Metodos de analisis de datos, tipos y mejores practicas

Método de análisis de

En los ultimos anos, los avances digitales y tecnologicos han proporcionado tantas herramientas de eficiencia y productividad para las empresas y la industria que a veces los ejecutivos y directivos tienen dificultades para mantenerse al dia. Las empresas basadas en datos han dado lugar a nuevos paradigmas de analisis de datos y mejoras de hardware en la tecnologia, lo que se suma al tsunami de soluciones que se comercializan cada ano.


Las organizaciones generan volumenes vertiginosos de datos a diario, con empresas de algunas industrias que transmiten decenas de miles de puntos de datos por segundo. Esto simplemente no era tecnicamente viable una vez, pero ahora ha brindado a las organizaciones la oportunidad de mejorar drasticamente todas sus operaciones.


Mientras que las grandes empresas como Microsoft y Google implementan big data en su toma de decisiones (y muchas de ellas, debido a su tamano), las pequenas empresas, los minoristas, las organizaciones medicas, las agencias gubernamentales y una gran cantidad de otras industrias tambien estan empleando analisis de datos.



Al igual que el proceso de convertirse en una organizacion basada en datos, las metodologias subyacentes al analisis de datos son dificiles de adaptar. Es simplemente una cuestion de familiarizarse con los principios y conceptos clave, seguido de poner en practica algunas ideas simples.

Analisis de datos- Una definicion

Entonces, que es exactamente el analisis de datos? En resumen, el analisis de datos es un proceso de evaluacion de datos utilizando una o mas herramientas analiticas. Al hacerlo, se puede determinar la pertinencia de los datos proporcionados para los objetivos y metas de la organizacion. Los datos de diferentes fuentes se recogen, examinan y finalmente se analizan para llegar a una conclusion o conclusiones.


Existen muchos metodos especificos de analisis de datos; algunos de estos incluyen areas como mineria de datos, analisis de texto, inteligencia empresarial y visualizaciones de datos.



Sin embargo, antes de profundizar en el analisis de datos, es esencial comprender los dos tipos de datos y las diferencias entre ellos.

Tipos de datos

El primer paso para comprender el analisis de datos es reconocer estas dos clasificaciones. Los datos cualitativos y cuantitativos son claramente diferentes, pero abarcan todos los datos que se analizaran en una organizacion.


Los datos cualitativos se componen de informacion no estadistica y tienden a estructurarse libremente. Se categoriza en funcion de varios identificadores, en lugar de ser utilizado para generar numeros duros para la salida. Los datos cualitativos generalmente responden a preguntas basicas y pueden dar lugar a preguntas mas especificas.


De naturaleza investigativa, los datos cualitativos se utilizan en el desarrollo de teorias, hipotesis e ideas iniciales.
Los datos cualitativos generalmente se agregan a traves de documentos, imagenes, transcripciones, medios de audio y video, observaciones, notas e informacion de grupos focales.


Los datos cuantitativos son datos duros. Mas rigidamente definido, es estadistico y generalmente se representa usando numeros y otros valores, lo que lo convierte en un candidato mas listo para el analisis de datos.



Los datos cuantitativos se pueden desglosar en dos subconjuntos- datos discretos y datos continuos.

  • Los datos discretos son informacion distintiva y singular que no se puede dividir en partes menores. Ejemplos de datos discretos incluyen la cantidad de dinero en un tarro de propinas, o cuantos telefonos inteligentes se vendieron en un ano determinado.
  • Los datos continuos son datos que se pueden dividir en partes mas pequenas o datos que cambian de forma continua. Algunos ejemplos de datos continuos pueden incluir la velocidad de un avion de pasajeros en el transcurso de un vuelo, o el tiempo que tarda en completar una tarea repetitiva.
En terminos mas simples, los datos cualitativos se refieren a las cualidades generales, mientras que los datos cuantitativos se refieren a las caracteristicas especificas. Donde los datos cualitativos responden preguntas sobre que tipo, los datos cuantitativos responden a la pregunta de cuanto (cantidad). Los datos cuantitativos se pueden generar a traves de pruebas, experimentacion, informes, encuestas y metricas.

