Análisis de datos

El análisis de datos es el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil, llegar a conclusiones y respaldar la toma de decisiones. Implica el uso de diversas técnicas y herramientas estadísticas, matemáticas y computacionales para identificar patrones, tendencias, correlaciones y relaciones dentro de un conjunto de datos. El análisis de datos se utiliza en una amplia variedad de campos, como la ciencia, la industria, el gobierno y la investigación, para extraer conocimientos significativos que pueden ayudar a las organizaciones a optimizar sus operaciones, mejorar la eficiencia y obtener ventajas competitivas. Los profesionales del análisis de datos suelen emplear software especializado y técnicas avanzadas para interpretar grandes volúmenes de datos y presentar los resultados de manera comprensible para las partes interesadas.

El análisis de datos es esencial para las empresas porque vivimos en una era digital en la que se generan enormes cantidades de datos a diario. Estos datos contienen información valiosa que puede ayudar a las empresas a comprender mejor sus operaciones, clientes y mercado. En lugar de depender de suposiciones o intuiciones, las empresas pueden utilizar el análisis de datos para tomar decisiones basadas en evidencia.

Una de las formas más fundamentales en que las empresas utilizan el análisis de datos es para comprender a sus clientes. Al recopilar y analizar datos sobre el comportamiento de los clientes, las preferencias y las opiniones, las empresas pueden crear perfiles detallados de sus clientes. Esto les permite personalizar sus productos y servicios para satisfacer las necesidades específicas de sus clientes, lo que a su vez mejora la satisfacción del cliente y fomenta la fidelidad a la marca.

Además, el análisis de datos es crucial para entender las tendencias del mercado y las preferencias del consumidor. Al analizar datos sobre las compras pasadas y las tendencias del mercado, las empresas pueden anticipar la demanda futura y ajustar sus estrategias en consecuencia. Esto es especialmente importante en industrias donde los gustos y las tendencias cambian rápidamente, como la moda o la tecnología.

Otro aspecto clave es la eficiencia operativa. Las empresas pueden analizar datos para identificar áreas donde pueden mejorar la eficiencia, reducir costos y optimizar los procesos. Esto puede implicar la identificación de cuellos de botella en la cadena de suministro, la optimización de rutas de entrega o la gestión eficaz del inventario.

El análisis de datos también es esencial para la prevención del fraude y la seguridad. Las empresas pueden utilizar algoritmos avanzados para analizar patrones y detectar actividades inusuales que podrían indicar fraudes. Esto es especialmente relevante en sectores financieros y de comercio electrónico, donde el fraude puede ser una amenaza significativa.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos representa el proceso esencial mediante el cual los datos se transforman en conocimiento, inteligencia y perspicacia empresarial. En el contexto empresarial, este proceso se utiliza para comprender a fondo el estado del negocio, el comportamiento de los clientes, las dinámicas de la competencia y del mercado. Además, se emplea para identificar problemas, errores o estrategias poco efectivas, definir clientes objetivos y perfiles de compradores, así como para poner a prueba y descartar teorías. Su función primordial radica en respaldar el proceso de toma de data-driven decisions, proporcionando una base sólida, confiable y creíble sobre la cual fundamentar estas decisiones.

Para que los analistas de datos puedan extraer valor de los datos, es crucial que estos datos hayan sido sometidos a un proceso exhaustivo. Este proceso implica recopilación, integración, transformación, normalización, consolidación y aseguramiento de la calidad de los datos. Es similar a la idea de que un carpintero nunca intentaría construir una mesa con un tronco de árbol sin preparar; de manera análoga, los analistas de datos no pueden analizar datos que estén desorganizados, sin formato adecuado o que contengan errores.

Además, para que el análisis de datos sea adecuado y eficiente, debe ser realizado por expertos en la materia, como científicos, analistas e ingenieros de datos. Previamente al análisis, es esencial formular preguntas de negocio a las cuales se busca responder y establecer los objetivos empresariales que se pretenden alcanzar. En otras palabras, el análisis de datos debe ser integrado en el nivel más alto de la estrategia empresarial.

Hoy en día, el análisis de datos debe estar en el centro de cualquier organización. Los datos ya no son únicamente competencia del departamento de IT; están estrechamente vinculados a todas las estrategias y acciones de business intelligence de una corporación, así como al proceso global de toma de decisiones. Al igual que un carpintero no puede construir una mesa sin los materiales adecuados, un transportista no puede conducir un vehículo sin gasolina y un director de empresa no puede tomar decisiones informadas sin datos.

En este sentido, los datos no deben ser vistos como simples materiales almacenados en un cajón. En la actualidad, es esencial que los datos sean parte integral de la cultura empresarial global. Esto implica que las compañías deben trabajar activamente para construir una cultura orientada a los datos y asegurarse de que el análisis de datos se emplee en todos los departamentos empresariales, no solo en IT. Esta integración completa de los datos en la estructura de la empresa es fundamental para prosperar en el entorno empresarial contemporáneo.

Análisis de datos en el ámbito empresarial

El análisis de datos, o data analysis, se ha convertido en un elemento empresarial esencial para cualquier compañía en la actualidad. Los líderes empresariales necesitan comprender profundamente su actividad, el mercado, la competencia y los clientes para tomar decisiones acertadas y guiar su negocio hacia el éxito.

A pesar de la abundancia de datos disponibles, muchas empresas no aprovechan su verdadero potencial. Aunque producimos más datos que nunca, según una investigación de Forbes, las empresas están volviéndose cada vez menos orientadas a los datos.

"Los datos no son información, la información no es conocimiento", como afirmó Clifford Stoll, astrónomo y escritor. Para convertir datos en información valiosa, es esencial integrar y consolidar los datos. Además, para extraer conocimiento significativo, los datos deben someterse a un análisis exhaustivo y consciente. Este proceso nos permite utilizarlos en nuestras estrategias de business intelligence, descifrando lo que realmente necesitamos saber y transformándolos en insights empresariales.

El análisis de datos no solo es fundamental para la toma de decisiones, sino que también respalda numerosas rutinas empresariales. Desde mejorar la experiencia del cliente hasta optimizar procesos y descubrir nuevas oportunidades de negocio, las aplicaciones del análisis de datos son prácticamente ilimitadas en el entorno empresarial. Permite interpretar la realidad empresarial, adquirir una visión global del negocio, fomentar el pensamiento crítico y optimizar la monitorización de las actividades.

En un mercado cada vez más incierto y competitivo, los datos son el motor que impulsa cualquier organización hacia adelante. A pesar de esta realidad, muchas organizaciones luchan por aprovechar sus datos de manera efectiva. Para lograrlo, es imperativo contar con analistas de datos y desarrollar una estrategia de datos completa que abarque todas las áreas de la organización.

En resumen, en el mundo empresarial actual, depender de los datos no es solo una tendencia, sino una necesidad. Las empresas que comprenden y utilizan eficazmente sus datos están mejor equipadas para prosperar en el futuro, adaptándose a los cambios y tomando decisiones informadas que impulsarán su éxito a largo plazo.

¿Qué propósito cumple el análisis de datos en una empresa?

El análisis de datos en el entorno empresarial es increíblemente versátil y sus aplicaciones son tan variadas que resulta imposible enumerarlas todas. No obstante, aquí mencionamos algunas de las más comunes y esenciales:

Interpretación de la Realidad Empresarial: Analizar datos proporciona una comprensión profunda y precisa del estado actual de la empresa y de todas sus áreas.
Adquisición de una Visión Global: Permite obtener una perspectiva completa y fiable del negocio en su conjunto, incluyendo todas sus facetas y operaciones.
Estimulación del Pensamiento Crítico: Fomenta la reflexión y el análisis profundo, mejorando la capacidad de evaluar situaciones y tomar decisiones fundamentadas.
Generación de Ideas y Valor: Facilita la obtención de ideas innovadoras y valiosas, ofreciendo una comprensión más profunda de los datos y su relevancia para el negocio.
Mejora de la Monitorización Empresarial: Permite un seguimiento más preciso y en tiempo real de las actividades empresariales, identificando áreas de mejora y éxito.
Estímulo de la Colaboración entre Departamentos: Facilita la colaboración interdepartamental al proporcionar datos compartidos y comprensibles para todos los equipos.
Optimización de Procesos: Identifica ineficiencias y áreas de mejora en los procesos empresariales, permitiendo su optimización para aumentar la productividad.
Aceleración del Ritmo de Trabajo: Al proporcionar información relevante de manera rápida, ayuda a agilizar las operaciones y las tomas de decisiones.
Identificación de Errores y Áreas de Mejora: Permite descubrir errores y debilidades en los procesos, así como áreas donde se pueden implementar mejoras significativas.
Predicción de Escenarios Futuros: Utilizando técnicas de forecasting, ayuda a prever posibles escenarios futuros basados en patrones históricos y datos actuales.
Conocimiento Profundo del Cliente: Proporciona una comprensión detallada del comportamiento del cliente, preferencias y necesidades, ayudando a personalizar las estrategias.
Definición de Clientes Objetivo y Buyer Persona: Facilita la identificación y creación de perfiles detallados de los clientes objetivo y buyer personas para estrategias de marketing más efectivas.
Identificación de Oportunidades de Negocio: Analiza datos de mercado para identificar nichos y oportunidades, informando sobre posibles direcciones para el crecimiento empresarial.
Mejora de la Experiencia del Cliente: Ayuda a comprender las interacciones del cliente con el negocio, permitiendo mejoras personalizadas para una experiencia del cliente óptima.
Optimización de los Mercados Existentes: Permite ajustar las estrategias de marketing y ventas para maximizar el rendimiento en los mercados donde la empresa ya está presente.
Reorientación de las Estrategias de Negocio: Facilita la adaptación ágil de las estrategias empresariales en respuesta a cambios en el mercado o en las demandas de los clientes.
Adaptación a un Mercado Incierto e Inestable: Ofrece información vital para ajustar estrategias en mercados volátiles, asegurando la flexibilidad y adaptabilidad del negocio.
Aumento del Retorno de la Inversión (ROI): Al permitir estrategias más efectivas y eficientes, contribuye a maximizar el retorno de la inversión en todas las operaciones empresariales.
Reducción de Riesgos: Ayuda a identificar y mitigar posibles riesgos empresariales al proporcionar información sólida para la toma de decisiones informadas.

