Análisis de Datos y Big Data

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Los datos se han convertido en un recurso valiosísimo para las organizaciones. Entre las diferentes tecnologías o metodologías para procesar, transformar, analizar y almacenar datos destacan tres conceptos complementarios entre sí: Análisis de Datos, Big Data y Ciencia de Datos.

Tanto Análisis de datos, o Data Analytics, como Big Data, se han convertido en palabras de moda y a veces se utilizan indiscriminadamente, sin conocer realmente el gran poder que poseen para aprovechar inmensos volúmenes de datos, estructurados y no estructurados, y obtener información relevante para cumplir los objetivos organizacionales, ya que ayudan a tomar mejores decisiones.

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  • ¿Qué son el Análisis de Datos y el Big Data?

¿Qué son el Análisis de Datos y el Big Data?

El Análisis de Datos es un proceso sistemático, para extraer información significativa de un volumen de datos.

Con el Análisis de Datos se escudriñan grandes volúmenes de información, para extraer datos significativos de un conjunto de datos determinado. Para ello se aplican complejos algoritmos para encontrar correlaciones significativas entre datos que no son visibles a simple vista, y obtener información muy valiosa para el proceso de toma de decisiones.

El principal objetivo del análisis de datos es ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más fundamentadas, basadas en datos relevantes, tendencias, patrones o comportamientos de los usuarios o clientes, detectados en una colección de datos. Los procesos de análisis de datos son de tipo inferencial; es decir, se basan en lo que ya se sabe, porque la información está en la colección de datos estudiada, pero no de manera directa o evidente.

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Mediante su utilización se pueden verificar o refutar teorías o modelos existentes o conocer resultados realmente novedosos que permiten a las organizaciones tomar decisiones más efectivas. Por ejemplo, con el análisis de datos una empresa puede detectar tendencias del mercado, hábitos de compra de sus clientes, preferencias, etc, con lo que poder establecer estrategias para captar nuevos clientes, o enfrentarse efectivamente a las condiciones cambiantes del mercado.

Aunque las técnicas y métodos de análisis de datos se pueden usar en cualquier conjunto de datos, mayoritariamente se llevan a cabo en grandes colecciones conocidas como Big Data. Es decir, que ambos elementos, Análisis de Datos y Big Data, están interrelacionados, pero también pueden usarse por separado.

Big Data se refiere, como sugiere su nombre, a un conjunto extenso y complejo de datos. Se conjugan varios elementos como el gran tamaño de la colección de datos, su complejidad y la naturaleza evolutiva que puedan tener, que superan por mucho las capacidades que las herramientas comunes de gestión de datos pueden ofrecer.

El Análisis de Datos es un proceso sistemático, para extraer información significativa de un volumen de datos.

Por eso en Big Data ya no son suficientes las bases de datos tradicionales y se recurren a otras estructuras más abiertas y exhaustivas, que permiten manejar datos de diversas fuentes, en distintos formatos, y de un volumen extraordinario; por ejemplo, datos científicos, información bursátil, etc.

Los elementos característicos de una colección de datos de este tipo son:

  • Volumen:

    Como ya se ha dicho, el término Big se refiera a grande. En Big Data el tamaño de la colección es enorme, superando fácilmente las capacidades de los métodos normales para el almacenamiento y procesamiento de datos.

  • Admite Múltiples formatos:

    En estas enormes colecciones de datos podemos encontrar diferentes tipos de información, desde las más simples como los alfanuméricos, hasta más complejos como imágenes o audio. Todo lo que se pueda guardar, puede formar parte de una Big Data.

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  • Se pueden combinar diferentes tipos de estructuras de datos:

    Es viable guardar de todo, independientemente de su estructura de datos. Pueden ser datos estructurados si se adhieren a una estructura específica; estos son los más simples de procesar porque usualmente están compuestas por tablas bien organizadas; datos semiestructurados si no poseen una estructura específica en todo su conjunto, pero aún cuentan con algún tipo de agrupación o una jerarquía organizada que los identifique (por ejemplo, los correos electrónicos o páginas web) y datos no estructurados,que son aquellos que no se adhieren a un esquema o una estructura preestablecida como archivos de audio, video, imágenes o de texto.

  • Rapidez y evolución:

    Se generan datos muy rápidamente porque provienen de fuentes de alto tráfico y evolución, como por ejemplo, redes sociales, estaciones de monitoreo, dispositivos IoT, etc.

  • Variabilidad:

    Debido a la enormidad y complejidad de una Big Data es inevitable que puedan existir algunas inconsistencias, y por ello se debe asumir esta variabilidad al momento de procesar los datos.

¿Qué ventajas aporta el análisis de datos?

