Análisis de datos: En qué consiste, tipos y herramientas

Un 74% de las empresas han aumentado su inversión en análisis de datos durante 2023, según un estudio en España sobre Data&Analytics en IA hecho por CloserStill Media y la consultora BARC. Dicho estudio afirma que, tras la inversión en datos, el 44% de los encuestados han visto beneficios tangibles con un aumento de ingresos. Es crucial aprender sobre este procedimiento, debido a su importancia en las empresas.

¿Qué es y cómo funciona el análisis de datos?

El análisis de datos consiste en el proceso de obtener información relevante a través de las fuentes necesarias. Pudiendo almacenar, conocer e interpretar datos, ofreciendo respuestas precisas a gran cantidad de cuestiones. Gracias al análisis de datos es posible procesar los datos, obtener información valiosa, predecir problemas y mejorar la toma de decisiones de las empresas.

Convierten una recopilación de datos en información muy útil. En este análisis, las tecnologías y procesos pueden definir tendencias y problemas mediante datos. Por ese motivo, los análisis de datos se usan en las empresas, pueden predecir situaciones, saber cuál es la mejor forma de afrontarlas e impulsar el crecimiento de la empresa.

Su objetivo es obtener el potencial de Big Data para explorar todos los datos y tomar decisiones estratégicas, aumentando el éxito de un negocio. Su implementación ofrece ventajas para las empresas, optimiza los recursos e identifica las oportunidades de mercado en todos los sectores.

Es un claro progreso para las empresas, dado que todas las acciones se realizan en torno al análisis de datos. Permitiéndolas reducir riesgos, comprender el mercado, tener información valiosa, planificar su estrategia, entender las necesidades del trabajador y del cliente, y tener un seguimiento del rendimiento en tiempo real.

Los profesionales que inciden en este proceso son los analistas de datos o data analyst y los científicos de datos o data scientist. Mientras los data analyst trabajan con datos estructurados para resolver problemas planteados por la empresa, los data scientist pueden formular preguntas automatizando sus propios algoritmos y beneficiar con sus predicciones a la empresa. Algunas de sus tareas son diseñar modelos predictivos, automatizar el procesamiento de datos y crear herramientas herramientas para analizar los datos.

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¿Qué tipos de análisis de datos existen?

Hay dos grupos, los análisis cuantitativos, con información numérica y representaciones de tablas y gráficos. Y los análisis cualitativos, con forma de texto respondiendo a preguntas, para definir el problema y las acciones para afrontarlo.

Los tipos de análisis de datos más importantes son:

• Predictivo: es utilizado para predecir las actuaciones futuras o resultados basados en patrones. Los algoritmos de Machine Learning aseguran que todos los datos se aprovechen, para predecir datos más realistas sin basar todo en la experiencia del usuario.
• Diagnóstico: se utiliza para profundizar en los datos y entenderlos desde sus inicios, identificando la base del problema con sus razones más antiguas. Lo hace identificando los comportamientos y sus inclinaciones.
• Prescriptivo: es capaz de recomendar las mejores decisiones sobre un caso específico. Utiliza datos históricos, normativas del sector y su capacidad de predicción para decidir las acciones a tomar. Optimiza los procesos para obtener mejores resultados, basándose en datos.
• Descriptivo: ayuda a optimizar el rendimiento, recomendando las decisiones más adecuadas con los datos que precise. Ofreciendo información sobre sucesos históricos y análisis completos de datos.
• Exploratorio: utiliza técnicas como la representación interactiva y técnicas estadísticas para obtener datos relacionados y tendencias no esperadas. Descubre información “escondida” y genera teorías.

Aplicación de análisis de datos en las empresas

En los sectores que más se implementa el análisis de datos para fomentar el crecimiento de las empresas son:

