El análisis de datos es un proceso de inspección, limpieza, transformación y modelización de datos con el objetivo de descubrir información útil, informar la toma de decisiones y predecir eventos futuros. Es una herramienta esencial para la inteligencia empresarial y la investigación de marketing. Los analistas de datos deben ser capaces de comprender conjuntos de datos complejos y extraer su significado.
Para sacar el máximo partido al análisis de datos, primero hay que entender qué es y cómo se puede utilizar. En este blog te ofrecemos una visión general del análisis de datos y cómo empezar a utilizarlo para subir de nivel profesionalmente.
La nueva riqueza de las empresas son LOS DATOS. La información crece exponencialmente y aquellas organizaciones que quieran posicionarse como las más importantes deberán volver el análisis de datos un pilar fundamental de su trabajo.
“El 78% de los altos mandos corporativos afirman estar dispuestos a invertir más tiempo y energía en mejorar sus habilidades en datos”
Las empresas que analizan datos logran:
- Aumentar ganancias.
- Reducir costos.
- Mejorar la gestión al cliente.
- Encontrar nuevas oportunidades de negocio.
- Optimizar sus procesos
- Encontrar patrones y predecir comportamientos de sus consumidores.
Te estarás preguntando qué herramientas necesitas saber utilizar para poder hacer un análisis de datos efectivo. Existen diversas herramientas para el análisis de datos y cada una de ellas aporta un enfoque diferencial o valor agregado a esta labor, te contaremos los 3 grandes herramientas que contienen programas y técnicas que te convertirán en un verdadero científico de datos:
- Inteligencia Artificial: es una tecnología que se aprende mientras funciona con la mínima intervención humana. Es utilizada para elaborar predicciones, en base a patrones, identificar contextos y mejorar la toma de decisiones.
-Ejemplo: Machine Learning para el aprendizaje automático.
- Dashboards: son interfaces que aportan información clave, en forma de gráficas, para analizar el progreso y rendimiento de una estrategia.
-Ejemplo: Tableau para business intelligence y graficación de data.
- Big Data: son un compendio de técnicas y procesos para análisis de grandes cantidades de información que permiten predecir eventos y riesgos, encontrar patrones o comportamientos de los consumidores.
Ejemplo: Lenguajes de programación R y Python.
¿Estás interesado en convertirte en analista de datos y subir tu nivel?