Metodos de analisis de datos

Habiendo determinado que es el analisis de datos y las clases de datos, es necesario identificar los metodos mediante los cuales se analizaran los datos. La familiarizacion con estas cuestiones sera crucial para llegar a conocimientos cualitativos, la direccion de la investigacion cuantitativa e impartir una hoja de ruta clara para el analisis de datos de la organizacion.
Si bien el momento de la aplicacion sera evidente en funcion de las necesidades de la organizacion, sera util tener en cuenta que se trata de metodos para incorporar en las practicas de analisis de datos, en lugar de medidas que deben adoptarse en orden preciso.


Determinar direccion
Este proceso implica involucrar a las partes interesadas en la organizacion, determinar objetivos estrategicos y llegar a un entendimiento entre las partes interesadas y los responsables de la toma de decisiones sobre los tipos de conocimientos (derivados de los datos) que mejor serviran a la organizacion.

Establecer parametros
Una de las partes mas importantes del proceso, sin embargo es sencillo.
Establecer parametros implica esencialmente determinar las preguntas que necesitaran ser respondidas con el fin de obtener la mejor informacion a partir de los datos.


Se ha dicho que los datos solo seran tan buenos como las preguntas formuladas. Algunos expertos sugieren que el mejor enfoque es identificar primero los puntos problematicos en una organizacion, ya que estas son las areas en las que la informacion, obtenida de buenos datos, puede ayudar mejor a la organizacion. Este metodo no solo generara preguntas pertinentes, sino que facilitara un proceso fluido y claro.


Datos agregados
Despues de establecer parametros y preguntas que necesitan respuestas, es hora de comenzar la recopilacion de datos. Aqui, los responsables de la toma de decisiones determinaran que fuentes de datos proporcionaran los conocimientos mas valiosos a la organizacion.


Seguimiento del progreso
Este metodo probado y verdadero para rastrear el progreso del analisis de datos de la organizacion no es nuevo. En este caso, es necesario establecer indicadores clave de rendimiento (KPI) para datos cualitativos y cuantitativos. Los KPI evaluan el desempeno de las actividades empresariales, midiendo el exito de una empresa en el logro de sus objetivos operativos y estrategicos, analizando diferentes parametros de rendimiento.



Eliminar datos irrelevantes
En este metodo, la organizacion utilizara los KPI anteriores para excluir datos que se consideren irrelevantes o extranos. Esto conducira a una fuente de datos reducida que tiene el potencial de ser mucho mas rica en conocimientos que los datos de origen. Ademas, facilita una mejor orientacion de los esfuerzos analiticos, lo que lleva a una vision mas clara.

Ejecutar analisis estadistico
Uno de los aspectos mas completos del analisis de datos, este metodo cuantitativo permite a la organizacion profundizar en los hechos concretos que impulsaran los conocimientos. El analisis estadistico se centrara en aspectos tales como un cluster, regresion, factor, cohorte, modelado de datos y analisis predictivo.

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Emplear mineria de
datos La mineria de datos es un metodo de analisis de datos que revela patrones en grandes conjuntos de datos utilizando estadisticas, inteligencia artificial (AI) y aprendizaje automatico (ML). En la mineria de datos, se pueden procesar grandes cantidades de datos para identificar valores atipicos y excluirlos del proceso de toma de decisiones.

Establecer practicas de administracion de datos
Este metodo implica la formulacion de practicas sistematizadas que ayudan a administrar, almacenar y utilizar datos de manera eficiente dentro de la organizacion. Esto sera especifico para la organizacion, sus objetivos operacionales y las fuentes de datos en uso. Una vez completados, los procedimientos deben ser escalables y ayudaran a que las tecnicas generales de analisis funcionen de manera optima.

Engage Technology
La integracion de la tecnologia adecuada para el analisis de datos basicos y el analisis de datos de metodos estadisticos es esencial para el proceso de analisis de datos. Tambien es un aspecto que probablemente se abordara bastante temprano en el proceso, ya que en muchos casos, las fuentes de datos ya se habran identificado.
Mientras que algunas organizaciones podran obtener mediante el uso de Microsoft Excel o herramientas similares, otras requeriran solidas plataformas de analisis o conjuntos de inteligencia empresarial que faciliten el examen de datos criticos de fuentes valiosas mientras trabajan con entradas dinamicas, como KPI.


