El análisis predictivo y el aprendizaje automático son herramientas potentes para predecir resultados futuros a partir de grandes cantidades de datos. Si bien ambos procesos tienen objetivos similares, no son sinónimos.
Análisis predictivo VS Aprendizaje automático
Las herramientas de aprendizaje automático funcionan reconociendo y aprendiendo patrones en conjuntos de datos y pueden, a partir de ellos, producir predicciones cada vez más precisas a lo largo del tiempo. El análisis predictivo utiliza modelos predictivos para predecir con mayor exactitud los resultados de eventos, como una campaña publicitaria.
El análisis predictivo utiliza modelos matemáticos y estadísticos para identificar patrones en los datos y generar predicciones, mientras que el aprendizaje automático trabaja para automatizar el modelado predictivo mediante el entrenamiento con enormes conjuntos de datos y la creación de algoritmos que pueden adaptarse y aprender cuando se introducen nuevos datos en ellos.
Ambas herramientas tienen aplicaciones en diversos campos y se utilizan para personalizar la experiencia del cliente, mejorar la eficiencia, explorar patrones en estudios de mercado, automatizar chatbots y ofrecer a los usuarios un servicio rápido de atención al cliente en sitios web, entre otros.
Análisis predictivo VS Aprendizaje automático
Análisis predictivo VS Aprendizaje automático
El aprendizaje automático y análisis predictivo son herramientas extremadamente potentes que se utilizan para predecir resultados futuros a partir de grandes cantidades de datos. Ayudan a las empresas a obtener información, mejorar la eficiencia y tomar decisiones informadas.
Con el valor del espacio de big data estimado en 105 mil millones de dólares para 2027 (frente a los 37 mil millones de 2018) y el 97% de las organizaciones que invierten en big data e inteligencia artificial, la importancia del análisis predictivo y el aprendizaje automático no debe subestimarse.
En este artículo, exploramos los vínculos entre el aprendizaje automático y el análisis predictivo, lo que implica cada disciplina y cómo se relacionan entre sí.
Los términos «análisis predictivo» y «aprendizaje automático» se utilizan a menudo como sinónimos, ya que ambos procesos tienen objetivos similares pero no son lo mismo: mientras que las herramientas de aprendizaje automático funcionan reconociendo y aprendiendo de patrones en conjuntos de datos y pueden producir predicciones cada vez más precisas a lo largo del tiempo, las herramientas de análisis predictivo utilizan modelos predictivos para predecir con mayor exactitud los resultados de eventos, como una campaña publicitaria.
Análisis predictivo VS Aprendizaje automático
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un campo de la informática en el que los ordenadores descubren patrones y tendencias en conjuntos de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático resultantes pueden utilizarse para diversos fines, como clasificar imágenes en diferentes categorías, predecir el precio de productos básicos basándose en determinados detalles e identificar tendencias en el mercado bursátil.
El aprendizaje automático es una técnica adaptativa en la que el sistema está diseñado para adaptarse y aprender cuando se introducen nuevos datos en él.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden resolver problemas complejos reconociendo patrones en los datos y actualizando continuamente lo que han aprendido.
Otras aplicaciones del aprendizaje automático son:
Creación de sistemas de recomendación
Corrección de errores en transacciones o introducción de datos
Personalizar la experiencia del cliente basándose en su historial de navegación.
Exploración de patrones en estudios de mercado
Automatización de chatbots en aplicaciones para ofrecer a los usuarios un servicio rápido de atención al cliente en sitios web.
Análisis predictivo VS Aprendizaje automático
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo utiliza una combinación de métodos y procesos estadísticos para predecir resultados futuros, como la estadística avanzada, el análisis descriptivo, el modelado estadístico, el modelado predictivo, el aprendizaje automático y la minería de datos.
Es uno de los cuatro tipos principales de análisis utilizados habitualmente por los analistas de datos.
Los otros tipos de análisis, del más simple al más complejo, son los siguientes:
Análisis descriptivo: recopilación, revisión y resumen de datos pasados para medir lo que ocurrió en el pasado.
Análisis de diagnóstico: intenta establecer la relación causa-efecto de las tendencias en los datos para determinar por qué ha ocurrido algo.
Análisis predictivo: el enfoque más preciso y no tan utilizado como el análisis predictivo.
El análisis predictivo incorpora aspectos tanto del análisis descriptivo como del diagnóstico, examinando datos pasados y averiguando el «por qué» de las tendencias en los datos. Pero también va un paso más allá y predice lo que podría ocurrir. Estas observaciones pueden utilizarse para tomar decisiones empresariales o de inversión. El análisis predictivo puede utilizarse para determinar cuándo puede fallar un sensor o cuándo merece la pena invertir o negociar con acciones.
Algunos casos de uso del análisis predictivo en distintas industrias:
Los propietarios de fábricas utilizan el mantenimiento predictivo, en el que supervisan el estado de las máquinas y utilizan el historial de fallos para realizar sustituciones antes de que la máquina falle.
Los proveedores sanitarios utilizan el análisis predictivo para saber cuándo se producirán brotes de enfermedades. Esto puede permitir a los gobiernos evaluar la preparación y movilizarse en consecuencia.