En última instancia, el análisis de datos se convierte en una brújula invaluable para las empresas, guiándolas hacia decisiones más inteligentes, operaciones más efectivas y una ventaja competitiva sostenible en un mundo empresarial dinámico y desafiante.

¿Cómo extraer valor de los datos?

Transformar datos en valor empresarial es un proceso tan meticuloso como convertir una piedra en un diamante. Inicialmente, los datos son como piedras crudas: poseen un valor intrínseco, pero este valor es mínimo en su formato original y necesita ser desenterrado y pulido para ser útil.

1. Extracción de Datos:
Los datos residen en diversas fuentes, desde plataformas analíticas hasta correos electrónicos y redes sociales. En Bismart, tenemos la habilidad de extraer datos de cualquier fuente relevante, incluyendo bases de datos estructuradas y no estructuradas, aplicaciones corporativas heredadas y archivos en diversos formatos.

2. Ingesta de Datos y Integración:
Una vez extraídos, los datos deben ser unificados y tratados. La integración de datos es esencial, asegurando que los datos sean comprensibles y utilicen un lenguaje común. Este proceso implica la clasificación y limpieza de datos inútiles, así como la eliminación de duplicados. Herramientas como Azure Pureview facilitan esta tarea, permitiendo a los científicos de datos crear un mapa global en tiempo real del panorama de datos de la empresa.

3. Transformación de Datos:
Los datos clasificados son sometidos al proceso de "data wrangling", donde se limpian y transforman para su uso en proyectos de business intelligence. Herramientas como Azure Data Factory y Azure Databricks permiten preparar los datos para su análisis. Estas plataformas facilitan la transformación, organización y análisis de datos, preparándolos para su uso en estrategias de inteligencia empresarial.

4. Exportación y Consumo de Datos:
Los datos preparados son exportados a destinos específicos, como data warehouses o herramientas de análisis como Power BI. También pueden ser utilizados en plataformas de inteligencia artificial, machine learning o transformados en diversos formatos según las necesidades. La exportación de datos implica procesos como edge computing, acercando la computación y el almacenamiento de datos a la fuente para acelerar el proceso.

De la Piedra al Diamante: Transformación de Datos en Valor Empresarial:
En Bismart, nos especializamos en transformar datos en insights de negocio y valor accionable. Cada paso en este proceso es crucial y adaptamos nuestro enfoque para satisfacer las necesidades únicas de cada cliente. Nuestro objetivo es ayudarte a aprovechar al máximo tus datos, convirtiéndolos en inteligencia empresarial y valor tangible.

Data as a Product (DaaP)

El concepto de "Data as a Product (DaaP)" ha ganado importancia en el contexto de "data mesh", donde los datos se consideran un producto esencial. Tratar los datos corporativos como un producto es fundamental para construir una malla de datos empresariales sólida, un principio clave en el paradigma de data mesh.

Aunque la idea de considerar conjuntos de datos como productos no es nueva y ha sido practicada en los primeros almacenes de datos, la relevancia de "Data as a Product (DaaP)" ha aumentado con la popularidad de arquitecturas de datos flexibles como las data mesh.

Según IDC, para 2026, solo el 10% de los datos generados anualmente serán completamente nuevos, mientras que el 90% restante será reutilización de datos existentes. Esta realidad subraya la necesidad de tratar los datos como un producto en sí mismo, no solo como una herramienta para construir otros productos de datos.

Aunque el término "Data as a Product (DaaP)" fue acuñado por Zhamak Dehghani, existe confusión en torno a la diferencia entre "datos como producto" (DaaP) y "productos de datos" (data product). Para aclarar, DaaP se refiere a la perspectiva de considerar los datos como entidades reutilizables, proporcionando información cuando es requerida por los procesos de negocio o para análisis específicos y toma de decisiones estratégicas.

En este enfoque, los datos deben cumplir con características fundamentales: ser fácilmente detectables, seguros, direccionables, comprensibles y confiables. El Chief Data Officer juega un papel crucial en garantizar que los activos de datos cumplan con estos criterios.

En resumen, "Data as a Product (DaaP)" implica aplicar el pensamiento de desarrollo de productos a los conjuntos de datos, asegurando que estos cumplan con estándares de alta calidad, transformándolos en productos valiosos y reutilizables para toda la organización.

¿Cuál es la diferencia entre Data as a Product (DaaP) y un producto de datos (data product)?

El término "Data as a Product (DaaP)" a menudo se ha confundido con "producto de datos", lo cual ha llevado a cierta confusión entre estas dos expresiones, a pesar de que no significan lo mismo.

Si nos referimos a la primera definición oficial de "producto de datos", acuñada por DJ Patil en su libro "Data Jujitsu: The Art of Turning Data into Product" (2012), un producto de datos es "un producto que facilita la consecución de un objetivo final a través del uso de datos". En otras palabras, es cualquier producto que utiliza datos para lograr un objetivo específico. Por ejemplo, un periódico en línea podría considerarse un producto de datos si selecciona dinámicamente noticias basándose en el historial de navegación de un usuario.

En 2018, Simon O'Regan proporcionó ejemplos específicos de productos de datos en su artículo "Designing Data Products", categorizándolos en tipos como datos en bruto, datos derivados, algoritmos, asistencia en la toma de decisiones y decisiones automatizadas.

En resumen, un "producto de datos" es un concepto general que incluye cualquier producto impulsado por datos. Por otro lado, "Data as a Product (DaaP)" es una mentalidad que implica tratar los datos como un producto.

Ejemplos concretos de productos de datos para entender la diferencia son:

Data Warehouse: Es un producto de datos que combina datos en bruto y derivados, además de ser un sistema de apoyo para la toma de decisiones.
Cuadro de Mando Empresarial: Representa visualmente los indicadores de rendimiento y KPIs de una empresa, siendo un producto de datos del tipo sistema de apoyo a la toma de decisiones. La interfaz que proporciona para acceder a la información es una visualización.
Lista de Restaurantes Recomendados: Es un producto de datos que utiliza un sistema automatizado para tomar decisiones, proporcionando recomendaciones específicas para un usuario en particular.
Coche Autónomo: Puede considerarse un producto de datos, ya que toma decisiones automáticamente basándose en datos recopilados, siendo un producto de datos de toma de decisiones automatizada.

Las características clave de "Data as a Product (DaaP)"

¿Cómo se materializa la idea de "datos como producto"? Un dato en forma de producto comprende no solo los datos en sí, sino también el código asociado y la infraestructura necesaria para su ejecución.

Las autoridades en el ámbito de los datos destacan una serie de características que deben cumplir los datos y su gestión para considerarse "Data as a Product (DaaP)".

Los datos como producto deben ser:

Accesibles

Es crucial contar con un motor de búsqueda que permita a los usuarios registrar los conjuntos de datos y solicitar acceso cuando lo necesiten. Inicialmente, esto podría implicar simplemente disponer de una lista de conjuntos de datos internos, construyendo y mejorando progresivamente desde allí.

Direccionables

La disponibilidad de conjuntos de datos fácilmente localizables mejora significativamente la productividad. Los analistas y científicos de datos pueden buscar y utilizar datos de forma independiente, y los ingenieros de datos no se ven interrumpidos constantemente por consultas sobre la ubicación de datos específicos.

Autodescripción e interoperabilidad

En un mundo donde las empresas acumulan cada vez más datos, los conjuntos de datos deben incluir metadatos claros y seguir pautas uniformes de nomenclatura para fomentar la interoperabilidad. Es fundamental que los conjuntos de datos incluyan descripciones detalladas, como la ubicación de los datos, su procedencia, ejemplos de datos, información sobre su actualización y requisitos previos de entrada.

En Bismart, contamos con una solución que autodocumenta los datasets de Power BI, proporcionando descripciones funcionales y de negocio. Power BI Data Catalog facilita el uso adecuado de los datos y permite a los usuarios generar informes sin asistencia técnica.

Fiables y seguros

Asegurar la calidad de los datos de forma periódica y automatizada es esencial para cumplir con la expectativa de confiabilidad. Los responsables de los datos deben responder a los resultados de las evaluaciones de calidad, las cuales deben realizarse tanto al ingresar como al consumir los datos. Además, es importante proporcionar contexto sobre la calidad de los datos a quienes los consumen.

