Técnicas esenciales en el análisis de datos

La competitividad empresarial de la actualidad ha alcanzado un umbral nunca antes visto. Las organizaciones que apuntan a la cima del mercado emplean grandes recursos en investigación, estrategia y equipos de profesionales de alto rendimiento; todas estas medidas para aprovechar al máximo cada situación y posicionarse como referentes del sector.

Ahora bien, para que esto sea una realidad, las empresas se basan en un principio básico: la información es poder. Por ello, emplean técnicas y herramientas especializadas para el manejo de toda la data disponible en el mercado; desde comentarios en redes sociales, historial de compras, reporte operativo, retorno líquido de las campañas hasta el control financiero de la empresa.

Ante dicho escenario, el análisis de datos se vuelve imprescindible si se desea destacar en competitividad empresarial. Conforme a ello, en esta oportunidad no solo hablaremos de lo que implican estos procesos, sino también de las técnicas más útiles y las herramientas esenciales para convertir datos en información de alto valor.

¿En qué consiste el análisis de datos?

El análisis de datos es un proceso que involucra una serie de acciones específicas y las ejecuta secuencialmente para transformar datos en información. Gracias a este proceso, las empresas pueden utilizar datos como:

• - Interacciones
• - Comentarios
• - Correos
• - Facturas
• - Carritos abandonados
• - Ventas
• - Reportes
• - Otros

Y aunque en principio parezcan datos aislados, se pueden relacionar e interpretar para extraer información de alto valor.

Para que este proceso cumpla su objetivo, es importante que se cumpla la siguiente secuencia operativa:

• - Recolectar datos de una o más fuentes de acuerdo al entorno y propósito.
• - Estructuración y limpieza de datos para evitar alteraciones.
• - Implementación de técnicas de análisis de datos.
• - Visualización e interpretación de los datos para extraer información.
• - Desarrollo de informes narrativos o cuantitativos para la toma de decisiones y diseño de estrategias.

Una vez completado el proceso, las organizaciones cuentan con un panorama más completo y detallado sobre el cual se pretende tomar una decisión estratégica. Por lo tanto, aquellas empresas que destinan recursos a esta gestión de data análisis, adquieren una ventaja competitiva relevante y suelen crecer con mayor velocidad en el mercado.

Principales técnicas de análisis de datos

Ahora bien, como hemos visto en el proceso global de análisis de datos, el paso tres implica emplear técnicas de análisis. Estas técnicas son en sí, prácticas estadísticas que permiten tomar uno o varios conjuntos de datos y darles sentido para obtener información de ellos.

Dependiendo de los resultados que arroje cada técnica de análisis, el analista de datos podrá representar gráficamente todos los aspectos esenciales del caso de estudio. De esta manera, es más sencillo adquirir enfoque y recurrir a una toma de decisiones oportuna y efectiva.

Análisis de regresión

Esta técnica de análisis pretende modelar las variables del caso para predecir el comportamiento de estas. Se centra principalmente en explicar la relación antes de desarrollar una proyección en base a probabilidades.

Análisis factorial

A diferencia del análisis de regresión, el análisis factorial no pretende predecir el comportamiento futuro de las variables. En un orden completamente diferente, esta técnica se enfoca en identificar patrones en conjuntos de datos multivariados; pretende reducir las variables al mínimo de factores requeridos para explicar el caso de estudio.

Análisis exploratorio

Por su parte, el análisis exploratorio de datos EDA pretende facilitar la comprensión preliminar de los datos antes de aplicar algoritmos. El objetivo de esta técnica es comprender la estructura de datos, identificar patrones, relacionar variables, identificar errores y valores atípicos.

Análisis de clústeres

Ahora bien, cuando se trata de análisis de clústeres, también conocido como clustering, la técnica invita a agrupar datos en función de su similitud. Siendo exploratorio y descriptivo, este análisis permite detectar patrones y segmentar datos de manera más precisa.

Simulación de Montecarlo

Finalmente, entre las técnicas de análisis de datos más completas y, hasta cierto punto, refinadas, está la simulación de Montecarlo. Mediante esta técnica se modelan los datos basándose en números aleatorios con el propósito de explorar el comportamiento futuro y estimar riesgos.

Mientras las proyecciones comunes emplean fórmulas deterministas, en la simulación de Montecarlo se exploran cientos o miles de escenarios para tener una visión mucho más amplia.

El análisis de datos moderno

Después de entender el método de análisis de datos global y, además, revisar las técnicas estadísticas más relevantes, no podemos dejar de lado la evolución más vertiginosa que se ha presentado en el sector.

Gracias a las nuevas tecnologías, se emplean herramientas de procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático, y big data para romper las limitantes de gestión de volumen de datos. Estas integraciones permiten que las organizaciones puedan gestionar cientos, miles y millones de petabytes con sistemas automatizados.

En consecuencia, el análisis de datos y big data hacen posible que las grandes corporaciones puedan acceder a insights que normalmente serían casi imposibles de encontrar.

Concluyentemente, en un entorno donde los datos crecen de forma exponencial, comprender cómo analizarlos, interpretarlos y convertirlos en conocimiento accionable se ha vuelto una competencia clave para el futuro profesional. Las organizaciones no solo requieren herramientas tecnológicas avanzadas, sino especialistas capaces de entender el negocio, formular preguntas estratégicas y aplicar técnicas analíticas con criterio.

Formarse en la Carrera de Ciencia de Datos permite desarrollar estas capacidades desde una visión integral, combinando estadística, tecnología y pensamiento estratégico. Asimismo, la Maestría en Ciencia de Datos, te da las habilidades de analizar datos, convertir empresas en un motor de innovación, crecimiento y toma de decisiones inteligentes en cualquier sector.

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