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  • Foto del escritorIsrael Rangel

Análisis de datos y Big Data en 2023 ¿ por que se ha vuelto tan importante ? / Una mirada


El análisis de datos y el Big Data son cada vez más importantes en el mundo empresarial. El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices.


Una de las tendencias más importantes del 2023 en relación al Big Data será el empoderamiento de todo el capital humano de la empresa, en relación al análisis de datos y su gestión, no solo por parte de Data Scientists o expertos en Big Data.


El año 2022 ha sido el año de la consolidación de los perfiles de científico de datos y analistas de datos, dos perfiles que tienen como objetivo obtener el máximo rendimiento de los datos para generar un impacto positivo en cualquier tipo de organización. Ambos perfiles comparten objetivos pero desde enfoques diferentes, el científico de datos para limpiar y filtrar el dato, y el analítico de datos para extraer información del dato relativa al negocio. El trabajo de ambos y el apoyo de la dirección son fundamentales. Para entender la magnitud de valor que posee el Big Data: Los datos son ‘el nuevo petróleo’, se están convirtiendo en pieza clave de la sociedad y la economía”.


Esto es así porque el dato es el nuevo valor a gestionar por parte de las organizaciones de todo tipo. Las empresas están buscando capacidades en cuanto a la captura, almacenamiento y procesamiento del dato, y aquellas que lo consigan habrán alcanzado una ventaja sobre su competencia, es lo que se denomina Ventaja Analítica. Aquellas empresas que logren las ansiadas ventajas analíticas podrán decir, entonces sí, que son verdaderas empresas Data Driven, empresas centradas en el valor del dato.


Big Data ¿ que es ?

El Big Data es un término utilizado para describir un gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que son generados a una gran velocidad y complejidad en la era digital. El Big Data se caracteriza por los llamados 3 V's:

  1. Volumen: El Big Data se refiere a grandes cantidades de datos que pueden ser recopilados de diversas fuentes, como redes sociales, transacciones financieras, sensores, etc.

  2. Velocidad: El Big Data se genera a una velocidad muy alta y constante, lo que significa que la capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos también debe ser muy rápida.

  3. Variedad: El Big Data se presenta en una amplia variedad de formatos, como texto, imágenes, videos, audio, etc.

Además de estos tres V's, hay otros dos V's que se asocian comúnmente con el Big Data:

  1. Veracidad: El Big Data puede estar contaminado o incompleto, por lo que es importante asegurarse de que los datos sean precisos y confiables.

  2. Valor: El valor del Big Data radica en la capacidad de extraer información valiosa y útil de los datos, lo que puede ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia.

El análisis del Big Data es esencialmente el proceso de extraer información útil y significativa de grandes volúmenes de datos. La tecnología del Big Data permite el procesamiento de grandes cantidades de datos, lo que a su vez permite a las empresas mejorar la eficiencia y tomar decisiones más informadas.


Por otro lado , el análisis de datos es importante por varias razones:

  1. Toma de decisiones informadas: El análisis de datos ayuda a tomar decisiones basadas en hechos y no en suposiciones o intuiciones. Al examinar y entender los datos, es más probable que se llegue a conclusiones precisas y se tomen mejores decisiones.

  2. Identificación de patrones y tendencias: Los datos a menudo contienen patrones y tendencias que no son evidentes a simple vista. El análisis de datos puede ayudar a descubrir estas relaciones ocultas, lo que puede ser valioso para comprender el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado o las relaciones entre variables.

  3. Optimización de procesos: El análisis de datos puede ayudar a optimizar los procesos al identificar áreas problemáticas y oportunidades de mejora. Esto puede ayudar a reducir costos, mejorar la eficiencia y aumentar la productividad.

  4. Mejora de la calidad: El análisis de datos puede ayudar a mejorar la calidad de los productos o servicios. Al examinar los datos de retroalimentación de los clientes, por ejemplo, se pueden identificar problemas y áreas de mejora en los productos y servicios.

Un analista de datos es la persona encargada de reunir, analizar e interpretar todos los datos que le sean encomendados por la empresa. Al realizar el análisis de datos y la interpretación apropiada, un analista de datos puede evaluar la importancia y los efectos de los riesgos asociados con la toma de ciertas decisiones que afectan directamente a la compañía.


El analista de datos es la persona encargada de recopilar, filtrar e interpretar bases de datos para ayudar a que las empresas tomen decisiones. En pocas palabras, el big data analyst, como también se le conoce, es un perfil profesional que juega un papel importante en el diseño de estrategias de cualquier empresa.


El analista de datos o Data Analyst recopila, limpia e interpreta conjuntos de datos, a fin de que se traduzcan a información útil para el negocio, a través de informes o visualizaciones. El analista de datos extrae información de los datos para ayudarle a tomar decisiones inteligentes.