Ayudan a convertir los datos disponibles en información muy valiosa para los gerentes, porque es la base fundamental para tomar mejores decisiones. En términos generales, las ventajas de emplear análisis de datos son:

Aumenta la eficiencia organizacional

El análisis de datos ayuda a examinar grandes cantidades de datos rápidamente y mostrarlos como información útil en el logro de los objetivos organizacionales. Trabajar sobre una mayor base de conocimiento facilita tomar decisiones más certeras y con mayor rapidez, fomentando una cultura de eficiencia y productividad, con empleados que apreciarán los resultados que aporta el análisis de datos.

Esto afecta a todos los niveles de la organización, desde la cadena de suministro hasta la distribución. Con el análisis de datos proveniente de la cadena de suministro, se puede determinar dónde se originan los retrasos en la producción y ayudar a predecir dónde podrían surgir problemas en el futuro; incluso se puede pronosticar si un proveedor podrá responder o no ante un cambio de volumen de producción, y con ello decidir si se reemplaza o es mejor complementarlo con otro.

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Igualmente ayuda a optimizar los niveles de inventario en función de factores como la estacionalidad, las festividades, tendencias seculares, etc. para evitar costos innecesarios por almacenaje de productos terminados o materia prima.

Mantiene actualizados los cambios de comportamiento de los clientes

Ante las múltiples opciones que se les presentan en el mercado, los clientes muestran cambios en sus deseos y expectativas. Si las empresas no comprenden rápidamente estos cambios, no podrán ofrecer lo que los usuarios realmente desean y esto sumergirá a la empresa en una espiral descendente.

El análisis de datos obtiene con facilidad información trascendental para comprender la percepción de los clientesque de otra manera sería completamente imposible; mostrando cambios no evidentes en el mercado y en el comportamiento de los clientes, que guiará a la empresa a conocer mejor a su cliente objetivo y obtener una ventaja al poder reaccionar más rápido a los cambios del mercado.

Personalización de productos y servicios

Al conocer mejor a sus clientes, la organización podrá ofrecerles los productos y servicios que realmente quieren. Los clientes ya no se conforman con productos y servicios estándar, desean que éstos satisfagan en un 100% sus necesidades individuales. Con el análisis de datos las organizaciones pueden obtener un conocimiento más profundo sobre las preferencias, cambios en su comportamiento, y otros factores que ayudarán a las organizaciones a ofrecerle una cartera de productos basada en esos gustos, detectados desde fuentes más diversas que únicamente los datos de ventas.

Actualmente una de las fuentes más valiosas para conocer mejor a los clientes es su interacción con las redes sociales. Por ejemplo, se puede analizar lo que más les gusta ver, durante cuánto tiempo lo hacen, el tipo de contenido al cual reaccionan, etc. Al recopilar y analizar estos datos, se puede ofrecer a los clientes productos y servicios más específicos basándose en los intereses mostrados.

Incluso, si a estos datos se les aplica un modelo de análisis predictivo, es viable determinar los productos que se les pueden recomendar al finalizar la compra para aumentar las ventas. Por ejemplo, se ha determinado que en el 70% de los casos, cuando una persona compra bebidas alcohólicas, tiende a comprar algún tipo de snack, con estos datos se ofrecerán combos o campañas donde se ofrezca a cada compra de bebidas la opción de comprar snacks.

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Mejorar la calidad de los productos y servicios

Como las empresas recopilan datos de los clientes para el análisis de datos desde muchos canales diferentes, como el comercio minorista por ejemplo, el comercio electrónico, redes sociales, entre otros, pueden crear perfiles de clientes más completos y conocer la percepción de la calidad de los productos y servicios que se ofrecen, y cuáles son las características que desearían. Con esto se mejora la experiencia del usuario al detectar y corregir errores o evitar elementos sin valor agregado.

Es un recurso invaluable para la toma de decisiones empresariales

Los análisis predictivos que se pueden hacer sobre los datos son una fuente muy valiosa de información para la alta gerencia, ya que muestran sugerencias sobre lo que podría suceder en el negocio, y el análisis prescriptivo indica cómo se debería reaccionar ante los diversos escenarios. Por eso, el análisis de datos puede guiar las decisiones empresariales y minimizar las pérdidas financieras, al trabajar con mayor certeza.

Se pueden realizar muchas predicciones previas a la implementación de una decisión definitiva, y visualizar los posibles resultados. Por ejemplo, modelar cambios en los precios, estudiar cambios en la oferta o la demanda, etc. y visualizar los resultados para ayudar a los responsables del proceso de toma de decisiones a decidir si se implementan algunos de esos cambios en el negocio.

Mitigar el riesgo y manejar los contratiempos

Los riesgos son elementos imposibles de eliminar por completo en un negocio, como por ejemplo los accidentes, robos, impagados, etc. Lo importante es que la organización pueda sobreponerse a ellos con un mínimo de afectación.