Las aseguradoras utilizan modelos predictivos para analizar perfiles de riesgo y emplean datos personales para crear planes de pago para los clientes.
El sector de las apuestas deportivas analiza el rendimiento pasado de los equipos y calcula la probabilidad de ganar o perder en comparación con los equipos rivales.
Aprendizaje automático frente a análisis predictivo: ¿cuál es el cruce?
El análisis predictivo utiliza modelos matemáticos y estadísticos para identificar patrones en los datos y generar predicciones. El aprendizaje automático, por su parte, trabaja para automatizar el modelado predictivo mediante el entrenamiento con enormes conjuntos de datos y la creación de algoritmos. Los algoritmos pueden identificar patrones y anomalías en los datos. Estos algoritmos no dicen explícitamente lo que hay que buscar en los datos.
Los modelos de aprendizaje automático están diseñados para evolucionar y aprender de sus errores a medida que procesan cantidades crecientes de datos. Estos modelos aprenden de los datos que procesan y son capaces de evolucionar continuamente y mejorar su rendimiento. Sin embargo, el análisis predictivo sólo utiliza datos históricos y no evoluciona a medida que procesa más y más datos.
El aprendizaje automático es una tecnología que depende de algoritmos para funcionar. En cambio, el análisis predictivo es una práctica, no una tecnología. Lleva utilizándose mucho más tiempo que el aprendizaje automático, que sigue siendo un campo relativamente incipiente.
Conclusión
En resumen, el análisis predictivo es un proceso estadístico, mientras que el aprendizaje automático es un proceso computacional que los analistas de datos pueden utilizar como herramienta para mejorar el análisis predictivo.
Ya se utilicen por separado o combinados, tanto el análisis predictivo como el aprendizaje automático pueden proporcionar a las organizaciones soluciones a problemas del mundo real, al tiempo que les ayudan a mejorar sus resultados financieros.
Los líderes empresariales están invirtiendo mucho en IA y aprendizaje automático para mejorar los procesos, obtener información de sus datos y tomar decisiones seguras basadas en datos.
¿Qué es la analitica de datos? Definición, modelos, ciclo de vida y mejores prácticas de aplicación
La analítica de datos se puede definir como la capacidad de aplicar análisis cuantitativos y tecnologías a los datos para encontrar tendencias y resolver problemas. A medida que el volumen de datos crece exponencialmente, la analítica de datos permite a las empresas analizarlos para mejorar y agilizar la toma de decisiones.
Sin embargo, en los ámbitos técnico y empresarial, el término «análitica de datos» ha adquirido un significado más limitado y específico. Ha pasado a describir el análisis algorítmico más reciente de conjuntos de datos «grandes» y a menudo no estructurados que van más allá, por ejemplo, de los registros empresariales financieros y basados en entidades que han informado durante mucho tiempo la inteligencia y el análisis empresariales tradicionales (BI).
Según un reciente estudio de International Data Corporation (IDC), las empresas que mejor utilizan las herramientas y procesos de análisis digital obtienen mejoras en los resultados empresariales 2,5 veces superiores a las de las organizaciones rezagadas en seis de los 12 principales resultados empresariales estudiados. Además, las empresas gastan mucho en sus capacidades de big data y analítica, descubriendo que el gasto global, definido en términos generales, alcanzó los 215.700 millones de dólares en 2021.
La análitica o anállisis de datos es el proceso de examinar los datos para descubrir patrones, tendencias y perspectivas que puedan ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones. Implica el uso de varias técnicas y herramientas para recopilar, limpiar y transformar datos, y después aplicar métodos estadísticos y matemáticos para analizar los datos y generar ideas.
Existen varios modelos diferentes de análisis de datos, como el análisis descriptivo, el análisis de diagnóstico, el análisis predictivo y el análisis prescriptivo. El análisis descriptivo consiste en resumir y describir los datos, mientras que el análisis de diagnóstico consiste en identificar las razones que subyacen a los patrones y tendencias de los datos. El análisis predictivo implica el uso de datos y algoritmos de aprendizaje automático para hacer predicciones sobre eventos futuros, y el análisis prescriptivo implica el uso de datos y algoritmos para recomendar acciones a tomar.
El ciclo de vida de la analítica de datos suele constar de varias fases: recopilación de datos, limpieza de datos, exploración y visualización de datos, modelización de datos e interpretación y comunicación de resultados. Las mejores prácticas para el análisis de datos incluyen elegir las fuentes de datos adecuadas, limpiar y preprocesar los datos, utilizar técnicas de visualización de datos apropiadas y garantizar que los resultados sean fiables y precisos. La analítica de datos puede aplicarse en muchos campos diferentes, como las finanzas, el marketing, la sanidad y la fabricación.
El análisis de datos tiende a ser predictivo y permite muchas capacidades nuevas, incluido el refinamiento iterativo de algoritmos para el aprendizaje automático (ML) que impulsa gran parte de la inteligencia artificial (IA). También está aumentando significativamente el BI y la toma de decisiones en todas las organizaciones.
