que es data analytics

Qué es Data Analytics y por qué es tan importante

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Sacar el máximo provecho al tiempo empleado optimizando todo tipo de procesos es el objetivo primordial de cualquier empresa. La respuesta a qué es Data Analytics es esa: aumentar la competitividad y el rendimiento de un sistema empresarial determinado a través de un análisis pormenorizado de una ingente cantidad de datos.

Data Analytics es un proceso que usa datos brutos (o crudos) para llegar a la respuesta sobre ciertas preguntas y sacar, así, conclusiones prácticas. A día de hoy, se ha convertido en procesos casi mecánicos, debido al nivel de automatización alcanzado.

Qué es data Analytics y cuál es su importancia

Con esta técnica se pueden encontrar tendencias que hubieran pasado desapercibidas sin el uso de la misma. Es tal la cantidad de información y datos con los que se trabaja que, sin el uso de este sistema, hubiera sido imposible llegar a esas conclusiones.

Las empresas, al usarla, encuentran la forma más eficiente de ejecutar sus tareas, lo que le permite reducir costes y aumentar el rendimiento del personal y del sistema en conjunto.

Otra alternativa que tiene una organización es utilizar data analytics para analizar a los clientes y tomar decisiones para con ellos.

Funcionamiento y uso

Data Analytics alberga muchos datos y de diferente tipo, analizando cualquiera que sea necesario para aumentar el rendimiento interno de una empresa.

Analizan desde posibles fallos en el proceso productivo hasta poder ejecutar sistemas que consigan hacer “clic” a los visitantes de una página web determinada.

  El proceso que sigue responde a estos cuatro pasos:

  • Primero se determina cómo se encontrarán los datos asociados entre sí. Se crea el modelo de datos y se asocian las categorías y grupos.
  • Posteriormente, se dedica a recopilar la información por las vías que se indiquen. Estas pueden ser cámaras, computadoras, personal o fuentes vía web.
  • La información, después, se analizará mediante hoja de cálculo o programas informáticos especializados en ello.
  • Finalmente, antes de analizar los datos, se procederá a depurar o limpiarla. Se evitarán los errores groseros, especialmente datos duplicados o información incompleta.

 A grandes rasgos, el Data Analytics focaliza su fuerza en estos cuatro aspectos:

  • Estima previsiones en la producción.
  • Consigue optimizar las ventas.
  • Identifica los productos y clientes más y menos rentables.
  • Se anticipa a los riesgos para lograr evitarlos.  

Tipos de data analytics

 Existen cuatro tipos de esta técnica o proceso:

  • Descriptive analytics: Describe lo que ha estado sucediendo en un período de tiempo determinado.
  • Diagnostic analytics: Se centra en explicar el porqué de las cosas y ofrece el diagnóstico.
  • Predictive analytics: Intenta predecir los eventos que se darán en el futuro más cercano y, también, a largo plazo.
  • Prescriptive analytics: Toma decisiones y propone una acción o acciones a abordar conforme a los datos obtenidos.

Hace un tiempo se veía data analytics como algo inalcanzable por la complejidad que ello conlleva. Pero ahora es más una realidad palpable que ciencia ficción. Tan real como que muchas empresas se basan en ella para adelantar a la competencia y posicionarse. 

Antes apenas se le dedicaba algo del presupuesto a su uso. A día de hoy, una gran partida de lo presupuestado anualmente por una organización va destinada a ejecutar data analytics.

FAQs Data analytics

¿Qué es un data analista?

Un data analista es un profesional que se especializa en el análisis de datos para obtener insights y patrones que guíen decisiones informadas.

¿Cuál es la diferencia entre Data Scientist y Data Analytics?

Los data analistas se enfocan en analizar datos existentes para obtener información valiosa, mientras que los data scientists tienen un rol más amplio que involucra la recolección y manipulación de datos, así como el desarrollo de algoritmos y modelos predictivos para resolver problemas complejos y tomar decisiones estratégicas en el futuro.

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