En Bismart, ofrecemos una solución para respaldar la calidad de los datos de una organización, evaluando, validando y documentando los datos, asegurando un nivel óptimo de calidad.

Finalmente, los conjuntos de datos registrados y evaluados no deben estar automáticamente disponibles para todos. Es recomendable que los usuarios soliciten acceso individualmente para cada conjunto de datos y que los responsables de cada conjunto aprueben o denieguen el acceso.

En resumen, el concepto de "Data as a Product (DaaP)" es esencial para construir una malla de datos empresarial sólida. Tratar los datos como un producto implica entender su valor como elementos reutilizables y aprovechables para proveer información y tomar decisiones estratégicas. A diferencia de los productos de datos, los datos como producto se centran en garantizar características fundamentales como su facilidad de detección, seguridad, direccionabilidad, comprensión y confiabilidad.

¿Cómo definir una estrategia de análisis de datos?

En la actualidad, el éxito de cualquier negocio se encuentra estrechamente ligado a la adopción de una estrategia de análisis de datos moderna y eficaz. Aunque la mayoría de las empresas reconocen el valor de los datos y la analítica, consolidar una estrategia de datos y realmente capitalizar su potencial puede resultar abrumador al principio. En este contexto, exploraremos los cuatro pasos esenciales para desarrollar una estrategia de datos que verdaderamente impulse el valor empresarial.

¿Las empresas están aprovechando completamente el valor de los datos?

A pesar de los avances, no tanto como podrían. Según Forbes, cada vez menos empresas están adoptando una mentalidad basada en datos. Sorprendentemente, el 62,2% de las empresas aún no han logrado instaurar una cultura plenamente orientada a los datos, y asombrosamente, el 95% de los datos empresariales siguen sin utilizarse.

En un artículo previo, analizamos por qué las empresas siguen siendo reticentes a adoptar una mentalidad basada en datos. Subrayamos la importancia de que los líderes empresariales comprendan el valor intrínseco de los datos y desarrollen una estrategia integral que abarque áreas cruciales como análisis de datos, gobernanza de datos y calidad de datos. Además, es esencial que todos los niveles y empleados de la empresa puedan trabajar con los datos de forma efectiva, más allá de los expertos en la materia.

Si deseas descubrir los cuatro pasos esenciales para crear una estrategia de datos sólida, te invitamos a consultar nuestro libro electrónico gratuito: "Cómo crear una estrategia de datos para aprovechar plenamente el valor empresarial de los datos".

¿Cómo establecer una estrategia de datos para aprovechar al máximo los recursos de tu empresa?

La transformación comienza desde la cúspide de la organización. El primer paso para instaurar una estrategia de datos efectiva y fomentar una cultura orientada a los datos es que los líderes comprendan el valor intrínseco de la información y se planteen las preguntas correctas:

¿Qué datos necesitamos para tomar decisiones informadas?
¿Qué información es crucial para nosotros?
¿Cómo podemos mejorar nuestras ofertas para nuestros clientes con estos datos?
¿Cómo podemos optimizar nuestros procesos internos con la información disponible?
¿De qué manera podemos utilizar estos datos para transformar nuestro negocio?

Formular estas preguntas es un progreso significativo, pero responderlas es aún más crucial. El tercer paso implica implementar un sistema analítico integral y proporcionar capacitación sobre la comprensión de los datos a toda la organización.

En última instancia, una estrategia de datos debe abordar la calidad de los datos, la gobernanza de datos y la alfabetización en datos. Estos tres pilares son esenciales para garantizar el éxito de cualquier inversión en datos y análisis.

¿Cómo se crea una estrategia de datos sólida y bien concebida? Según nuestros expertos, lo más crucial es establecer una base estratégica sólida. Esto implica que la técnica se adapte a la estrategia y no al contrario. Si bien decidir en qué sistemas de información y análisis invertir es crucial, el enfoque fundamental debe ser el planteamiento estratégico.

Toda estrategia de datos debe partir de la misión y objetivos clave de la empresa. Los líderes empresariales deben identificar qué resultados son prioritarios y convertirlos en objetivos empresariales concretos, que guiarán la estrategia de datos. Sin un planteamiento claro, incluso las inversiones tecnológicas más avanzadas pueden no generar los resultados deseados.

Además, las estrategias de datos deben basarse en cuatro premisas fundamentales:

Gobernanza de Datos
Analítica de Datos
Alfabetización en Datos
Calidad de Datos

En resumen, en una empresa moderna y digital, los datos deben ocupar un lugar central. Desarrollar una estrategia de datos orientada a objetivos y resultados, que incluya los cuatro pilares esenciales (estrategia, alfabetización, gobernanza y calidad de datos), es el camino a seguir para maximizar el potencial de tus datos.

Análisis de datos y cultura de datos

En la actualidad, todas las empresas, sin importar su tamaño, cuentan con datos en su disposición. Algunas organizaciones han aprovechado estos datos para obtener información valiosa sobre su estado interno, las interacciones con los clientes y el rendimiento de sus operaciones, mejorando así su toma de decisiones y optimizando procesos. No obstante, todavía existen muchas compañías que no están utilizando sus datos de manera efectiva. No se trata tanto de que estas empresas desconozcan el valor potencial de la inteligencia de negocios, sino que les falta una cultura de datos arraigada en la organización. Esta falta de cultura dificulta la implementación de tecnologías analíticas.

El simple hecho de tener datos y reconocer su valor no es suficiente. Las empresas deben utilizarlos de manera inteligente para tomar decisiones informadas sobre su negocio y procesos. En otras palabras, es crucial saber interpretar los datos.

Las empresas innovadoras emplean los datos para predecir, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones futuras. Los datos preparan a la empresa para enfrentar lo que vendrá. Para lograrlo, los empleados necesitan tener conocimientos en el manejo de datos para participar en la toma de decisiones en todos los niveles y descubrir nuevas oportunidades.

Para fomentar el conocimiento sobre datos, las organizaciones deben cultivar una cultura laboral que promueva el uso de datos y apoye la toma de decisiones basada en evidencia. Además, es esencial estimular la curiosidad y el pensamiento crítico, especialmente en relación con los datos. Esto requiere la combinación adecuada de tecnología y personas. Los datos no solo facilitan el trabajo diario y respaldan las decisiones, sino que también abren nuevas posibilidades mediante la identificación de tendencias. Al involucrar a todo el equipo en este proceso de innovación, desde una perspectiva orientada a datos, cada miembro puede comprender su impacto y apreciar las ventajas que puede ofrecer un cambio en la cultura empresarial.

Las mejores herramientas de análisis de datos

En la actualidad, el campo de las herramientas de análisis de datos ha crecido de forma exponencial, lo que ha generado una gran diversidad de opciones. Elegir la herramienta adecuada se ha vuelto una tarea compleja, considerando factores como su orientación al rendimiento y su facilidad de uso. Además, el análisis de datos ya no se limita a un proceso único; ahora está intrínsecamente vinculado a la integración de datos, la consolidación de datos y la calidad de los mismos.

A continuación, se presentan algunas herramientas de análisis de datos que son invaluablemente útiles para gestionar datos de manera efectiva:

Microsoft Power BI: Power BI, una creación de Microsoft, es una herramienta analítica sumamente popular que ofrece visualizaciones interactivas y se integra fácilmente con otras herramientas de Microsoft. Permite conectar más de 60 fuentes de datos y es accesible incluso para usuarios sin conocimientos técnicos.
Programación en R: R es una poderosa herramienta analítica utilizada principalmente para el modelado de datos y estadísticas. Ofrece facilidad de uso y es altamente versátil, superando a muchas otras herramientas en términos de rendimiento y capacidad de datos.
SAS: SAS es un lenguaje de programación que facilita la manipulación de datos. Es manejable, accesible y puede analizar datos independientemente de su fuente. Se utiliza ampliamente para perfilar clientes, predecir comportamientos y optimizar la comunicación con ellos.
Python: Python, una herramienta de código abierto, es fácil de aprender y cuenta con bibliotecas para machine learning. Es compatible con diversas plataformas y bases de datos, como JSON y MongoDB.
Excel: Excel es una herramienta básica pero versátil utilizada en prácticamente todas las industrias. Aunque fundamental, también ofrece opciones avanzadas para análisis de negocios, como funciones DAX y relación automática.
No te pierdas nuestra comparativa entre Excel y Power BI
Tableau Public: Tableau Public es un software gratuito que conecta diversas fuentes de datos y crea dashboards y visualizaciones en tiempo real. Es ideal para analizar y visualizar datos de alta calidad.
Rapid Miner: Rapid Miner es una herramienta integral para ciencia de datos. Ofrece análisis predictivos y minería de datos sin necesidad de programación. Puede integrarse con una variedad de fuentes de datos y generar análisis basados en datos reales.
Apache Spark: Apache Spark es un motor de procesamiento de datos que funciona a gran escala. Es muy popular para el desarrollo de modelos de machine learning y pipelines de datos. También cuenta con una biblioteca llamada MLib que ofrece una variedad de algoritmos avanzados.
Qlik: Qlik es un conjunto integral de plataformas para análisis, integración de datos y programación, que incluye diversas herramientas notables como QlikSense y QlikView, especializadas en análisis y business intelligence. Esta solución se despliega en una nube híbrida y ofrece una gama completa de procesos de integración y análisis, incluso funciones para la automatización del data warehouse.