El objetivo es obtener valor de estos crecientes volúmenes de datos, pero la recopilación por sí sola no basta para lograrlo. A menudo, los datos se recopilan en bruto (tablas, gráficos, archivos de registro) y no aportan ningún valor si no se procesan. Aquí es donde entra en juego el análisis de datos. Los datos en bruto recogidos de diversas fuentes se analizan para extraer información útil para las empresas y que pueda ayudar a tomar decisiones empresariales críticas.
La análitica de datos suele correr a cargo de analistas de datos (y a veces de ingenieros de análisis de datos). Observan todo el rompecabezas de datos, les dan sentido (mediante limpieza, transformación, modelización) y, finalmente, identifican patrones y perspectivas relevantes para uso de la empresa. También pueden crear cuadros de mando e informes que los analistas empresariales con menos formación técnica utilizan en su trabajo. (En las grandes organizaciones, los ingenieros de datos y los ingenieros de análisis de datos pueden montar y dar soporte a los sistemas de datos utilizados por estos analistas).
La analítica de datos se aplica ampliamente a casi todos los sectores, y por ejemplo, en el sector sanitario, podríamos definir las siguientes funciones:
Se recopilan grandes cantidades de datos reales de pacientes y se analizan para identificar:
La frecuencia de los diagnósticos médicos y los tratamientos y procedimientos.
La eficacia de dichos tratamientos y procedimientos
La rentabilidad de los tratamientos y procedimientos por demografía, región y tipo de centro.
Para cada área estudiada, se pueden generar conclusiones para:
Describir el pasado
Predecir el futuro
Recomendar enfoques para optimizar los resultados
Tipos de analiticas de datos
Tipos de análiticas de datos
En función del nivel de implantación, la analítica de datos puede clasificarse en cuatro tipos:
1. Análisis descriptivo
La analítica descriptiva permite a las organizaciones comprender su pasado. Recopila y visualiza datos históricos para responder a preguntas como «¿qué ha pasado?» y «¿cuántos?». Esto proporciona a los usuarios de la empresa una forma de medir el resultado de las decisiones que ya se han tomado a nivel organizativo.
2. Análisis de diagnóstico
Mientras que el análisis descriptivo proporciona una referencia de lo que ha ocurrido, el análisis de diagnóstico va un paso más allá y explica por qué ha ocurrido. Explora puntos de datos históricos para identificar patrones y dependencias entre variables que podrían explicar un resultado concreto.
3. Análisis predictivo
El análisis predictivo utiliza el conocimiento de la trayectoria a partir del análisis descriptivo para decir qué es probable que ocurra en el futuro. Por ejemplo, los analistas predictivos pueden utilizar tendencias históricas para predecir cuál podría ser el resultado empresarial de aumentar el precio de un producto en un 30%. Implica en gran medida el modelado predictivo, la estadística, la minería de datos y el análisis avanzado.
4. Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo, como su nombre indica, va un paso más allá y utiliza el aprendizaje automático para ofrecer a las empresas recomendaciones adecuadas para obtener los resultados deseados. Puede ayudar a mejorar el funcionamiento de la empresa, aumentar las ventas e incrementar los ingresos. Por ejemplo, estos tipos de analítica podrían desplegarse en un departamento financiero corporativo de las siguientes maneras:
El análisis descriptivo (también conocido en este contexto como «inteligencia empresarial») podría servir de base para los informes internos mensuales y trimestrales de ventas y rentabilidad de divisiones, líneas de productos, regiones geográficas, etc.
Los análisis de diagnóstico podrían diseccionar el impacto del cambio de divisas, la economía local y los impuestos locales en los resultados por región geográfica.
El análisis predictivo podría incorporar datos económicos y de demanda de mercado previstos por línea de producto y región para predecir las ventas del mes o trimestre siguiente.
La analítica prescriptiva podría entonces generar recomendaciones de inversiones relativas en presupuestos de producción y publicidad por línea de producto y región para el mes o trimestre siguiente.
7 modelos clave para la análitica de datos
Cuando se trata de analizar realmente los datos para identificar tendencias y patrones, los analistas pueden utilizar múltiples modelos. Cada uno de ellos funciona de forma diferente y proporciona información para mejorar la toma de decisiones.
Análisis de regresión: Este modelo determina la relación entre un conjunto dado de variables (dependientes e independientes) para identificar tendencias y patrones cruciales entre ellas. Por ejemplo, un analista puede utilizar esta técnica para correlacionar el gasto social (una variable independiente) con los ingresos por ventas (un valor dependiente) y comprender cuál ha sido hasta ahora el impacto de las inversiones sociales en las ventas. En última instancia, esta información puede ayudar a la dirección a tomar decisiones sobre las inversiones sociales.
