¿Qué es el análisis de datos y para qué sirve?

El análisis de datos (o analítica de datos) es cualquier proceso que ayuda a limpiar, resumir, transformar y modelar los datos para descubrir patrones nuevos y significativos que puedan utilizarse para informar la toma de decisiones. El análisis de datos, que antes era dominio exclusivo de titanes como Facebook y Google, es ahora accesible a casi todo el mundo.

Todas las empresas tienen acceso a los datos, ya sean tan sencillos como las cifras de presupuesto y ventas o tan complejos como un vasto almacén de datos empresarial. E incluso las empresas con relativamente pocos datos tienen ahora la posibilidad de reunir más, optimizando su sitio web, por ejemplo, o aprovechando las herramientas de análisis ya incorporadas a sus plataformas de redes sociales.

De hecho, la gran cantidad de datos digitales en bruto disponibles hoy en día nos permite obtener información que habría sido imposible hace tan sólo unos años. Pero los datos brutos, por sí solos, no pueden decirnos mucho. Antes de que puedan aportar nueva información, tienen que ser analizados.

¿Para qué sirve?

El análisis de datos se utiliza en los negocios para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones empresariales. Tanto si se trata de un estudio de mercado, una investigación de productos, un posicionamiento, las opiniones de los clientes, un análisis de sentimientos o cualquier otro asunto para el que existan datos, el análisis de datos proporcionará la información que las organizaciones necesitan para tomar las decisiones correctas.

El análisis de datos es importante para las empresas de hoy en día, porque las elecciones basadas en datos son la única forma de tener verdadera confianza en las decisiones empresariales. Algunas empresas de éxito pueden crearse a partir de una corazonada, pero casi todas las decisiones empresariales de éxito se basan en datos.

¿Cuáles son los tipos de análisis de datos?

Hay otros tantos tipos de análisis de datos y cada uno de ellos comprenderá varios pasos, empezando por determinar qué datos se necesitan, recogerlos, limpiarlos y analizarlos y, por último, interpretarlos y, potencialmente, visualizarlos.

Estos son algunos de los tipos de análisis de datos más destacados:

Análisis de texto

A veces denominado minería de datos, el análisis de texto busca patrones en grandes conjuntos de información escrita: los resultados de las encuestas de opinión de los clientes, por ejemplo, o las publicaciones en las redes sociales. El análisis de texto puede ayudar a extraer información sobre cuestiones clave ocultas en conjuntos de datos poco manejables.

Análisis estadístico

Puede examinar tanto las características generales de un conjunto de datos numéricos como las muestras o subconjuntos significativos del mismo. La estadística descriptiva ofrece una visión general de los datos para revelar posibles tendencias (como los gráficos de crecimiento), mientras que la estadística inferencial busca correlaciones significativas entre puntos de datos.

Análisis de diagnóstico

El análisis diagnóstico profundiza en los conocimientos obtenidos del análisis estadístico para determinar las causas, para entender por qué existen las correlaciones. Si todos los clientes parecen abandonar sus compras en el mismo punto del proceso de compra, por ejemplo, o si las tasas de enfermedad se correlacionan con otros factores, el análisis de diagnóstico puede ayudar a identificar el motivo.

Análisis predictivo

Esos datos numéricos generales obtenidos del análisis estadístico entran en juego durante el análisis predictivo, en el que las cifras se extrapolan o proyectan más allá de los parámetros del conjunto de datos existente para ayudar a predecir los resultados futuros.

Análisis prescriptivo

Con una comprensión más profunda de los datos actuales en la mano, e incluso una predicción de lo que está por venir, todavía queda una pregunta: ¿qué hacer a continuación? El análisis prescriptivo se basa en la totalidad de los conocimientos obtenidos y los utiliza para determinar el mejor curso de acción en una situación determinada.