• Recursos Humanos: el análisis de datos logra el aprovechamiento de recursos, optimizar los procesos de RRHH, y ahorra tiempo. Además, existen aplicaciones que automatizan el proceso de selección y retención del talento realmente útiles.
• Aseguradoras y bancos: el análisis de datos ayuda a este sector a entender y manejar los servicios que los clientes necesitan. Fomenta la retención y satisfacción de los clientes mediante una buena gestión de datos.
• Finanzas: el análisis de datos permite evaluar el historial de los clientes y automatizar muchos procesos, como las transacciones. Aporta claridad y seguridad para optimizar la evaluación de los datos.
• Sector sanitario: el análisis de datos ha sido una modernización del sector en muchos procesos y tareas. Puede predecir diagnósticos con precisión y contar con más tiempo para actuar. También fomenta la ética de los datos médicos.
• Comercio electrónico:  el análisis de datospermite analizar el perfil de los consumidores recopilando información sobre hábitos de compra, tendencias… Así aumenta la precisión de la publicidad y da una mejor oferta de productos al cliente.
• Cadena de suministro: el análisis de datos predice los riesgos, planifica mejor las decisiones, y ahorra tiempo y costes. Proporciona ventajas competitivas.
• Sector energético: gracias al análisis de los datos en la nube, es posible digitalizar procesos, mirar por las necesidades del consumidor y asegurar el cumplimiento de las normativas. Además, permite mayor sostenibilidad y eficiencia energética.
• Sector educativo: el análisis de datos busca una optimización del aprendizaje mediante la personalización de la educación. Ajusta las necesidades del entorno, recopilando información de los estudiantes y proporcionando la seguridad de los datos.

Tendencias en análisis de datos en 2024

Este 2024 será el impulso de grandes avances para el futuro. Algunas de las tendencias en análisis de datos más relevantes son:

• IA y Machine Learning:  promueven al análisis de escenarios y predicciones para la toma de decisiones, incrementando el valor de las empresas. También mejoran la eficiencia y automatizan ciertas tareas.
• DataOps: permite la automatización de gestión de los datos y optimiza canales. Mantiene las aplicaciones basadas en datos para tomar decisiones eficaces.
• Big Data en línea: con el internet de las cosas (IoT) y Cloud consigue dar sentido a los datos. Así permite a las empresas mayor escalabilidad y flexibilidad. Gracias a los servicios y herramientas de Big Data.
• Democratización: permite compartir los datos al usuario adecuado, persiguiendo la accesibilidad de la información para el usuario. También favorece la protección de datos.
• Análisis aumentado: facilita las funciones de la empresa optimizando la toma de decisiones, gracias a dar los conocimientos necesarios en poco tiempo. Fomenta la interacción de las personas con los datos, y, por tanto, la toma de decisiones.
• Metadatos: proporciona la capacidad de aprender de los datos y gestionarlos de manera efectiva.  Separando la información por metadatos (datos que describen otros datos) en un único sistema de administración o nube. Así recomienda las mejores acciones para las personas y los sistemas. Reduce las intervenciones manuales.
• Edge Computing: muy eficaz para recopilar datos, facilitando su gestión. Proporciona conocimientos importantes para optimizar la toma de decisiones en tiempo real. Es muy relevante en aplicaciones IoT (internet de las cosas).

Herramientas de análisis de datos

Algunas de las herramientas más destacadas de análisis de datos para las empresas son:

• Power BI: es de Microsoft, ofrece un extenso repertorio de funciones para analizar datos, como informes de análisis. Es muy popular en las empresas y destaca por su facilidad de uso.
• Excel: herramienta automatizada que ofrece insights (algo incierto y real que no había sido detectado antes) precisos sin necesidad de gran esfuerzo. Las empresas lo utilizan mucho para tareas sencillas de análisis.
• Tableau: proporciona informes y paneles de datos informativos. Resulta útil y asequible para todo tipo de empresas.
• Python: ofrece mayor personalización, en función de las necesidades de cada empresa. Y dispone de recursos educativos que mejoran su uso. Sus bibliotecas como Pandas y NumPy son muy populares.
• Zoho Analytics: capaz de acceder a todos los datos y tomar decisiones óptimas para la empresa. Con un asistente de IA que da respuestas a ciertas preguntas, para ofrecer soluciones accesibles. Es más habitual en pequeñas y medianas empresas.
• Microstrategy: dispone de visualizaciones interactivas, autoservicio y paneles personalizables. Es capaz de tomar decisiones por sus datos precisos y seguros. Resulta útil en las empresas para análisis avanzados.
• QlikView: muy utilizada para vincular datos de diversas fuentes y proporcionar informes adaptados a cada situación.
• SAP Analytics Cloud: herramienta capaz de tomar decisiones óptimas y concisas gracias a los datos. Puede realizar análisis de autoservicio para brindar y optimizar estrategias.