Simulación Monte Carlo: También conocida como simulación de probabilidad múltiple, una simulación Monte Carlo estima los posibles resultados de un evento incierto. Proporciona a los usuarios de la empresa una gama de posibles resultados y la probabilidad de que se produzca cada uno de ellos. Muchas organizaciones utilizan este método matemático para el análisis de riesgos. Análisis factorial: Esta técnica consiste en tomar una masa de datos y reducirla a un tamaño más pequeño que sea más manejable y comprensible. Las organizaciones suelen reducir las variables extrayendo todos sus elementos comunes en un número menor de factores. Esto ayuda a descubrir patrones previamente ocultos y muestra cómo se solapan esos patrones. Análisis de cohortes: En el análisis de cohortes, en lugar de inspeccionar los datos en su conjunto, los analistas los dividen en grupos relacionados para analizarlos a lo largo del tiempo. Estos grupos suelen compartir algunas características o experiencias comunes dentro de un periodo de tiempo definido.
Análisis de conglomerados: El análisis de conglomerados consiste en agrupar los datos en conglomerados de tal forma que los elementos de un conglomerado sean similares entre sí, pero completamente distintos cuando se comparan con los de otro conglomerado. Proporciona una visión de la distribución de los datos y puede ayudar fácilmente a revelar patrones detrás de las anomalías. Por ejemplo, una compañía de seguros puede utilizar esta técnica para determinar por qué hay más siniestros asociados a determinados lugares.
Análisis de series temporales: El análisis de series temporales estudia las características de una variable con respecto al tiempo e identifica tendencias que podrían ayudar a predecir su comportamiento futuro. Imagínese analizar las cifras de ventas para predecir hacia dónde irán los números en el próximo trimestre.
Análisis de sentimiento: Esta técnica identifica el tono emocional detrás de un conjunto de datos, ayudando a las organizaciones a identificar opiniones sobre un producto, servicio o idea.
Automatización e inteligencia artificial: Etapas clave de madurez
Aunque la mayoría de las empresas son conscientes del valor del análisis de datos, muchas aún no han alcanzado la madurez necesaria para su implantación. Para ayudar a entenderlo, Gartner ha detallado cinco niveles en su modelo de madurez para datos y analítica.
Básica: se trata de la fase inicial de madurez, en la que los datos y los esfuerzos analíticos se gestionan en silos, centrándose en gran medida en eventos retrospectivos (por ejemplo, los ingresos del último trimestre) utilizando datos transaccionales y registros. Sin embargo, en este caso, los procesos analíticos se realizan ad hoc, con poca o ninguna automatización y gobernanza. Los analistas tienen que trabajar con hojas de cálculo y grandes volúmenes de información.
Oportunista: En este nivel, las organizaciones empiezan a centrarse en satisfacer requisitos de disponibilidad de información más amplios para las unidades de negocio (marts departamentales) y en establecer parámetros para garantizar la calidad de los datos. Sin embargo, todos estos esfuerzos permanecen en silos y se ven afectados por la cultura, la falta de liderazgo adecuado, las barreras organizativas y la lenta proliferación de herramientas. La estrategia de datos también carece de relevancia para el negocio.
Sistemática: En las organizaciones que se encuentran en esta tercera fase, los ejecutivos se convierten en campeones de los datos y la analítica. Aportan una estrategia y una visión claras y se centran en una entrega ágil. Como parte de esto, se adoptan capacidades de almacenamiento de datos e inteligencia empresarial (BI), lo que conduce a un manejo de datos más centralizado. Sin embargo, incluso a este nivel, los datos no son una prioridad empresarial clave.
Diferenciación: En esta fase, los datos empiezan a convertirse en un activo estratégico. Se vinculan a todas las unidades de negocio, sirviendo como combustible indispensable para el rendimiento y la innovación. Un CDO (Chief Data Officer) dirige todo el esfuerzo analítico, midiendo el ROI, mientras que los ejecutivos defienden y comunican las mejores prácticas. En particular, el sistema sigue presentando lagunas de gobernanza, y el uso de IA/ML es limitado.
Transformación: Una organización en el nivel de transformación ha implementado datos y análisis como parte fundamental de su estrategia empresarial, con una integración más profunda de IA/ML. Los datos también influyen en las inversiones empresariales clave de la organización.
Las organizaciones con niveles de madurez transformacional disfrutan de una mayor agilidad, una mejor integración con socios y proveedores, y un uso más sencillo de formas avanzadas de análisis predictivo y prescriptivo. Todo ello se traduce en ventaja competitiva y diferenciación.
Las 10 mejores prácticas para el análisis de datos en 2023
Céntrese en estas mejores prácticas para implementar un proyecto de analítica con éxito:PUBLICIDAD
Mejorar la coordinación de personas y procesos Antes de introducir nuevas herramientas y tecnologías para el análisis, debe centrarse en coordinar mejor a las personas y los procesos dentro de su organización. Para ello, hay que acabar con los compartimentos estancos y promover una cultura en la que los datos sean fundamentales para los objetivos empresariales y fácilmente accesibles. Debe haber una única fuente de verdad y no debe haber peleas por la información.
Empezar poco a poco con un objetivo claro Tras coordinar a las personas y los procesos, hay que determinar qué se quiere conseguir con la información disponible. Puede haber múltiples objetivos, pero establecer prioridades es importante para asegurarse de que los recursos se despliegan de la mejor manera posible, para obtener el máximo rendimiento de la inversión. Además, con un objetivo claro, los usuarios pueden mantenerse alejados de los tipos de datos y herramientas que no son necesarios.