Con Qlik, puedes integrar y transformar datos, crear visualizaciones y paneles a partir de análisis, e incluso aventurarte en el campo de la analítica aumentada. Al igual que muchas de las tecnologías mencionadas anteriormente, Qlik es una excelente opción para convertir datos en inteligencia y facilitar la toma de decisiones empresariales. Ofrece a las empresas la capacidad de analizar múltiples conjuntos de datos provenientes de diversas fuentes, proporcionando una visión global de la información de la empresa.

Además, Qlik permite realizar análisis estadísticos detallados a través de los datos, así como crear gráficos dinámicos, presentaciones y visualizaciones impactantes.

QuickSight: QuickSight es la herramienta de análisis y business intelligence de Amazon. Se trata de un servicio en la nube que se integra con diversas fuentes de datos como AWS, SaaS y Excel.

Su objetivo principal es permitir a los tomadores de decisiones explorar datos e interpretar información de manera visual y sencilla. A pesar de su enfoque intuitivo, QuickSight también ofrece capacidades avanzadas, incluyendo la posibilidad de realizar machine learning. Similar a Power BI, permite compartir análisis e informes, facilitando así el análisis colaborativo.

Análisis de datos con Power BI

Microsoft Power BI es una herramienta líder en análisis de datos, business intelligence y reporting, reconocida tanto por el cuadrante mágico de Gartner de este año como por su posición en 2020. Más allá de la evaluación de una destacada empresa de consultoría tecnológica a nivel mundial, Power BI es preferida por profesionales debido a su enfoque estratégico diseñado para satisfacer las necesidades empresariales.

Esta herramienta permite a científicos y analistas de datos transformar conjuntos de datos en informes, paneles y visualizaciones atractivas e interactivas. Esto facilita un seguimiento preciso de la actividad empresarial y las estrategias de negocio.

Como socios de Microsoft Power BI, en Bismart hemos estado trabajando con esta suite de servicios durante muchos años, desarrollando soluciones personalizadas para nuestros clientes. La analítica de datos con Power BI no solo facilita el descubrimiento de información, sino también democratiza los datos a través de sus poderosas capacidades de visualización. Esto crea una base informativa interna de alta calidad, permitiendo que los ejecutivos tomen decisiones fundamentadas en datos.

Power BI simplifica el trabajo de los consultores y analistas de datos al hacer que la conexión, transformación y visualización de datos sean tareas fáciles y accesibles.

Las ventajas de usar Power BI para el análisis de datos:

Conexión e Integración de Datos Power BI se destaca por su amplia conectividad de datos. Se conecta a múltiples bases de datos tabulares y se integra con diversas herramientas y sistemas corporativos, facilitando la importación y exportación de datos, cuadros de mando y reportes de manera rápida y sencilla.
Visualización de Datos Power BI es una plataforma completa en cuanto a visualización de datos. Ofrece una variedad de Power BI visuals validados por Microsoft, y también permite la creación de visuales personalizados. La herramienta se actualiza regularmente con nuevos visuales y puede ampliar sus capacidades con herramientas como Zebra BI, que maximizan las opciones tanto de Excel como de Power BI.
Analítica Avanzada Power BI va más allá del análisis de datos tradicional en herramientas como Excel, ofreciendo opciones de analítica avanzada. Permite enriquecer los datos empresariales mediante la ingesta, transformación e integración de servicios de datos incorporados en otras herramientas de la suite de Microsoft.
Gobernanza de Datos La gobernanza de datos es esencial para cualquier persona que trabaje con datos, especialmente en el entorno empresarial, donde los datos son valiosos. Power BI incluye funcionalidades que favorecen el control, la autoridad y la gestión de los datos. Sin embargo, para algunas organizaciones, pueden ser necesarias soluciones especializadas de gobernanza de datos que se integren con Power BI.
Exploración de Datos Power BI ofrece amplias opciones para explorar datos en profundidad y automatizar consultas. Facilita la identificación de insights a partir de los datos y es ideal para trabajar con la metodología top-down, simplificando el proceso de descubrimiento de patrones y tendencias.
Experiencia del Usuario y Diseño Diseñada como una herramienta empresarial, Power BI es accesible para usuarios con perfiles de negocio. Aunque es fundamental para analistas de datos y consultores de BI, su enfoque empresarial garantiza una excelente usabilidad y una interfaz de usuario intuitiva. Además, Power BI permite personalizar los reportes para que se adapten a la imagen corporativa de la organización y automatizar el proceso mediante temas predefinidos que se pueden aplicar a todos los informes.

En resumen, Power BI se ha convertido en una tecnología líder en el mercado de análisis de datos y BI debido a su enfoque empresarial y sus capacidades robustas. Ayuda a las empresas a transformar los datos en inteligencia, facilitando la toma de decisiones informadas y estratégicas.

Análisis de datos vs Ciencia de datos

En el ámbito de los datos, hay una confusión común relacionada con los términos data science y data analytics. Estas dos áreas profesionales están estrechamente vinculadas pero generalmente tienen funciones diferentes.

Tanto el data science como el data analytics utilizan estadísticas, matemáticas y programación, pero con propósitos distintos. Los profesionales en estas disciplinas tienen habilidades y conocimientos diferentes.

¿Qué es Data Science? Data science o ciencia de datos es una disciplina relacionada con los datos, cuya función principal es el tratamiento de grandes volúmenes de datos recopilados por las empresas. Los científicos de datos transforman datos crudos en información comprensible y utilizable para acciones empresariales. Esto incluye actividades como machine learning, deep learning, integración de datos y desarrollo de algoritmos matemáticos. También se ocupan de asegurar que los datos sean utilizables y se transformen en información útil para la toma de decisiones estratégicas.

La ciencia de datos se puede dividir en tres subramas: la preparación de datos, la limpieza de datos y el análisis de datos. El data analytics se encuentra dentro del ámbito del data science.

¿Qué es Data Analytics? Data analytics es una rama de la ciencia de datos centrada en el análisis de datos. Los analistas de datos son expertos en analizar datos utilizando herramientas de análisis y business intelligence. Su tarea es encontrar tendencias, transformar datos en métricas y evaluaciones de rendimiento, identificar aspectos relevantes y sacar conclusiones.

En el entorno empresarial actual, el análisis de datos es esencial para el funcionamiento óptimo de las organizaciones. Los analistas de datos transforman datos en información y esta información en insights de negocio que ayudan en la toma de decisiones estratégicas.

La diferencia clave entre data analytics y data science radica en su enfoque. Mientras que la ciencia de datos tiene una perspectiva global y abarca cualquier acción relacionada con el tratamiento de datos, el data analytics se centra en el análisis de datos para obtener insights de negocio y resolver problemas existentes.

En resumen, data analytics es una subdisciplina del data science y se enfoca en el análisis detallado de datos para ayudar a los líderes empresariales a tomar decisiones informadas y estratégicas. Cada una de estas disciplinas tiene su propio conjunto de habilidades y roles específicos en el mundo de los datos.

¿Qué es Advanced Analytics?

En el mundo empresarial actual, el análisis de datos es esencial para comprender las operaciones y obtener información valiosa sobre la competencia, así como para definir estrategias de cliente más efectivas. Sin embargo, con la creciente cantidad de datos generados, surge la necesidad de técnicas de análisis más avanzadas, lo que lleva al concepto de "Advanced Analytics" (Analítica Avanzada).

Definición de Advanced Analytics: Advanced Analytics, como su nombre indica, se refiere a un tipo de análisis de datos que incorpora técnicas avanzadas. Estas técnicas van más allá del análisis de datos tradicional, permitiendo descubrir patrones ocultos, predecir resultados futuros y proporcionar información estratégica más profunda. Uno de los aspectos distintivos de Advanced Analytics es el uso de capacidades de inteligencia artificial, como algoritmos sofisticados y modelos matemáticos complejos, para la predicción.

Mientras que los métodos de análisis de datos convencionales se centran en describir y analizar eventos pasados, Advanced Analytics se enfoca en comprender por qué ocurrieron ciertos eventos y qué es probable que suceda en el futuro. El análisis predictivo es una rama clave de Advanced Analytics, pero no la única.

¿Cómo Transforma el Advanced Analytics las Empresas?

La implementación efectiva de técnicas avanzadas de análisis de datos empresariales, conocidas como Advanced Analytics, ofrece una serie de beneficios significativos para las organizaciones.

1. Toma de Decisiones Basada en Datos: El Advanced Analytics proporciona información precisa y relevante para tomar decisiones informadas. Al combinar datos estructurados y no estructurados y aplicar técnicas sofisticadas de análisis, las empresas pueden tomar decisiones estratégicas más conscientes y precisas.

2. Ventaja Competitiva: Al aprovechar las capacidades del Advanced Analytics, las organizaciones obtienen una ventaja competitiva significativa. Al comprender mejor a los clientes, prever las tendencias del mercado y optimizar los procesos internos, las empresas pueden anticiparse a los cambios y adaptarse rápidamente a las demandas del mercado.

