Analítica de datos: Qué es, para qué se usa?

La analítica de datos es una rama de la ciencia de datos que se enfoca en la recolección, procesamiento, análisis e interpretación de datos.

Analítica de datos
Analítica de datos

Es una disciplina que utiliza herramientas y técnicas estadísticas, matemáticas y computacionales para descubrir patrones, relaciones y tendencias en grandes conjuntos de datos.

¿Dónde se usa analítica de datos?

La analítica de datos se utiliza en una amplia variedad de campos, incluyendo el comercio electrónico, la salud, la banca, la industria, el gobierno, el deporte, la ciencia, entre otros.

En cada uno de estos campos, la analítica de datos ayuda a los profesionales a tomar decisiones informadas y a encontrar soluciones a problemas complejos, por ejemplo en:

Comercio electrónico

En el comercio electrónico, la analítica de datos se utiliza para comprender el comportamiento de los consumidores, mejorar la experiencia de compra, personalizar recomendaciones y promociones, optimizar el inventario, entre otros aspectos.

Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico puede utilizar la analítica de datos para determinar qué productos son más populares, cuál es el precio ideal para cada producto, cuándo y cómo se realizan las compras, entre otros aspectos importantes.

En la salud

En la salud, la analítica de datos se utiliza para mejorar la calidad de la atención médica, predecir enfermedades, identificar factores de riesgo y encontrar nuevas formas de tratamiento.

Por ejemplo, una empresa de salud puede utilizar la analítica de datos para analizar grandes conjuntos de datos de pacientes y encontrar patrones que indiquen qué factores aumentan el riesgo de enfermedades específicas, como el cáncer o la diabetes.

Analítica de datos en la banca

En la banca, la analítica de datos se utiliza para detectar fraudes, predecir el riesgo crediticio, optimizar la inversión y mejorar la experiencia del cliente.

Por ejemplo, un banco puede utilizar la analítica de datos para detectar patrones sospechosos de gastos y transacciones que puedan indicar un fraude, así como para predecir qué clientes son más propensos a pagar sus deudas a tiempo y cuáles no.

En la industria

En la industria, la analítica de datos se utiliza para mejorar la eficiencia, reducir los costos, predecir la demanda y optimizar los procesos de producción.

Por ejemplo, una empresa de manufactura puede utilizar la analítica de datos para monitorear y analizar los datos de sensores de sus máquinas, lo que permite detectar problemas de manera temprana, optimizar el uso de energía y reducir los costos de mantenimiento.

En el gobierno

En el gobierno, la analítica de datos se utiliza para mejorar la toma de decisiones, detectar fraudes y corrupción, mejorar la eficiencia y la transparencia, y para planificar y diseñar políticas públicas.

Por ejemplo, un gobierno puede utilizar la analítica de datos para analizar los datos de tráfico y planificar nuevas rutas y sistemas de transporte, así como para detectar posibles casos de corrupción en la administración pública.

La analítica de datos en el deporte

En el deporte, la analítica de datos se utiliza para mejorar el desempeño de los equipos, la toma de decisiones en los partidos, el desarrollo de jugadores y para entender mejor el comportamiento de los fanáticos.

Por ejemplo, un equipo de fútbol puede utilizar la analítica de datos para analizar el rendimiento de sus jugadores en diferentes situaciones, lo que permite identificar sus fortalezas y debilidades, y diseñar entrenamientos y tácticas.