Emplear Visualizacion de
datos La visualizacion de datos es poderosa por dos razones- una, es un metodo integral de analisis de datos y dos, permite a los que aprenden visualmente obtener informacion de los datos de manera mas efectiva. Un ejemplo de una herramienta de visualizacion de datos seria un panel en linea que analiza y muestra varias metricas relevantes.


Construccion de narrativas Similar
a la visualizacion de datos, en el proceso de analisis de datos y construccion de insights, construir narrativas alrededor de lo que los datos estan diciendo a la organizacion es una forma simple y directa de impartir una vision a quienes realizan el analisis.


Una vez mas, muchas personas son aprendices visuales, y la narracion (es decir, construir una narrativa) ha demostrado ser una manera extremadamente eficiente en la que impartir informacion durante milenios. Al hacerlo, la analitica puede pasar de ser en gran medida incomprensible a ser facilmente digerible.

Utilizar analisis de diagnostico Los analisis de
datos de diagnostico permiten a los analistas y tomadores de decisiones comprender por que los eventos tuvieron lugar como lo hicieron durante el transcurso de las operaciones comerciales. Existen dos tipos principalesAnalisis predictivo, que utiliza datos basados en tendencias existentes y rendimiento pasado para predecir resultados probables, y analisis prescriptivo, que buscan desarrollar estrategias de respuesta basadas en una instantanea del estado actual de una organizacion o departamento.


Considera Analisis de Texto
Las organizaciones empresariales generan quintilliones de bytes de datos digitales todos los dias. Gran parte de estos datos estan basados en texto, pero desafortunadamente, gran parte de esto seria (y definitivamente deberia) relegado a la pila de datos irrelevantes (ver arriba). Las herramientas para el analisis de texto pueden ayudar a determinar la pertinencia de los datos de texto de diversas fuentes, por lo que los datos deben transmitirse para su posterior analisis.



Entre los recursos adicionales que ayudan en el analisis de datos se incluyen Inteligencia Artificial (AI) y Aprendizaje Automatico (ML). Por supuesto, estas tecnologias autonomas estan en constante desarrollo, y los expertos predicen que estas desempenaran un papel cada vez mayor en los negocios y en el desarrollo de tecnologias emergentes en los proximos anos. Estos recursos tambien utilizan mucho el analisis de texto.

Mantener perspectiva

La utilidad del analisis de datos puede ser una espada de doble filo, ya que los volumenes de datos han requerido el desarrollo continuo de nuevas metodologias, y seguira haciendolo a medida que la tecnologia evolucione y las necesidades empresariales cambien. Esto ha dado lugar a que se ofrezcan aun mas herramientas digitales y suites disenadas con el proposito expreso de descubrimiento, inteligencia y mejora de datos. El



analisis de datos, los paradigmas basados en datos y las innumerables herramientas disponibles para facilitar estos procesos han dado lugar a cambios radicales en las organizaciones, y mantenerse al dia sobre los procesos y las herramientas tecnicas se ha convertido en un trabajo de tiempo completo para muchos directivos y ejecutivos.


Algunas de estas herramientas ayudan a las organizaciones a determinar con precision lo que es relevante, lo que no es una tarea pequena en si misma. De todas las organizaciones de datos agregadas, solo se esta analizando alrededor de la mitad del uno por ciento, pero con quintilliones de bytes en la cola, todavia representa una enorme cantidad de datos.

En resumen, el analisis de datos abarca la evaluacion de los datos con herramientas estadisticas y de otro tipo para descubrir informacion que puede ser beneficiosa para una organizacion. Saber como manejar correctamente el proceso de analisis de datos permite a una organizacion aprovechar al maximo los datos y tomar las decisiones correctas.
A medida que los encargados de tomar decisiones examinan los conocimientos derivados de los datos, es importante que consideren tanto la importancia estadistica como la importancia practica de los datos. Por supuesto, todos ellos estan abiertos a un cierto grado de interpretacion. Esto solo refleja el hecho de que el componente humano sigue siendo ineludible, pero al emplear el analisis de datos, una organizacion puede contar con la creacion de resultados continuamente superiores.