3. Optimización de Recursos: El Advanced Analytics ayuda a las empresas a optimizar el uso de sus recursos. Al identificar ineficiencias y áreas de mejora, las organizaciones pueden reducir costos, mejorar la eficiencia operativa y maximizar su rendimiento.

4. Innovación y Descubrimiento de Oportunidades: El Advanced Analytics permite descubrir nuevas oportunidades de negocio y fomenta la innovación. Al analizar grandes volúmenes de datos y encontrar patrones no evidentes, las empresas pueden identificar nichos de mercado, anticipar las necesidades del cliente y desarrollar nuevas soluciones.

5. Análisis Predictivo y Pronóstico: La predicción de tendencias es uno de los mayores beneficios del Advanced Analytics para las empresas. Gracias a este análisis, las organizaciones pueden anticiparse a los cambios del mercado y adaptarse rápidamente a las demandas del cliente. La analítica predictiva no solo ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas a largo plazo, sino que también les permite adelantarse a la competencia y desarrollar nuevas soluciones a medida que surgen las necesidades del mercado.

En un entorno empresarial cada vez más impulsado por los datos, el Advanced Analytics se ha convertido en un componente crucial de la analítica de datos empresariales. Al permitir un análisis más profundo, la predicción de eventos futuros y la generación de insights estratégicos, el Advanced Analytics capacita a las organizaciones para tomar decisiones informadas y obtener una ventaja competitiva significativa. En un contexto donde la analítica de datos juega un papel cada vez más protagonista en el entorno corporativo, la analítica avanzada es crucial para que las empresas puedan desbloquear el verdadero valor de sus datos y abrir nuevas oportunidades de negocio.

Tipos de Advanced Analytics:

Análisis Predictivo: El análisis predictivo utiliza técnicas estadísticas y de machine learning y deep learning para predecir eventos o comportamientos futuros basándose en datos históricos. Al aplicar modelos predictivos, las empresas pueden anticipar tendencias, tomar decisiones proactivas y estratégicas, y prever el comportamiento de los clientes.
Minería de Datos: La minería de datos consiste en descubrir patrones y relaciones ocultas dentro de grandes conjuntos de datos. Utilizando algoritmos avanzados, las organizaciones pueden obtener información valiosa sobre el comportamiento del cliente y optimizar sus procesos empresariales.
Text Analytics: Con el crecimiento de datos no estructurados, como correos electrónicos y redes sociales, el Text Analytics se ha vuelto crucial. Esta técnica permite analizar grandes cantidades de texto, identificando sentimientos, opiniones y temas relevantes.
Análisis de Redes Sociales: El análisis de redes sociales se centra en examinar datos de plataformas sociales para descubrir patrones de interacción y comportamiento del usuario. Ayuda a las organizaciones a comprender mejor a su audiencia y adaptar estrategias de marketing.
Análisis de Big Data: El análisis de Big Data se enfoca en gestionar y analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Permite obtener información relevante de diversas fuentes y aprovecharla para tomar decisiones estratégicas y obtener ventajas competitivas.

En resumen, Advanced Analytics es un paso adelante en el análisis de datos, empleando técnicas avanzadas para proporcionar información estratégica profunda y prever eventos futuros, lo que ayuda a las empresas a tomar decisiones más informadas y estratégicas.

Revolucionando el análisis de datos con Text Analytics

Las tecnologías de Text Analytics han transformado la forma en que las empresas manejan datos no estructurados, específicamente texto escrito. Estos sistemas son parte integral de la inteligencia artificial, utilizando algoritmos complejos para descifrar patrones en textos que, de otro modo, serían difíciles de entender.

La relevancia de esta capacidad es innegable, considerando que aproximadamente el 80% de la información crucial para las organizaciones se oculta en datos no estructurados, predominantemente en forma de texto. Afortunadamente, hoy en día existen numerosos sistemas de Text Analytics en el mercado. Sin embargo, no todos son iguales. Comprender sus funcionamientos y diferencias es esencial.

Estos sistemas operan principalmente bajo dos métodos: taxonomía y folksonomía. La taxonomía requiere una organización previa de la información mediante etiquetas predefinidas para clasificar el contenido. Por otro lado, la folksonomía se basa en el etiquetado en lenguaje natural, lo que permite una adaptabilidad y flexibilidad significativas en el proceso de clasificación.

Ahora, exploraremos algunas de las aplicaciones más comunes de estas tecnologías de Text Analytics, destacando su versatilidad en diversos campos empresariales.

¿Qué implica el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)? El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) constituye una rama de la inteligencia artificial (IA) que se enfoca en la relación entre las computadoras y el lenguaje humano. Su principal tarea radica en enseñar a las computadoras a comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera significativa y útil.

El propósito fundamental del PLN es actuar como un puente entre la comunicación humana, la cual frecuentemente implica un lenguaje no estructurado y ambiguo, y la naturaleza estructurada y precisa de los lenguajes informáticos. Gracias al PLN, las máquinas pueden procesar, analizar y extraer información de vastas cantidades de datos textuales, emulando las habilidades humanas en este aspecto.

¿Qué son los Modelos Lingüísticos a Gran Escala (LLM)? Los Modelos Lingüísticos a Gran Escala (LLM) representan una categoría de modelos de inteligencia artificial capaces de comprender y generar lenguaje humano. Estos modelos se fundamentan en técnicas de aprendizaje profundo y son entrenados con extensos conjuntos de datos textuales para desarrollar una comprensión profunda de los patrones y estructuras del lenguaje.

¿Cuál es la diferencia entre Taxonomía y Folksonomía? La Taxonomía es un sistema de clasificación jerárquica donde los contenidos son categorizados en un conjunto estructurado y predefinido de categorías. Sigue un enfoque descendente, con categorías y subcategorías determinadas por expertos o administradores.

La Folksonomía, en contraste, es un sistema de clasificación generado por los usuarios, donde los contenidos son etiquetados y categorizados por los propios usuarios. Se basa en un enfoque ascendente, ya que los usuarios asignan sus propias etiquetas basándose en su comprensión y contexto, sin una estructura predefinida.

Ejemplos de Text Analytics

Los sistemas de Text Analytics desempeñan un papel crucial en diversos aspectos de nuestra vida digital, revelando patrones y organizando información de manera significativa. Aquí hay cinco ejemplos reales de cómo esta tecnología revoluciona nuestra interacción con los datos:

Hashtags y Etiquetas en Redes Sociales: ¿Alguna vez has usado hashtags en redes sociales? Estos simples símbolos, como #DataAnalytics, son reconocidos por algoritmos de Text Analytics. Estos algoritmos organizan contenido, ya sean textos, imágenes o videos, según estas etiquetas, facilitando la búsqueda y clasificación del contenido en plataformas digitales.
Google y su Algoritmo de Búsqueda: Google, el gigante de los motores de búsqueda, utiliza algoritmos de Text Analytics para encontrar y organizar contenido basado en palabras clave. No solo interpreta texto directamente de sitios web, sino también texto en archivos, videos y documentos, proporcionando resultados precisos y relevantes a las consultas de los usuarios.
Flickr y la Folksonomía: Flickr, una plataforma popular para compartir fotos, aprovecha los sistemas de Text Analytics basados en la folksonomía. Los usuarios etiquetan sus imágenes con descripciones y ubicaciones. Estas etiquetas no solo organizan las imágenes, sino que también revelan tendencias y etiquetas relevantes en un momento dado.
Bismart Folksonomy Text Analytics en el Campo Médico: En el sector de la salud, la información es abundante pero a menudo desorganizada. La solución de Bismart Folksonomy Text Analytics utiliza la inteligencia artificial para procesar datos médicos no estructurados, como historias clínicas y síntomas de pacientes. Este sistema genera etiquetas basadas en la frecuencia de las palabras en el texto, permitiendo la clasificación y análisis eficientes de datos médicos masivos.
Optimización para Motores de Búsqueda (SEO): Las herramientas de análisis SEO utilizan Text Analytics para analizar el contenido de las páginas web. Evalúan patrones en el texto, como etiquetas y descripciones, para mejorar el posicionamiento de una página en los motores de búsqueda.

En resumen, los sistemas de Text Analytics están transformando la forma en que interactuamos con los datos, desde nuestras redes sociales hasta la investigación médica y la optimización web. Estos ejemplos ilustran cómo esta tecnología es fundamental en la organización y comprensión de datos en un mundo digital cada vez más complejo.

Las mejores herramientas de Text Analytics

SAS

SAS es una potente herramienta de software diseñada para extraer información valiosa de datos no estructurados, incluyendo contenido en línea como libros y formularios de comentarios. Además de facilitar el proceso de aprendizaje automático, este software tiene la capacidad de automatizar la reducción de temas y normas generados, permitiéndote observar cómo evolucionan con el tiempo y ajustar tu enfoque para obtener mejores resultados.

QDA Miner's WordStat

QDA Miner ofrece diversas capacidades para analizar datos cualitativos. Utilizando su módulo WordStat, el programa puede analizar textos, realizar análisis de contenido y de sentimientos, así como analizar páginas web y redes sociales para inteligencia empresarial. Este módulo incluye herramientas de visualización que ayudan a interpretar los resultados, y el análisis de correspondencia de WordStat permite identificar conceptos y categorías clave en el texto analizado.