Herramientas para analítica de datos

Existen diversas herramientas para la analítica de datos, y algunas de las más populares son:

  • Excel: Excel es una herramienta comúnmente utilizada para el análisis de datos. Es fácil de usar y viene con muchas funciones integradas para el análisis de datos, como tablas dinámicas, gráficos y filtros.
  • Tableau: Tableau es una herramienta de visualización de datos que permite a los usuarios conectarse a diferentes fuentes de datos, crear gráficos y paneles interactivos y compartirlos con otros usuarios.
  • Power BI: Power BI es una herramienta de análisis de datos desarrollada por Microsoft. Permite a los usuarios conectarse a diferentes fuentes de datos, crear gráficos y paneles interactivos y compartirlos con otros usuarios.
  • Python: Python es un lenguaje de programación popular en la analítica de datos. Viene con muchas librerías de análisis de datos, como NumPy, Pandas y Matplotlib, que hacen que el análisis de datos sea más fácil.
  • R: R es otro lenguaje de programación popular en la analítica de datos. Viene con muchas librerías de análisis de datos, como ggplot2, dplyr y tidyr, que hacen que el análisis de datos sea más fácil.

Qué se requiere para aprender sobre analítica de datos

Para aprender la analítica de datos, es importante tener conocimientos en matemáticas y estadística, así como habilidades de programación. También es importante tener conocimientos en bases de datos y lenguajes de consulta como SQL.

Cuáles son las arquitecturas de recolección de datos

En cuanto a las arquitecturas de recolección de datos, existen diferentes enfoques, dependiendo de la fuente de datos y la complejidad de la infraestructura. Algunas de las arquitecturas de recolección de datos más comunes son:

  • Arquitectura ETL (Extract, Transform, Load): Esta arquitectura implica extraer datos de diferentes fuentes, transformarlos para que sean compatibles con la fuente de destino y cargarlos en la fuente de destino. Esta arquitectura se utiliza comúnmente para mover datos de un sistema a otro.
  • Arquitectura ELT (Extract, Load, Transform): Esta arquitectura implica extraer datos de diferentes fuentes, cargarlos en la fuente de destino y luego transformarlos. Esta arquitectura se utiliza comúnmente para mover grandes cantidades de datos y hacer análisis de big data.
  • Arquitectura de procesamiento de eventos: Esta arquitectura implica la captura de eventos en tiempo real y el procesamiento de los datos que se generan en tiempo real. Esta arquitectura se utiliza comúnmente para el monitoreo de sistemas en tiempo real y la toma de decisiones en tiempo real.
  • Arquitectura de procesamiento de flujo: Esta arquitectura implica la captura de datos en tiempo real y el procesamiento de los datos a medida que se van generando. Esta arquitectura se utiliza comúnmente para la toma de decisiones en tiempo real y el análisis de big data.

Porqué es importante la analítica de datos

La analítica de datos es una herramienta importante en el mundo actual y tiene una gran importancia en muchos campos. Los siguientes son algunos ejemplos de su importancia:

  1. Toma de decisiones informadas: La analítica de datos permite a las empresas y organizaciones tomar decisiones informadas basadas en datos precisos y fiables. Esto ayuda a evitar decisiones equivocadas y a mejorar el rendimiento en general.
  2. Mejora de la eficiencia: La analítica de datos ayuda a identificar patrones y tendencias en los datos, lo que a su vez puede ayudar a mejorar la eficiencia en una empresa u organización. Por ejemplo, en el sector de la fabricación, la analítica de datos puede ayudar a identificar áreas donde se están produciendo pérdidas o ineficiencias y a tomar medidas para mejorar la eficiencia.
  3. Personalización de productos y servicios: La analítica de datos también puede utilizarse para personalizar productos y servicios para los clientes. Esto permite a las empresas adaptarse a las necesidades individuales de los clientes y mejorar la experiencia del cliente en general.
  4. Avances en investigación: La analítica de datos también tiene una gran importancia en la investigación científica, ya que permite a los investigadores analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias. Esto puede ayudar en la identificación de nuevos descubrimientos y avances en una variedad de campos, incluyendo la medicina y la biología.

Como conclusión final, la analítica de datos es importante hoy en día porque permite tomar decisiones más acertadas con base en los grande volúmenes de datos que manejan las empresas y otras instituciones.

Este artículo hace parte del sistema de divulgación de conocimiento de ITSoftware SAS.

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