Análisis de datos, info fundamental

En el siguiente artículo puntualizaremos información clave sobre preguntas que habitualmente nos realizan y van a las raíces de esta actividad. De forma sintética pero amena iremos plasmando conceptos cotidianos de esta industria de datos.    

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos convierte datos sin procesar en información práctica. Incluye una serie de herramientas, tecnologías y procesos para encontrar tendencias y resolver problemas mediante datos. Los análisis de datos pueden dar forma a procesos empresariales, mejorar la toma de decisiones e impulsar el crecimiento empresarial.

¿Por qué es importante el análisis de datos?

El análisis de datos ayuda a las empresas a obtener una mayor visibilidad y un conocimiento más profundo de sus procesos y servicios. Les proporciona información detallada sobre la experiencia del cliente y sus problemas. Al cambiar el paradigma más allá de los datos para conectar los conocimientos con la acción, las empresas pueden crear experiencias personalizadas para los clientes y productos digitales relacionados, optimizar las operaciones y aumentar la productividad de los empleados.

¿Qué es el análisis de macrodatos?

Los macrodatos describen grandes conjuntos de datos diversos -estructurados, no estructurados y semiestructurados- que se generan continuamente a gran velocidad y en grandes volúmenes. Los macrodatos suelen medirse en terabytes o petabytes. Un petabyte equivale a 1 000 000 de gigabytes. Para ponerlo en perspectiva, una película en alta definición son cerca de 4 gigabytes de datos, un petabyte son 250 mil películas. 

El análisis de macrodatos es el proceso de encontrar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos masivos. Estos análisis complejos requieren herramientas y tecnologías específicas, potencia de cálculo y almacenamiento de datos que soporten la escala.

¿Cómo funciona el análisis de macrodatos?

El análisis de macrodatos sigue cinco pasos para analizar cualquier conjunto de datos de gran tamaño: 

> Recopilación de datos

> Almacenamiento de datos

> Procesamiento de datos

> Limpieza de datos

> Análisis de datos

Recopilación de datos

Esto incluye identificar el origen de datos y recopilar datos de allí. La recopilación de datos sigue los procesos ETL (extracción, transformación y carga) en el que los datos generados se transforman primero en un formato estándar y luego se cargan en el almacenamiento o

ELT, en el que los datos se cargan primero en la memoria y luego se transforman en el formato requerido.

Almacenamiento de datos

Según la complejidad de los datos, éstos se pueden trasladar a un almacenamiento como los almacenamientos de datos en la nube o los lagos de datos. Las herramientas de inteligencia empresarial pueden acceder a ellos cuando sea necesario.

Comparación de los lagos de datos con los almacenamientos de datos

Un almacenamiento de datos es una base de datos optimizada para analizar datos relacionales procedentes de sistemas transaccionales y aplicaciones empresariales. La estructura y el esquema de los datos se definen previamente para optimizar la rapidez de la búsqueda y elaboración de informes. Los datos se limpian, enriquecen y transforman para que actúen como “fuente única de verdad” en la que los usuarios puedan confiar. Algunos ejemplos de datos son los perfiles de los clientes y la información sobre los productos.

Un lago de datos es diferente porque puede almacenar tanto datos estructurados como no estructurados sin ningún procesamiento posterior. La estructura de los datos o el esquema no se definen cuando se capturan los datos; esto significa que se pueden almacenar todos los datos sin necesidad de un diseño cuidadoso, lo que resulta muy útil cuando se desconoce el uso futuro de estos. Algunos ejemplos de datos son el contenido de las redes sociales, los datos de los dispositivos IoT y los datos no relacionales de las aplicaciones móviles.

Las organizaciones generalmente requieren tanto lagos de datos como almacenamientos de datos para el análisis de datos. 

Procesamiento de datos

Cuando los datos están en su sitio, hay que convertirlos y organizarlos para obtener resultados precisos de las consultas analíticas. Para ello, existen diferentes opciones de procesamiento de datos. La elección de la estrategia depende de los recursos informáticos y analíticos disponibles para su procesamiento.

> Procesamiento centralizado 

Todo el procesamiento se lleva a cabo en un servidor central dedicado que aloja todos los datos.

> Procesamiento distribuido 

Los datos se distribuyen y almacenan en diferentes servidores.

> Procesamiento por lotes 

Los datos se acumulan con el tiempo y se procesan por lotes.

> Procesamiento en tiempo real

Los datos se procesan continuamente, y las tareas de cálculo terminan en segundos. 

Limpieza de datos

La limpieza de datos implica la búsqueda de errores, como duplicaciones, incoherencias, redundancias o formatos incorrectos.  Asimismo, se usa para filtrar los datos no deseados para los análisis.

Análisis de datos

Este es el paso en el que los datos brutos se convierten en información procesable. A continuación se describen cuatro tipos de análisis de datos:

1. Análisis descriptivo

Los científicos de datos se encargan de analizar estos datos para comprender lo que sucedió o sucede con ellos. Se caracteriza por la visualización de datos, como los gráficos circulares, de barras, lineales, tablas o narraciones generadas.

2. Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico es un proceso de profundización o análisis detallado de los datos para entender por qué ocurrió algo. Se caracteriza por técnicas como el análisis detallado, el descubrimiento y la minería de datos o las correlaciones. Cada una de estas técnicas usa múltiples operaciones y transformaciones para analizar los datos brutos.

3. Análisis predictivo

El análisis predictivo usa datos históricos para hacer previsiones precisas sobre las tendencias futuras. Se caracteriza por técnicas como el machine learning, la previsión, la coincidencia de patrones y el modelado predictivo. En cada una de estas técnicas, las computadoras se entrenan para invertir las conexiones de causalidad en los datos.

4. Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo lleva los datos predictivos al siguiente nivel. No solo predice lo que es probable que ocurra, sino que sugiere una respuesta óptima para ese resultado. Puede analizar las posibles implicaciones de las diferentes alternativas y recomendar el mejor curso de acción. Se caracteriza por el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales y los motores de recomendación.