Suite de Cognitive Services de Microsoft

Cognitive Services proporciona un conjunto robusto de herramientas de inteligencia artificial para crear aplicaciones inteligentes con interacciones naturales y contextualizadas. Aunque no es exclusivamente un programa de análisis de texto, integra elementos de análisis textual en su enfoque para entender discursos y lenguaje. Uno de estos elementos es el servicio inteligente de entendimiento del lenguaje, diseñado para ayudar a bots y aplicaciones a comprender las entradas humanas y comunicarse con las personas de forma natural.

Search and Text Analytics de Rocket Enterprise

La seguridad es una preocupación principal para las empresas que manejan grandes volúmenes de datos (Big Data), y la herramienta de Rocket lo tiene en cuenta en su solución de análisis de texto. Además de su enfoque en la seguridad, esta herramienta se destaca por su facilidad de uso, lo que permite a los equipos encontrar información de manera rápida y sencilla, especialmente útil para aquellos con experiencia tecnológica limitada.

Voyant Tools

Voyant Tools es una aplicación accesible para análisis de texto en páginas web, siendo especialmente popular entre académicos que trabajan en humanidades digitales en todo el mundo. Aunque no profundiza demasiado en el análisis textual, ofrece una interfaz sencilla y realiza varias tareas de análisis. Puede analizar rápidamente una página web y proporcionarte visualizaciones de los datos en el texto en cuestión de segundos.

Watson

Watson, el famoso sistema de IBM que ganó en el concurso Jeopardy!, cuenta con Watson Natural Language Understanding. Esta tecnología utiliza inteligencia cognitiva para analizar texto, incluyendo la evaluación de sentimientos y emociones, mostrando que es una opción destacada en el análisis de texto de alta calidad.

Open Calais

Open Calais es una herramienta basada en la nube que se centra en etiquetar contenido. Su capacidad para reconocer relaciones entre diferentes entidades en datos no estructurados y organizarlos en consecuencia es su punto fuerte. Aunque no se adentra en el análisis de sentimientos complejos, es efectiva para gestionar datos no estructurados y convertirlos en una base de conocimientos organizada.

Folksonomy Text Analytics

El inteligente software Folksonomy de Bismart utiliza etiquetas basadas en inteligencia artificial generativa (IAG) y en modelos de aprendizaje automático Large Language Model (LLM) para filtrar archivos de datos no estructurados y encontrar información específica. Lo notable es que no necesitas definir etiquetas y categorías manualmente; el sistema se puede programar y reestructurar en tiempo real para diferentes usos, siendo versátil y rápido, ideal para proyectos colaborativos.

Análisis de datos predictivo

El análisis de datos predictivo es una rama del análisis de datos que utiliza algoritmos, técnicas estadísticas y modelos de machine learning para identificar patrones y tendencias en datos históricos y predecir eventos futuros o resultados. En otras palabras, el análisis de datos predictivo utiliza datos pasados para hacer predicciones sobre eventos futuros.

Este enfoque implica el uso de datos históricos para desarrollar modelos predictivos que pueden ayudar a tomar decisiones informadas y anticiparse a los resultados probables. Al aplicar algoritmos y técnicas avanzadas, el análisis de datos predictivo puede prever comportamientos, identificar riesgos, encontrar oportunidades y optimizar procesos.

Por ejemplo, en el campo del marketing, el análisis de datos predictivo puede utilizarse para predecir el comportamiento del cliente y personalizar estrategias de marketing en consecuencia. En el ámbito financiero, se puede utilizar para prever tendencias del mercado y tomar decisiones de inversión más informadas. En el sector de la salud, el análisis de datos predictivo puede ayudar a prever brotes de enfermedades y asignar recursos de manera más eficiente.

Las empresas necesitan herramientas de análisis predictivo para anticipar situaciones futuras, adaptarse al mercado y optimizar sus estrategias a largo plazo. Dentro del análisis predictivo, hay dos enfoques principales: modelos de clasificación y modelos de regresión. Esto no es ciencia ficción, es inteligencia empresarial. Los modelos y algoritmos de análisis predictivo se han convertido en una parte fundamental de la inteligencia artificial y son ampliamente utilizados por las empresas.

En un mundo cada vez más complejo y saturado de información, la capacidad de prever eventos futuros se vuelve crucial. En los negocios, el análisis predictivo se ha convertido en una necesidad, aunque muchas empresas lo utilizan a diario sin darse cuenta. Los algoritmos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo se han convertido en herramientas de negocios indispensables.

Las aplicaciones del análisis predictivo son diversas: desde predecir el comportamiento del cliente y la competencia hasta pronosticar inventarios y más. Las predicciones a corto, mediano y largo plazo son fundamentales en las estrategias de análisis de datos y en la inteligencia empresarial.

En resumen, el análisis de datos predictivo es una herramienta poderosa para convertir datos históricos en información útil para hacer predicciones precisas sobre eventos futuros y tomar decisiones basadas en esas predicciones.

Tipos de análisis predictivo

Existen dos enfoques fundamentales en el análisis predictivo: modelos de clasificación y modelos de regresión, ambos integrados en el aprendizaje supervisado del machine learning.

Los modelos de clasificación se utilizan para asignar una categoría o clase a una variable nueva, como predecir si un cliente comprará un producto nuevamente. Estos modelos son especialmente útiles en situaciones binarias, como prever si la producción disminuirá o si el precio de la luz aumentará.

Los modelos de regresión, en cambio, son más complejos y se emplean para prever valores continuos, como la inflación en un país o los beneficios generados por una empresa en el próximo año. A diferencia de los modelos de clasificación que ofrecen respuestas categóricas, los modelos de regresión predicen resultados numéricos y tienen la capacidad de manejar un amplio espectro de posibilidades.

Además de estos enfoques básicos, existen diversas técnicas aplicadas en el análisis predictivo. Por ejemplo, el análisis de regresión relaciona variables entre sí, pudiendo ser logísticas (para variables categóricas) o lineales (considerando variables dependientes e independientes). Los árboles de decisión, por otro lado, son estructuras de múltiples ramas que se bifurcan en diferentes variables, y las redes neuronales imitan la estructura del cerebro humano, conectando elementos simples en múltiples capas.

Aunque estas metodologías pueden parecer complejas, se han vuelto herramientas comunes en el mundo empresarial para anticipar eventos y tomar decisiones informadas, incluso si no se comprende completamente su funcionamiento interno.

Clasificación vs Clusterización

Tanto la clasificación como la clusterización son métodos empleados en el campo del machine learning (también conocido como "aprendizaje automático") para identificar patrones. A pesar de sus similitudes, difieren en su enfoque: la clasificación se basa en categorías predefinidas para asignar objetos, mientras que la clusterización agrupa objetos según similitudes, creando conjuntos distintos de otros grupos. Estos conjuntos se denominan "clústeres" o "clusters". En el ámbito del machine learning, la clusterización se clasifica como aprendizaje no supervisado, lo que implica que solo tenemos datos de entrada (no etiquetados) y debemos extraer información sin conocer previamente la salida esperada.

Diferencias Entre el Machine Learning Supervisado y No Supervisado

La clusterización se utiliza en proyectos empresariales para identificar características comunes entre clientes y así orientar productos o servicios, similar a la segmentación de clientes. Por ejemplo, si un porcentaje significativo de clientes comparte ciertas características (edad, tipo de familia, etc.), se pueden justificar campañas específicas, servicios o productos.

Por otro lado, la clasificación se encuentra dentro del aprendizaje supervisado. Esto implica que conocemos los datos de entrada (etiquetados en este caso) y las posibles salidas del algoritmo. Existen clasificaciones binarias para problemas con respuestas categóricas (como "sí" o "no") y clasificaciones multicategóricas para problemas con más de dos clases, donde las respuestas son más variadas, como "estupendo", "regular" o "insuficiente".

La clasificación tiene diversas aplicaciones, desde biología hasta la clasificación decimal de Dewey para libros, así como en la detección de correos electrónicos no deseados (spam). Estas técnicas permiten a las empresas comprender mejor sus datos y tomar decisiones informadas.

Ejemplos

Un ejemplo destacado de la aplicación de algoritmos de clusterización es el sistema de recomendación de Netflix. Aunque la empresa guarda silencio sobre los detalles específicos, se sabe que existen alrededor de 2,000 clústeres o comunidades con gustos audiovisuales similares. Por ejemplo, el Cluster 290 incluye a personas que disfrutan de series como "Lost", "Black Mirror" y "Groundhog Day". Netflix utiliza estos clústeres para afinar su comprensión de las preferencias de los espectadores, lo que les permite tomar decisiones más acertadas al crear nuevas series originales.

En el sector financiero, la clasificación se emplea ampliamente para garantizar la seguridad de las transacciones. En la era de las transacciones en línea y el declive del uso del efectivo, es crucial determinar la seguridad de los movimientos realizados mediante tarjetas. Las entidades financieras pueden clasificar las transacciones como correctas o fraudulentas utilizando datos históricos del comportamiento de los clientes. Esta clasificación precisa les permite detectar fraudes con gran precisión.