Con el análisis de datos se ayuda a las organizaciones a comprender los riesgos y tomar medidas preventivas. Esto es útil para determinar, por ejemplo, la cantidad de seguridad necesaria en el negocio, su ubicación, e incluso si le resulta menos rentable vender en alguna ubicación porque su nivel de riesgo es muy elevado. También se puede utilizar para minimizar pérdidas en caso de algunos tipos de contratiempos, como sobreestimar la demanda de un producto, encontrar el precio óptimo de liquidación para reducir el inventario, etc.

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¿Qué tipos de análisis de datos existen?

Existen múltiples métodos o técnicas para el análisis de datos, pero estos se basan en cuatro tipos de análisis básicos, que son:

Análisis Descriptivo

Se refiere a tratar de comprender la realidad de lo sucedido con el conjunto de datos en cuestión. Usualmente el análisis descriptivo es el punto de partida en cualquier proceso de análisis de datos porque ayuda a comprender el pasado.

Análisis Diagnóstico

Este tipo de análisis se utiliza para entender los eventos o por qué sucedió algo, es decir, la causa. Gracias a este análisis se determinan patrones de conducta y otros elementos que ayudan a comprender el porqué de algunos eventos.

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Análisis Predictivo o Profético

Tal y como indica su nombre, el análisis predictivo predice o pronostica lo que puede suceder en el futuro. Para este análisis se hace uso de técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial a fin de predecir problemas, patrones, tendencias, y todo tipo de información útil para analizar posibles escenarios de lo que puede suceder.

Análisis Preceptivo

Para algunos este es el tipo de análisis más importante, porque toma los resultados del análisis predictivo y lo lleva un paso más allá al explorar cómo sucederán esas predicciones. Con este análisis se pueden adaptar estrategias para manejar las predicciones de manera más efectiva.

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¿Qué tecnologías se utilizan en un análisis?

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En la actualidad son muchas las tecnologías, tanto de código abierto como comerciales, que se utilizan para el análisis de datos.

Entre ellas podemos encontrar herramientas analíticas básicas como Analysis ToolPak de Microsoft Excel, la suite SAP BusinessObjects y Apache Spark, que es de código abierto.

Si prefiere tecnologías en la nube, Azure, con su suiteAzure Synapse Analytics, Databricks basados en Apache Spark, HD Insights, Machine Learning, etc. Es considerada una de las mejores plataformas para el análisis de datos más robustas al tener la mayor colección de herramientas para todos los tipos de análisis que se deseen. Las plataformas de Amazon y Google, AWS (Amazon Web Services) y GCP (Google Cloud Platform) también brindan herramientas como Amazon QuickSight, Amazon Kinesis, GCP Stream Analytics, que resultan excelentes para satisfacer las necesidades de análisis de datos.

En el caso de la BI (Inteligencia de Negocios o Business Intelligence) existen poderosas herramientas tecnológicas con muchas funcionalidades de análisis como Microsoft PowerBI, SAS Business Intelligence y Periscope Data.

Para los que elijan desarrollar a medida su software para análisis de datos, los lenguajes de programación como Java, Python o R son excelentes, para desarrollar código para inteligencia artificial y visualización de los datos con scripts de análisis personalizados que se adaptan a todo tipo de visualizaciones y análisis avanzados. Incluso ya existen códigos de Machine Learning como Tensor Flow y scikit-learn de los que puede hacer uso e integrarlos en su desarrollo sin problemas.

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¿Dónde aprender a hacer análisis de datos?

Como son los elementos de moda, en internet encontrará múltiples cursos o tutoriales que le pueden servir para aprender análisis de datos, big data, inteligencia de negocios, y todos esos términos que escuchamos a diario; algunos de ellos son pagos y otros gratuitos.

Sin embargo, nuestra recomendación es que para aprender análisis de datos y big data se recurra a consultores profesionales que realmente puedan orientar en lo que se requiera aprender. Se debe recordar que este es un mundo muy amplio, y que puede abordarse desde muchas perspectivas.

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Entre los elementos que se deben aprender se encuentran:

  • Habilidades analíticas, para dar sentido a los datos y determinar cuáles son relevantes.

  • Habilidades matemáticas y estadísticas para poder comprender lo que significan los números.

  • Habilidades en informática para crear algoritmos o procesar los datos y convertirlos en información, con herramientas existentes específicas para análisis de datos o big data. Aprender Java, Python o R puede resultar imprescindible para cualquier analista de datos.

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¿Dónde encontrar un consultor profesional de análisis?

En Arteco contamos con más de 15 años de experiencia ofreciendo consultoría especializada en tecnologías de información, a empresas nacionales e internacionales de diversos sectores como turismo, sector financiero o administración pública, entre otros.

No debe dejarse en manos de inexpertos el aprender o delegar el análisis de datos en una organización. En Arteco contamos con un staff de profesionales dispuestos a trabajar para ti y tus necesidades, ayudándote a aprender todo lo que requieres conocer sobre análisis de datos y big data, y también ayudándote a ejecutar los proyectos de análisis de datos que se presenten en tu empresa.

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