Auditar las capacidades críticas Las organizaciones también deben llevar a cabo una auditoría de las capacidades críticas de análisis, incluyendo: la capacidad de medir las métricas de rendimiento según los objetivos establecidos; la capacidad de crear modelos predictivos; y la calidad e integridad de los datos necesarios.
Centrarse en la escalabilidad Al seleccionar una herramienta de análisis de datos, asegúrese de tener en cuenta la escalabilidad. Esto garantizará que su herramienta siga ofreciendo resultados incluso cuando sus volúmenes de datos, profundidad de análisis y número de usuarios concurrentes crezcan exponencialmente.
Vincular el cumplimiento También es importante vincular el cumplimiento con el análisis de datos. Esto puede ayudarle a asegurarse de que sus usuarios siguen las normas gubernamentales y los estándares de seguridad específicos del sector cuando tratan con información empresarial confidencial.
Refinar los modelos Dado que los datos empresariales cambian continuamente, los modelos utilizados para analizar la información también deben perfeccionarse con el tiempo. De esta manera, una empresa puede asegurarse de mantenerse al día con el entorno dinámico del mercado.
Estandarizar los informes Céntrese en estandarizar las herramientas de elaboración de informes en toda la organización. Esto puede garantizar que los informes y visualizaciones producidos tras el análisis tengan un aspecto similar para todos los usuarios, independientemente de su departamento. Múltiples formatos de informes a menudo conducen a la confusión y la interpretación incorrecta.PUBLICIDAD
Narración de datos Si bien las visualizaciones pueden proporcionar información suficiente, las organizaciones también deben centrarse en hacer las cosas más accesibles a través de la narración de datos. Esto puede ayudar a todos los usuarios de la empresa, incluidos los que no tienen conocimientos analíticos, a utilizar la información para la toma de decisiones. Tableau es un proveedor que ofrece capacidades de narración de datos para el consumo analítico.
Establecer la formación y el perfeccionamiento Para obtener el máximo valor de los datos, mantenga su cultura de datos en toda la organización. Puede hacerlo a través de la comunicación bidireccional y educando a los empleados sobre el valor de los datos y cómo pueden utilizarlos para obtener mejores resultados.
Supervise el rendimiento del modelo Los datos pueden quedar obsoletos con el tiempo, lo que puede provocar problemas en el rendimiento de un modelo. Esto puede evitarse si la organización vigila este rendimiento con regularidad. Sin embargo, para explotar las capacidades actuales y mantener la competitividad, esto requiere cada vez más sistemas y apoyo de los equipos de ciencia de datos e ingeniería de datos e IA de la empresa.
Conclusiones
En conclusión, el análisis de datos es una herramienta importante para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos y a obtener insights valiosos a partir de grandes volúmenes de información.
En 2023, seguir las mejores prácticas en análisis de datos será clave para asegurar la calidad, precisión y fiabilidad del análisis y obtener resultados útiles e impactantes. Estas mejores prácticas incluyen utilizar fuentes de datos de alta calidad, limpiar y preprocesar los datos, utilizar técnicas de visualización de datos adecuadas, realizar una exploración adecuada de los datos, utilizar modelos y algoritmos de análisis de datos adecuados, validar y verificar los modelos y algoritmos, realizar una interpretación adecuada de los resultados, comunicar los resultados de manera efectiva, actualizar y mantener los datos y los modelos, y seguir las mejores prácticas en ciencia de datos.
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El analista de datos son responsables de recopilar, limpiar y analizar grandes cantidades de datos para apoyar la toma de decisiones y la estrategia empresarial.
Su papel es esencial para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos, y deben poseer una combinación única de habilidades técnicas y sociales para destacar en su campo.
¿Qué es un Data Analyst y qué hace en la empresa?
Un analista de datos / Data Analyst es un actor crucial en el campo de la ciencia de datos, encargado de recopilar, limpiar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos para apoyar la toma de decisiones e impulsar la estrategia empresarial. En otras palabras, ayudan a las organizaciones a convertir los datos brutos en ideas significativas e información procesable.
Para desempeñar su función con eficacia, los analistas de datos utilizan una combinación de conocimientos técnicos y analíticos para extraer, procesar y analizar datos de diversas fuentes. También utilizan diversas herramientas y técnicas como SQL, lenguajes de programación como Python o R, herramientas de visualización de datos como Tableau o PowerBI, y métodos de análisis estadístico para descubrir patrones y tendencias en los datos.
Algunas de las tareas y responsabilidades específicas de un Analista de Datos incluyen:
Recopilación de datos: Recopilación e integración de datos de diversas fuentes, como bases de datos, hojas de cálculo o API.
Limpieza y preparación de datos: Limpiar y preparar los datos para garantizar su exactitud y utilidad, lo que puede incluir la eliminación de duplicados, rellenar los valores que faltan y transformar los datos en un formato adecuado para el análisis.
Análisis de datos: Uso de técnicas estadísticas, como el análisis de regresión o las pruebas de hipótesis, para descubrir ideas y tendencias en los datos.