Estos ejemplos ilustran cómo los algoritmos de clusterización y clasificación tienen un impacto significativo en nuestra vida diaria. Si este tema te ha interesado, te recomendamos descargar nuestro libro blanco sobre Big Data, donde encontrarás información detallada sobre análisis de datos, inteligencia artificial y mucho más.

¿Cómo llevar a cabo un análisis de datos?

Cuando exploramos el mundo del análisis de datos, a menudo nos enfocamos en las herramientas y conocimientos tecnológicos que son fundamentales en este campo científico. A pesar de su importancia, estos aspectos están supeditados a la metodología del proceso de análisis de datos.

A continuación nos sumergimos en los 6 pasos esenciales de un proceso de análisis de datos, proporcionando ejemplos y examinando los puntos clave del proceso. Se explora cómo establecer objetivos claros para el análisis, cómo reunir datos relevantes y cómo llevar a cabo el análisis en sí. Cada uno de estos pasos requiere habilidades y conocimientos específicos. Sin embargo, entender la totalidad del proceso resulta crucial para derivar conclusiones significativas.

Es vital reconocer que el éxito de un proceso de análisis de datos empresarial está estrechamente relacionado con el nivel de madurez de la estrategia de datos de la empresa. Las compañías con una cultura data-driven más avanzada pueden realizar análisis de datos más profundos, complejos y eficaces.

Paso 1: Definir un Objetivo Específico

La primera fase de cualquier análisis de datos implica definir un objetivo específico para la investigación. Esto se traduce en establecer claramente qué se busca lograr con el análisis. En el contexto empresarial, el objetivo está intrínsecamente ligado a metas y, como resultado, a indicadores clave de rendimiento (KPI, por sus siglas en inglés).

Una forma efectiva de definir el objetivo es formular una hipótesis y desarrollar una estrategia para probarla. Sin embargo, este paso es más complejo de lo que parece inicialmente. La pregunta fundamental que siempre debe guiar este proceso es:

¿Qué objetivo de negocio estamos tratando de alcanzar? o
¿Qué desafío empresarial estamos abordando?

Este proceso, aunque parezca simple, requiere un profundo entendimiento del negocio y sus metas para ser verdaderamente efectivo. Es crucial que el analista de datos comprenda en profundidad el funcionamiento y los objetivos de la empresa.

Una vez que se ha definido el objetivo o el problema a resolver, el siguiente paso implica identificar los datos y las fuentes necesarios. Aquí es donde la visión empresarial del analista entra en juego nuevamente. Identificar las fuentes de datos relevantes para responder a la pregunta planteada implica un conocimiento extenso de la empresa y su operación.

Consejo de Bismart: ¿Cómo Plantear un Objetivo de Análisis Adecuado? Definir un objetivo de análisis se basa en nuestra creatividad para resolver problemas y en nuestro conocimiento del campo de estudio. En el contexto del análisis de datos empresariales, es más eficaz prestar atención a los indicadores de rendimiento y métricas empresariales establecidas en el campo que estamos explorando. Examinar los informes y tableros de control de la empresa puede proporcionar información valiosa sobre las áreas clave de interés de la organización.

Paso 2: Recopilación de Datos en el Proceso de Análisis de Datos

Una vez que se ha definido el objetivo, es fundamental crear un plan meticuloso para adquirir y consolidar los datos necesarios. En este punto, es crucial identificar los tipos específicos de datos requeridos, que pueden ser tanto cuantitativos (como cifras de ventas) como cualitativos (como opiniones de clientes).

Además, es esencial considerar la tipología de los datos según su fuente:

Datos de Origen: Estos datos comprenden la información recopilada directamente por tu organización o aquellos que recopilarás específicamente para el análisis en cuestión. Incluyen datos de transacciones, obtenidos del sistema CRM (Customer Relationship Management) o de una Plataforma de Datos del Cliente (CDP). Estos datos suelen estar estructurados y organizados. Otras fuentes pueden incluir encuestas de satisfacción, opiniones de grupos focales, entrevistas y datos observacionales directos.

Datos Secundarios: Estos datos provienen de otras organizaciones pero son de primera mano, recolectados con propósitos diferentes a los de tu análisis. La ventaja principal de estos datos radica en su estructura organizada, facilitando así el trabajo. También tienden a ser altamente confiables. Ejemplos incluyen actividades en sitios web, aplicaciones o redes sociales, historiales de compras en línea y datos de envío.

Datos de Terceros: Estos datos son recopilados y consolidados desde diversas fuentes por entidades externas. A menudo, estos datos contienen una variedad de información no estructurada. Muchas organizaciones utilizan datos de terceros para crear informes sectoriales o llevar a cabo investigaciones de mercado.

Un caso específico de recopilación y uso de datos de terceros lo proporciona la consultoría Gartner, que recolecta y distribuye datos empresariales valiosos a otras empresas.

Paso 3: Depuración y Preparación de Datos en el Proceso de Análisis

Una vez que hemos reunido los datos necesarios, es crucial prepararlos para el análisis a través de un proceso conocido como depuración o "limpieza" de datos. Esta etapa es fundamental para asegurar la calidad de los datos con los que trabajaremos.

Las tareas comunes en esta fase incluyen:

Eliminación de Errores y Duplicados: Se eliminan errores significativos, datos duplicados y valores atípicos, problemas comunes al combinar datos de diversas fuentes.
Descarte de Datos Irrelevantes: Se excluyen observaciones que no son pertinentes para el análisis planeado.
Organización y Estructuración: Se realizan ajustes generales para rectificar errores tipográficos y discrepancias en el diseño, facilitando así la manipulación y mapeo de los datos.
Corrección de Lagunas en los Datos: Las lagunas importantes identificadas durante la depuración se abordan de inmediato.

Es importante destacar que esta fase es la más laboriosa del proceso, consumiendo aproximadamente el 70-90% del tiempo del analista de datos. Para conocer en detalle los pasos específicos de esta etapa, te invitamos a leer nuestra guía sobre procesamiento de datos.

Consejo Bismart: Para agilizar este proceso, existen herramientas como OpenRefine que simplifican la limpieza básica de datos, incluso ofreciendo funciones avanzadas. Sin embargo, para conjuntos de datos extensos, las bibliotecas de Python como Pandas y ciertos paquetes de R son más adecuados para una depuración de datos robusta, aunque requieren conocimientos sólidos en programación para su uso efectivo.

Paso 4: Análisis de Datos en el Proceso de Análisis

Una vez que los datos han sido depurados y preparados, llegamos a la fase más emocionante del proceso: el análisis de datos.

Es importante tener en cuenta que existen varios tipos de análisis de datos, y la elección depende en gran medida del objetivo del análisis. Además, hay múltiples técnicas para llevar a cabo el análisis, como el análisis univariante, bivariante, de series temporales y de regresión.

En un contexto más amplio, todas las formas de análisis de datos pueden clasificarse en una de las siguientes categorías:

Análisis Descriptivo: Este tipo de análisis explora eventos pasados y es el primer paso que suelen dar las empresas antes de profundizar en investigaciones más complejas.

Análisis Diagnóstico: Se enfoca en descubrir el "por qué" de algo, buscando las causas o motivos detrás de un evento de interés para la empresa.

Análisis Predictivo: Este tipo de análisis se centra en prever tendencias futuras basándose en datos históricos. Es especialmente relevante en el ámbito empresarial y está vinculado a la inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning. Permite a las empresas tomar medidas proactivas, como resolver problemas antes de que ocurran o anticipar las tendencias del mercado.

Análisis Prescriptivo: Es una evolución de los análisis descriptivo, diagnóstico y predictivo. Combina estas metodologías para formular recomendaciones para el futuro, yendo más allá de simplemente explicar qué ocurrirá. Proporciona las acciones más adecuadas en función de las predicciones. En el ámbito empresarial, el análisis prescriptivo es invaluable para determinar nuevos proyectos de productos o áreas de inversión, utilizando información sintetizada de otros tipos de análisis.

Un ejemplo de análisis prescriptivo son los algoritmos que guían los coches autoconducidos de Google. Estos algoritmos toman decisiones en tiempo real basadas en datos históricos y actuales para garantizar un viaje seguro y sin problemas.

Paso 5 del Proceso de Análisis de Datos: Comunicación de Resultados

Una vez finalizados los análisis y extraídas las conclusiones, la última etapa del proceso de análisis de datos consiste en difundir estos descubrimientos a un público más amplio, especialmente a las partes interesadas en el caso de un análisis empresarial.

Este paso implica interpretar los resultados y presentarlos de manera fácilmente comprensible para que los líderes puedan tomar decisiones basadas en los datos obtenidos (decisiones basadas en datos). Por tanto, es crucial transmitir ideas claras y concisas, sin dejar lugar a ambigüedades. La visualización de datos desempeña un papel fundamental en este proceso, y los analistas de datos suelen utilizar herramientas de informes como Power BI para transformar los datos en informes y paneles interactivos que refuercen sus conclusiones.

La interpretación y presentación de los resultados tienen un impacto significativo en la dirección de una empresa. Por eso, es esencial proporcionar una visión general completa, clara y concisa que demuestre el rigor científico y la base factual de las conclusiones extraídas. Además, también es crucial ser honesto y transparente, compartiendo cualquier duda o conclusión poco clara que pueda surgir durante el análisis y respecto a sus resultados con las partes interesadas.

