Análisis de datos, técnicas y aplicaciones.

El análisis de datos usa muchas técnicas y tiene gran cantidad de aplicaciones prácticas, en este artículo vamos a recorrer algunas de las más utilizadas:

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento de lenguaje natural es la tecnología utilizada para que las computadoras entiendan el lenguaje humano hablado y escrito, pudiendo responder a este. Los analistas de datos utilizan esta técnica para procesar datos, como notas dictadas, comandos de voz y mensajes de chat.

Minería de texto

Los analistas de datos usan la minería de texto para identificar tendencias en datos de texto, como correos electrónicos, tuits, investigaciones y publicaciones en el blog. Se puede utilizar para clasificar el contenido de las noticias, los comentarios de los clientes y los correos electrónicos de estos.

Análisis de datos de sensores

El análisis de los datos de los sensores implica examinar los datos generados por diferentes sensores. Se utiliza para el mantenimiento predictivo de máquinas, el seguimiento de envíos y otros procesos empresariales en los que las máquinas generan datos.

Análisis de valores atípicos

El análisis de valores atípicos o la detección de anomalías identifica puntos de datos y eventos que se desvían del resto de los datos.

¿Se puede automatizar el análisis de datos?

Sí, los analistas de datos pueden automatizar y optimizar los procesos. El análisis automatizado de datos es la práctica de usar sistemas informáticos para hacer tareas de análisis con poca o ninguna intervención humana. Estos mecanismos varían en complejidad; van desde simples scripts o líneas de código hasta herramientas de análisis que llevan a cabo el modelado de datos, el descubrimiento de características y el análisis estadístico.

Por ejemplo, una empresa de ciberseguridad podría usar la automatización para recopilar datos de grandes franjas de actividad en la web, llevar a cabo análisis adicionales y luego usar la visualización de datos para mostrar los resultados y apoyar las decisiones empresariales.

¿Se puede externalizar el análisis de datos?

Sí, las empresas pueden recurrir a ayuda externa para analizar los datos. La externalización del análisis de datos permite a la dirección y al departamento ejecutivo centrarse en otras operaciones básicas de la empresa. Los departamentos dedicados a la analítica empresarial son expertos en su campo; conocen las últimas técnicas de análisis y son expertos en la gestión de datos. De este modo, pueden hacer un análisis de datos más eficiente, identificar patrones y predecir con éxito las tendencias futuras. Sin embargo, la transferencia de conocimientos y la confidencialidad de los datos podrían representar desafíos empresariales en la externalización.

El análisis de datos mejora el conocimiento de los clientes

El análisis de datos puede llevarse a cabo en conjuntos de datos procedentes de diversos orígenes de datos de clientes, como las siguientes:

• Encuestas a clientes de terceros
• Registros de compras de los clientes
• Actividad en las redes sociales
• Cookies informáticas
• Estadísticas del sitio web o de la aplicación

Los análisis pueden revelar información oculta, como las preferencias de los clientes, las páginas populares de un sitio web, el tiempo que los clientes pasan navegando, los comentarios de los clientes y la interacción con los formularios del sitio web. Esto permite a las empresas responder eficazmente a las necesidades de los clientes y aumentar su satisfacción.

Las campañas de marketing eficaces se basan en el análisis de datos

El análisis de datos elimina las conjeturas del marketing, el desarrollo de productos, la creación de contenidos y el servicio al cliente. Permite a las empresas desplegar contenidos específicos y ajustarlos mediante el análisis de datos en tiempo real. Este también proporciona información valiosa sobre el rendimiento de las campañas de marketing. La orientación, el mensaje y la creatividad pueden ajustarse en función del análisis en tiempo real. El análisis puede optimizar el marketing para obtener más conversiones y menos desperdicio de publicidad.

El análisis de datos aumenta la eficiencia operativa

El análisis de datos puede ayudar a las empresas a racionalizar sus procesos, reducir las pérdidas y aumentar los ingresos. Los programas de mantenimiento predictivo, las listas de personal optimizadas y la gestión eficiente de la cadena de suministro pueden mejorar exponencialmente el rendimiento empresarial.

El análisis de datos informa sobre el desarrollo de productos

Las organizaciones usan el análisis de datos a fin de identificar y priorizar nuevas características para el desarrollo de productos. Pueden analizar las necesidades de los clientes, ofrecer más funciones en menos tiempo y lanzar nuevos productos más rápidamente.

El análisis de datos respalda la ampliación de las operaciones de datos

El análisis de datos incorpora la automatización de varias tareas de datos, como la migración, la preparación, la elaboración de informes y la integración. Elimina las ineficiencias manuales y reduce el tiempo y las horas de trabajo necesarias para completar las operaciones de datos. Esto favorece la escalabilidad y permite ampliar rápidamente las nuevas ideas.

¿Cómo se utiliza el análisis de datos en las empresas?

Los negocios capturan estadísticas, datos cuantitativos e información de múltiples canales internos y orientados al cliente. Sin embargo, encontrar información clave requiere un análisis cuidadoso de una cantidad asombrosa de datos. No es precisamente una tarea sencilla. Consulte algunos ejemplos sobre cómo el análisis de datos y la ciencia de datos pueden aportar valor a una empresa.

El análisis de datos mejora el conocimiento de los clientes

El análisis de datos puede llevarse a cabo en conjuntos de datos procedentes de diversos orígenes de datos de clientes, como las siguientes:

Encuestas a clientes de terceros

Registros de compras de los clientes

Actividad en las redes sociales

Cookies informáticas

Estadísticas del sitio web o de la aplicación

Los análisis pueden revelar información oculta, como las preferencias de los clientes, las páginas populares de un sitio web, el tiempo que los clientes pasan navegando, los comentarios de los clientes y la interacción con los formularios del sitio web. Esto permite a las empresas responder eficazmente a las necesidades de los clientes y aumentar su satisfacción.

Las campañas de marketing eficaces se basan en el análisis de datos 

El análisis de datos elimina las conjeturas del marketing, el desarrollo de productos, la creación de contenidos y el servicio al cliente. Permite a las empresas desplegar contenidos específicos y ajustarlos mediante el análisis de datos en tiempo real. Este también proporciona información valiosa sobre el rendimiento de las campañas de marketing. La orientación, el mensaje y la creatividad pueden ajustarse en función del análisis en tiempo real. El análisis puede optimizar el marketing para obtener más conversiones y menos desperdicio de publicidad.

El análisis de datos aumenta la eficiencia operativa

El análisis de datos puede ayudar a las empresas a racionalizar sus procesos, reducir las pérdidas y aumentar los ingresos. Los programas de mantenimiento predictivo, las listas de personal optimizadas y la gestión eficiente de la cadena de suministro pueden mejorar exponencialmente el rendimiento empresarial.

El análisis de datos informa sobre el desarrollo de productos

Las organizaciones usan el análisis de datos a fin de identificar y priorizar nuevas características para el desarrollo de productos. Pueden analizar las necesidades de los clientes, ofrecer más funciones en menos tiempo y lanzar nuevos productos más rápidamente.

El análisis de datos respalda la ampliación de las operaciones de datos

El análisis de datos incorpora la automatización de varias tareas de datos, como la migración, la preparación, la elaboración de informes y la integración. Elimina las ineficiencias manuales y reduce el tiempo y las horas de trabajo necesarias para completar las operaciones de datos. Esto favorece la escalabilidad y permite ampliar rápidamente las nuevas ideas.