Visualización de datos: Visualización de datos utilizando herramientas como Tableau, Power BI / Excel ,o herramientas de business intelligence para presentar los datos de una manera clara y visualmente atractiva.
Comunicación de resultados: Comunicar los hallazgos y perspectivas a las partes interesadas y hacer recomendaciones basadas en los datos.
Colaboración con equipos interfuncionales: Trabajar con equipos multifuncionales y partes interesadas para apoyar la toma de decisiones e impulsar el éxito empresarial.
Mejora continua: Mantenerse al día con las tendencias de la industria y las tecnologías emergentes, y mejorar continuamente los métodos y procesos de análisis de datos.
analista de datos
En conclusión, un analista de datos desempeña un papel vital a la hora de ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas basadas en datos. Deben poseer una combinación única de habilidades técnicas y analíticas, así como la capacidad de comunicarse y colaborar eficazmente con los demás.
¿Qué hay que estudiar para ser analista de datos?
Para convertirse en analista de datos, normalmente hay que tener una sólida formación y conocimientos de matemáticas, estadística e informática. Algunos de los cursos y asignaturas más comunes que pueden estudiar los aspirantes a Analistas de Datos son:
Matemáticas: Los cursos de matemáticas, como cálculo, álgebra lineal y probabilidad, proporcionan una base sólida en conceptos y técnicas matemáticas que son necesarios para el análisis de datos.
Estadística: Los cursos de estadística, como estadística descriptiva, estadística inferencial y análisis de regresión, dotan a los estudiantes de las habilidades necesarias para analizar e interpretar datos.
Informática: Los cursos de informática, como programación, bases de datos y estructuras de datos, proporcionan los conocimientos técnicos necesarios para trabajar con grandes cantidades de datos y desarrollar soluciones basadas en datos.
Visualización de datos: Los cursos de visualización de datos proporcionan a los estudiantes las habilidades para presentar datos de una manera clara y visualmente atractiva, y ayudan a comunicar ideas y tendencias a las partes interesadas.
Aprendizaje automático: Los cursos de aprendizaje automático enseñan a los estudiantes a desarrollar e implementar algoritmos que permiten a los ordenadores aprender de los datos, identificar patrones y hacer predicciones.
Empresa: Los cursos de negocios, como finanzas, marketing y gestión, proporcionan a los estudiantes una comprensión del contexto empresarial en el que tiene lugar el análisis de datos y les ayudan a hacer recomendaciones basadas en datos para apoyar la toma de decisiones.
Además de la educación formal, también es importante que los aspirantes a analistas de datos adquieran experiencia práctica trabajando con datos y desarrollen sólidas habilidades de resolución de problemas, comunicación y colaboración. Esto puede lograrse mediante prácticas, proyectos o cursos en línea.
En general, convertirse en analista de datos requiere una combinación de conocimientos técnicos y analíticos, así como una sólida comprensión del contexto empresarial y la capacidad de comunicarse y colaborar eficazmente con los demás. Ademas deben tener un conjunto de habilidades para que puedan enfrentarse a los retos a los que se encontrarán.
Competencias ( Hard Skills / Soft Skills) de un analista de datos
El perfil profesional de analista de datos / Data Analyst debe tener las siguientes competencias:
Competencias esenciales de un analista de datos debe poseer
Entre las competencias esenciales de un analista de datos se incluyen
SQL y gestión de bases de datos: Los analistas de datos deben dominar SQL para extraer y manipular datos de bases de datos.
Visualización de datos: Los Analistas de Datos utilizan herramientas como Tableau, Power BI para presentar los datos de una manera clara y visualmente atractiva.
Manipulación y limpieza de datos: Los Analistas de Datos deben limpiar y preparar los datos para garantizar su exactitud y utilidad.
Análisis estadístico: Los analistas de datos utilizan técnicas estadísticas como pruebas de hipótesis, análisis de regresión para descubrir ideas a partir de los datos.
Lenguajes de programación: El dominio de al menos un lenguaje de programación como Python o R es esencial para un Analista de Datos.
Tecnologías de Big Data: Los Analistas de Datos deben estar familiarizados con las tecnologías Big Data como Hadoop, Spark para gestionar y analizar grandes conjuntos de datos.
Técnicas de aprendizaje automático: El conocimiento de técnicas de aprendizaje automático como el aprendizaje supervisado y no supervisado es cada vez más importante para los Analistas de Datos.
Plataformas de computación en nube: La familiaridad con plataformas de computación en la nube como AWS, Azure es esencial para que un Analista de Datos almacene, procese y analice grandes cantidades de datos.
analista de datos
Competencias interpersonales de un analista de datos
Entre las competencias interpersonales de un analista de datos se incluyen
Capacidad de comunicación y presentación: Los analistas de datos deben ser capaces de comunicar claramente sus ideas y conclusiones a las partes interesadas.
Resolución de problemas y pensamiento crítico: Los analistas de datos deben ser capaces de identificar y resolver problemas mediante el uso de datos.