Paso 6: Implementación de Resultados en el Proceso de Análisis de Datos

La fase final de un proceso de análisis de datos implica convertir la inteligencia adquirida en acciones y oportunidades de negocio concretas.

Es crucial entender que el análisis de datos no sigue un camino lineal, sino que es un proceso complejo lleno de desafíos. Por ejemplo, durante la limpieza de datos, podrías descubrir patrones inesperados que generan nuevas preguntas, llevándote de vuelta al primer paso para redefinir tus objetivos. Un análisis exploratorio podría revelar datos que previamente no habías considerado. Incluso podrías encontrarte con que los resultados de tus análisis principales parecen engañosos o incorrectos, posiblemente debido a errores en los datos o fallos humanos en etapas anteriores del proceso.

A pesar de que estos obstáculos puedan parecer contratiempos, es fundamental no desanimarse. El análisis de datos es intrincado y los desafíos son parte natural del proceso.

En resumen, las etapas fundamentales de un proceso de análisis de datos son:

Definición del objetivo: Establecer el problema empresarial que se desea abordar. Formularlo como una pregunta proporciona un enfoque estructurado para buscar una solución clara.
Recopilación de datos: Elaborar una estrategia para reunir los datos necesarios y identificar las fuentes más prometedoras que puedan proporcionar la información necesaria.
Limpieza de datos: Profundizar en los datos, depurarlos, organizarlos y estructurarlos según sea necesario.
Análisis de datos: Utilizar uno de los cuatro tipos principales de análisis de datos: descriptivo, diagnóstico, predictivo o prescriptivo.
Comunicación de resultados: Elegir medios eficaces para difundir ideas de manera clara y fomentar la toma de decisiones inteligentes.
Aprender de los desafíos: Reconocer y aprender de los errores como parte del proceso. Los desafíos que surgen durante el proceso son oportunidades de aprendizaje que pueden transformar el análisis en una estrategia más eficaz.

Tendencias en análisis de datos

El año 2020 marcó un punto de inflexión en muchos aspectos y transformó nuestra percepción del mundo. En el ámbito empresarial, uno de los cambios más notables provocados por la pandemia de Covid-19 fue la rápida adopción del teletrabajo, impulsando a las empresas que antes se mostraban reacias a digitalizarse.

Según la consultora estratégica McKinsey & Company, la pandemia aceleró significativamente el proceso de digitalización y desarrollo tecnológico empresarial. Antes de la crisis sanitaria, el 92% de los líderes empresariales encuestados por McKinsey ya consideraban que sus modelos de negocio no serían viables con la velocidad a la que avanzaba la digitalización. La pandemia solo intensificó esta urgencia. McKinsey destacó que simplemente acelerar el proceso no es la solución; en cambio, las empresas exitosas están invirtiendo en tecnología, datos, procesos y talento para permitir la agilidad a través de decisiones más informadas.

Además, la pandemia motivó a las organizaciones a dejar atrás las tendencias tradicionales de análisis y datos, que dependían en gran medida de grandes conjuntos de datos históricos. Muchos de estos datos ya no son relevantes y el contexto de cambio actual se percibe como una oportunidad para impulsar la transformación.

Según Gartner, las principales tendencias de análisis y datos en el sector empresarial se agrupan en tres áreas: integraciones de datos más ágiles y un mayor uso de la inteligencia artificial en el análisis de datos, la implementación de operaciones empresariales eficientes (XOps) y el aumento en la distribución, flujo y flexibilidad de los activos de datos. Estas tendencias reflejan la necesidad de adaptación y la búsqueda de enfoques más flexibles y ágiles en el mundo empresarial moderno.

Inteligencia Artificial Avanzada y Ética: La inteligencia artificial (IA) continúa siendo una apuesta clave en el ámbito empresarial. La tendencia en IA se enfoca en aumentar su escalabilidad, responsabilidad e inteligencia para mejorar los algoritmos de aprendizaje y acelerar los tiempos de evaluación. Gartner señala que la IA deberá operar con menos datos, ya que los datos históricos pueden volverse irrelevantes. Además, se intensificarán las medidas de seguridad y cumplimiento de datos para promover una IA ética en todos los aspectos.
Datos y Análisis Componibles: Con la migración de los datos hacia entornos en la nube, la idea de datos y análisis componibles gana importancia como enfoque principal para crear aplicaciones analíticas. Esto implica el uso de múltiples soluciones de datos, análisis e inteligencia artificial para aumentar la conectividad entre datos y acciones empresariales, creando experiencias más flexibles y utilizables. Según Gartner, esta estrategia impulsa la productividad, la velocidad, la colaboración y las capacidades analíticas.
El Auge del "Data Fabric": El concepto de "data fabric" o tejido de datos representa una arquitectura que engloba diversos servicios de datos en entornos que van desde locales hasta la nube. Este enfoque integra y combina la gestión de datos en diferentes lugares, lo que reduce significativamente los tiempos de integración, despliegue y mantenimiento.
Enfoque en Datos Pequeños y Variados: Gartner anticipa que el futuro de los datos se basará en el uso progresivo de datos más pequeños y diversos. A diferencia de los "big data," estos datos más pequeños y variados permiten análisis y uso complementario de múltiples fuentes de datos, ya sean estructurados o no estructurados. Los datos pequeños son valiosos porque requieren menos información para obtener resultados útiles, lo que permite a las organizaciones reducir sus activos de datos.
La Era de XOps: Cada vez más empresas adoptan XOps, un conjunto de operaciones empresariales que incluye datos, aprendizaje automático, modelos y plataformas. Esto optimiza las prácticas de DevOps, escalando prototipos y brindando diseños más flexibles. Las tecnologías XOps automatizan las operaciones y permiten la construcción de sistemas de toma de decisiones basados en datos para impulsar el valor comercial.
Inteligencia de Decisiones Diseñada: La inteligencia de decisiones implica el uso de tecnologías como análisis de datos, inteligencia artificial y APIs de sistemas complejos para tomar decisiones empresariales informadas. Esta arquitectura acelera la obtención de información necesaria para impulsar acciones comerciales. Combinada con la componibilidad y un data fabric común, la inteligencia de decisiones diseñada abre nuevas oportunidades para optimizar decisiones y hacerlas más precisas, repetibles y rastreables.
Enfoque Data-Centric: La implementación de una cultura data-driven es esencial para la productividad empresarial a largo plazo. La tendencia es colocar los datos en el centro de las acciones, estrategias y decisiones empresariales, en lugar de ser un enfoque secundario. La incorporación de un Chief Data Officer en la definición de estrategias y decisiones puede aumentar significativamente la producción de valor comercial.
Importancia Creciente de la Visualización de Datos: La visualización de datos y los gráficos siguen siendo esenciales para encontrar relaciones entre los activos de datos, democratizar la información y mejorar la toma de decisiones. Gartner prevé que en 2025 el 80% de las innovaciones en datos y análisis utilizarán tecnologías de gráficos y visualización.
Del Consumidor Pasivo al "Consumidor Aumentado": Los cuadros de mando predefinidos y la exploración manual de datos serán reemplazados por información automatizada, móvil y de generación dinámica. Los empresarios dejarán de ser consumidores pasivos de datos, gracias a nuevos formatos de información adaptados a sus necesidades.
Auge del Edge Computing: El edge computing continúa expandiéndose, llevando datos, análisis y tecnologías de datos más cerca del mundo real. Gartner pronostica que en 2023, más del 50% de los datos utilizados por analistas y científicos de datos serán creados, procesados y analizados en entornos de edge computing.

En resumen, la transformación empresarial es constante y la pandemia de Covid-19 ha acelerado esta evolución. Los cambios presentados pueden considerarse oportunidades para la digitalización y la innovación empresarial.

Modelo de Madurez de Datos

En la era digital, gestionar adecuadamente los datos es crucial para las empresas que buscan mantener su competitividad. La madurez de datos refleja la capacidad de una organización para manejar y utilizar sus datos de manera efectiva, impactando directamente en la toma de decisiones y en la eficiencia operativa.

¿Qué es el Modelo de Madurez de Datos?

El modelo de madurez de datos es una herramienta que permite a las organizaciones saber cuál es su nivel de madurez de datos. En definitiva, evaluar y mejorar su capacidad de gestión de datos. Este modelo se basa en la evaluación de distintas áreas clave, proporcionando una hoja de ruta para avanzar desde niveles básicos de gestión de datos hacia una integración y optimización avanzada.

Beneficios de Evaluar la Madurez de Datos

Evaluar el nivel de madurez de datos de una empresa permite identificar áreas de mejora y establecer un plan de acción concreto para avanzar. Esto no solo mejora la calidad y accesibilidad de los datos, sino que también facilita la implementación de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el análisis predictivo.

Guía Práctica: Modelo de Madurez de Datos

Bismart ofrece una guía descargable que ayuda a las empresas a evaluar su nivel de madurez de datos. Esta herramienta proporciona un diagnóstico detallado y recomendaciones específicas para cada etapa del modelo de madurez.

Al entender y mejorar la madurez de datos, las empresas pueden optimizar sus operaciones, tomar decisiones más informadas y mantenerse competitivas en un entorno digital en constante evolución.