratégica empresarial. Dar sentido a esa información y convertirla en conocimiento útil, es clave para aumentar la competitividad, e incluso rentabilidad, de tu empresa.

El análisis de datos puede ser el cambio de paradigma que necesitas para transformar tu empresa.

La recopilación e interpretación de datos permite a tu organización tomar decisiones informadas, resolver problemas, agilizar operaciones, mejorar los productos y servicios, predecir tendencias.

Cómo se aplica el Análisis de Datos

Lo primero y más importante en el proceso de análisis de datos es saber con qué objetivo se hace. Se formulan preguntas concretas dependiendo del problema que se pretende resolver y del sector en el que se aplica (negocios, finanzas, justicia, ciencia, medicina, administración).

Recopilación de datos de diferentes fuentes: entrevistas, encuestas, observaciones, etc. Limpiar los datos brutos para evitar duplicados, errores o valores atípicos y modelarlos y transformarlos en un formato adecuado para el análisis. La interpretación y el análisis de los datos nos ayudarán e encontrar patrones y tendencias que servirán para dar respuesta a las preguntas en cuestión.

Herramientas que utilizan los data analysts

Python. Uno de los lenguajes de programación favoritos de los analistas que cuenta con funciones relevantes en el análisis de datos y aprendizaje automático. 

R otro lenguaje de programación con capacidades similares

Excel. Su sencillez y versatilidad lo convierten en una de las herramientas más populares para las tareas de análisis de datos

SQL. Lenguaje de programación diseñado específicamente para gestionar bases de datos

Los analistas suelen utilizar una amplia variedad de herramientas para hacer su trabajo más preciso y eficiente. Estas herramientas van desde lenguajes de programación como Python y R hasta software de visualización. Estos son solo algunos de los más utilizados:

SAS. Software especializado en análisis estadístico, visualización y minería. Este sistema se caracteriza por su capacidad para manejar con eficiencia grandes volúmenes de datos y su versatilidad en análisis estadístico

Power BI. Permite conectar múltiples fuentes de datos, crear visualizaciones avanzadas y compartir informes en línea

Tablaeu. Herramienta gratuita para la visualización de datos que permite crear visualizaciones interactivas y paneles de control utilizada en el sector Inteligencia Empresarial

DATA ANALYTICS