Atención al detalle y precisión: Los analistas de datos deben prestar mucha atención a los detalles para garantizar la exactitud de sus conclusiones.
Colaboración y trabajo en equipo: Los Analistas de Datos deben trabajar eficazmente con otros miembros del equipo y partes interesadas.
Adaptabilidad y flexibilidad: Los Analistas de Datos deben ser adaptables y flexibles a los requisitos cambiantes del negocio y las fuentes de datos.
Automotivación y aprendizaje continuo: Los Analistas de Datos deben tener pasión por el aprendizaje y estar automotivados para mejorar continuamente sus habilidades.
Perspicacia empresarial: Los analistas de datos deben comprender el contexto empresarial de los datos que analizan.
Ética y privacidad de los datos: Los analistas de datos deben conocer las leyes y normativas sobre ética y privacidad de datos.
analista de datos – visualización de datos
¿Cuál es el sueldo de un analista de datos?
El sueldo de un analista de datos puede variar dependiendo de muchos factores, incluyendo la industria en la que trabajen, su ubicación geográfica, su experiencia y habilidades específicas Las empresas buscan muchos perfiles profesionales que faltan, y por lo cuanto los sueldos pueden variar mucho en función de las necesidades que estas pueden tener.
En España, según algunas fuentes, el sueldo promedio para un Data Analyst es de aproximadamente 30.000 a 40.000 euros al año. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los salarios para los analistas de datos pueden ser influenciados por muchos otros factores, como la oferta y la demanda en una industria o región específicas, así como por las habilidades y la experiencia individuales de cada analista de datos.
En otros países, el sueldo de un analista de datos puede variar ampliamente dependiendo de varios factores, como la industria en la que trabajen, la ubicación geográfica, la experiencia y las habilidades específicas.
En los Estados Unidos, según Glassdoor, el sueldo promedio para un analista de datos es de aproximadamente $76,526 al año. Sin embargo, algunos analistas de datos pueden ganar mucho más, especialmente si tienen habilidades avanzadas en áreas como machine learning o big data.
En otros países, los salarios para los analistas de datos pueden ser diferentes. Por ejemplo, en India, el sueldo promedio para un analista de datos es de aproximadamente 6 a 10 lakhs de rupias al año, mientras que en Australia, el sueldo promedio es de aproximadamente $80,000 a $120,000 al año.
Es importante tener en cuenta que los salarios para los analistas de datos pueden ser influenciados por muchos otros factores, como la oferta y la demanda en una industria o región específicas, así como por las habilidades y la experiencia individuales de cada analista de datos.
analista de datos – visualización de datos
Conclusión
En conclusión, un analista de datos/Data Analyst exitoso debe poseer tanto habilidades técnicas como blandas para poder recopilar, limpiar y analizar datos de manera efectiva para respaldar la toma de decisiones. Con la creciente demanda de conocimientos basados en datos, el papel de un analista de datos es cada vez más importante, y las personas con la combinación adecuada de habilidades duras y blandas estarán muy solicitadas.
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En este articulo intentaremos trazar y definir las principales y mas importantes tendencias en análitica de datos.
Indice tendencias en análitica de datos
¿Qué es la analítica de datos?
La definición de la analítica puede variar mucho según el ámbito de la empresa. Un financiero, por ejemplo, es probable que se centre en cuantificar el impacto de la regulación, mientras que un analista de marketing se centrará en las métricas de las acciones.
Estas definiciones no son incorrectas, pero sólo captan parcialmente el alcance total de la analítica, que puede ser definida como el uso de datos para obtener información para la toma de decisiones mediante la formulación de preguntas de negocio.
tendencias en análitica de datos
Mientras que la analítica tiene fama de estar arraigada en la magia de los algoritmos y las «matemáticas puras», puede ser entendida también como la búsqueda de las preguntas más importantes para una empresa y la utilización de estas preguntas, junto con los datos, para obtener información/conocimiento que permita la toma de decisiones eficientes y beneficiosas para la empresa.
Sin «transparencia» sobre los objetivos empresariales y los indicadores clave de rendimiento, la analítica no será valiosa, afirma:
Una pregunta que se hacen muchos ejecutivos al acercarse a la analitica de dados es «¿Pueden el aprendizaje automático y la analítica de datos ayudarme a ser más eficiente en mi negocio?». La respuesta es si. La analitica permite obtener más valor de las operaciones, cometer menos errores, ser más eficiente, entender mejor las tendencias de ventas, etc. Esto porque la analítica proporciona el tipo de conocimiento de los factores que le ayudarán a obtener más valor de la utilización de los recursos de la empresa y, en última instancia, más valor para el negocio.»
Componentes clave de la analítica de datos
Se puede considerar que hay cuatro componentes básicos de la analítica: datos, algoritmos, ética y hipótesis.
tendencias en análitica de datos
A Pesar de que está basada sobre el uso de tecnología, en realidad No se trata sólo de tecnología. Dado que el mundo empresarial está en constante cambio -debido a las fusiones y adquisiciones, las nuevas normativas sobre datos, los lanzamientos de productos, etc.-, los datos nunca pueden ser realmente «en tiempo real.
Un analista de datos experto debe ser capaz de emitir hipótesis sobre los datos que faltan, distinguir los datos buenos de los malos y calcular cuántos datos se necesitan para tomar decisiones oportunas y rentables. Este proceso es importante, porque no hay datos perfectos y hay que trabajar sobre la base de lo que se tiene, intentando siempre que se pueda complementar la información desde várias fuentes..
En otras palabras, la mejor estrategia de análisis es hacer más con menos datos, no simplemente recoger muchos datos.
Tres tendencias en analiticas de datos
Una vez que las organizaciones entienden los problemas empresariales que quieren resolver con la analítica, el siguiente paso es adoptar estas tendencias clave, dijo Southekal.
i) Centrarse en la analítica avanzada.
El tipo más básico de análisis, denominado análisis descriptivo, utiliza datos históricos para responder a la pregunta «¿Qué ha pasado?». En cambio, la analítica avanzada -que incluye la analítica predictiva y la prescriptiva- utiliza datos históricos para responder a la pregunta «¿Qué va a pasar?» y «¿Qué puedo hacer para conseguirlo?». preguntas. Estas dos últimas dimensiones constituyen la analítica avanzada.
La analítica avanzada permite a los responsables de la toma de decisiones ser proactivos sobre el futuro de su organización y pensar con antelación en la gestión de los recursos y el mantenimiento de la solvencia. Como ha puesto de manifiesto la reciente crisis de la cadena de suministro mundial, un sólido modelo de análisis predictivo puede ser la clave de la supervivencia de las empresas. «Hoy en día, en un mundo post-COVID, las empresas están preocupadas por la liquidez», dijo Southekal. «Les preocupa el flujo de caja; les preocupa el capital circulante».
ii) Adoptar la democratización de los datos.
El segundo aspecto clave de la analítica contemporánea es la democratización de los datos, que aumenta la disponibilidad de herramientas analíticas de vanguardia en todos los niveles de las operaciones empresariales. En pocas palabras, la era actual de plataformas y software asequibles para el usuario final está poniendo a disposición de todos los empresarios herramientas que antes estaban reservadas a los científicos de datos, convirtiendo a todo el mundo en una «persona de datos».
Además, la «intimidad» y la pequeña escala de la analítica democratizada suelen permitir una toma de decisiones mejor y más rápida que los mecanismos burocráticos descendentes de las grandes empresas, lo que da a los analistas una ventaja competitiva para maximizar los resultados, y los beneficios.
iii) Considerar los cuadros de mando de EPM (Enterprise Performance Management) basados en ESG (environment, social and governance).
Por último, la prevalencia de los cuadros de mando ESG en la cultura empresarial actual. Los cuadros de mando ESG son herramientas que proporcionan medidas de los buenos y malos resultados de una empresa en tres ámbitos: medioambiental, social y de gobernanza.
Al examinar múltiples factores, y no sólo los resultados de una empresa, estos cuadros de mando proporcionan una visión holística de las operaciones empresariales y revelan elementos que pueden no ser obvios.
Resulta especialmente atractivo el análisis de la huella de carbono de una empresa, que puede ayudar a compañías como los gigantes tecnológicos basados en servidores a mejorar su rendimiento medioambiental.
La mayoría de las grandes multinacionales ya están abordando estos nuevos conceptos.
Aprovechar las tendencias para su negocio
La clave para aprovechar todos estos potentes datos y análisis radica en la creación de un caso de uso empresarial sólido y que se puede esbozar con una estrategia en tres pasos.
i) En primer lugar, hay que definir lo que hace la empresa, lo que puede implicar entrevistar a las partes interesadas y analizar los datos brutos.
ii) En segundo lugar, analizar por qué estos resultados son relevantes, normalmente identificando los problemas e ineficiencias subyacentes, al tiempo que se identifican los factores positivos.
iii) En tercer lugar, hay que determinar la mejor forma de actuar, teniendo en cuenta los contornos específicos de la empresa en cuestión.
Dependiendo de la naturaleza de la empresa, las mejores prácticas del sector pueden hacer más hincapié en los datos (importante en el sector del petróleo y el gas y otros productos tangibles) o en el conocimiento personal (servicios más personalizados y orientados al consumidor).
Un plan de negocio sólido debe ser capaz de prever de forma realista los beneficios anuales y ofrecer a las partes interesadas una imagen sólida de la empresa. Una buena analítica debe basarse en datos relevantes, lo que implica observar las operaciones transaccionales de la empresa a todos los niveles, ya que en estos puntos de datos es donde suceden las cosas.
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También es importante destacar el papel de la integridad personal y el liderazgo en la aplicación de la analítica. La educación es clave para crear un perfil de científicos de datos formados en 10 áreas de conocimiento de datos que van desde la gestión de datos hasta la gobernanza de los mismos.
Por encima de todo, la eficacia de la analítica depende de gestores individuales que se comprometan a tomar decisiones éticas e imparciales en el momento oportuno. Eso significa ser ambicioso en los objetivos a conseguir de la analitica de datos y sus procesos, empezar de a poco pero con actuaciones rápidas.