El analista de datos transforma datos en información útil que ayuda a las empresas a elaborar estrategias frente a los desafíos del mercado. Según señala el portal de estadísticas Statista en su informe de 2021, el total de los datos creados, subidos, copiados y consumidos a nivel mundial crece de manera exponencial.


Las herramientas que más utilizan los analistas y que forman la parte de su día a día son:

  1. Herramientas de bases de datos: Estas herramientas se utilizan para almacenar y organizar grandes cantidades de datos. Algunas de las herramientas de bases de datos más comunes son Oracle, MySQL, PostgreSQL, MongoDB y Microsoft SQL Server.

  2. Herramientas de análisis estadístico: Estas herramientas se utilizan para analizar datos y encontrar patrones y tendencias. Algunas de las herramientas de análisis estadístico más comunes son R, SAS, SPSS y Stata.

  3. Herramientas de visualización de datos: Estas herramientas se utilizan para representar los datos de manera visual y fácil de entender. Algunas de las herramientas de visualización de datos más comunes son Tableau, Power BI y QlikView.

  4. Herramientas de minería de datos: Estas herramientas se utilizan para explorar y analizar grandes conjuntos de datos en busca de patrones y relaciones ocultas. Algunas de las herramientas de minería de datos más comunes son RapidMiner, KNIME y IBM SPSS Modeler.

  5. Lenguajes de programación: Los analistas de datos también utilizan lenguajes de programación para manipular y analizar datos. Algunos de los lenguajes de programación más comunes son Python, R, SQL y Java.


Existen varios tipos de análisis de datos. Algunos de ellos son:

  • Análisis descriptivo: El objetivo del análisis descriptivo es describir un conjunto de datos a partir de examinar lo que ha sucedido en el pasado.

  • Análisis exploratorio: El análisis exploratorio es un tipo de análisis de datos que se utiliza para explorar y analizar datos de manera visual.

  • Análisis de diagnóstico: El análisis de diagnóstico es un tipo de análisis de datos que se utiliza para identificar problemas o errores en los datos.

  • Análisis inferencial: El análisis inferencial es un tipo de análisis de datos que se utiliza para hacer inferencias sobre una población a partir de una muestra.

  • Análisis predictivo: El análisis predictivo es un tipo de análisis de datos que se utiliza para hacer predicciones sobre el futuro a partir de datos históricos.

  • Análisis prescriptivo: El análisis prescriptivo es un tipo de análisis de datos que se utiliza para recomendar acciones a partir de los datos.

  • Análisis mecanicista: El análisis mecanicista es un tipo de análisis de datos que se utiliza para entender cómo funciona un sistema a partir de los datos.

  • Análisis de clústeres: El análisis de clústeres es un tipo de análisis de datos que se utiliza para agrupar datos similares en grupos o clústeres


A continuación, se incluye una lista de las habilidades técnicas clave necesarias para desempeñar el papel de analista de datos:

  • Programación: El nivel de experiencia en codificación requerido para un analista de datos no es tan alto como el de un científico de datos. Debe tener la capacidad de explorar y analizar grandes conjuntos de datos.

  • Habilidad de limpiar, transformar y sintetizar: Es la principal habilidad que debe de tener todo buen analista de datos, es saber cómo obtener los datos y también incluye las tareas oportunas de limpiarlos y prepararlos (muchas veces al obtener los datos estos vienen incompletos o con errores, para esto se debe de limpiar y preparar los datos).

  • Comunicación: Crear presentaciones para exponer los hallazgos y comunicarlos de forma clara y precisa a los diferentes departamentos involucrados en decisión making.

  • Actitud proactiva: Debe tener una actitud proactiva, ya que se podrá encontrar con cosas que aún desconoce y deberá aprenderlas a base de esfuerzo, experiencia y actitud.

  • Saber trabajar en equipo: Tener capacidad de negociación y empatía con sus colegas.

Además, los soft skills que cada analista de datos necesita son la comunicación, actitud proactiva y mente abierta. Se puede optar por un camino autodidacta viendo videotutoriales, leyendo libros, inscribiéndote en talleres, en cursos en línea o en programas universitarios para certificarte si quieres dedicarte a esto.


Análisis de datos del Big data

El análisis de datos es una parte integral del Big Data, ya que es la forma en que se extrae información útil y significativa de los grandes volúmenes de datos que se recopilan. El análisis de datos en el Big Data se utiliza para identificar patrones, tendencias y relaciones entre los datos, lo que a su vez ayuda a tomar decisiones informadas. Aquí hay algunas formas en que el análisis de datos ayuda en el Big Data:

  1. Identificación de patrones y tendencias: El análisis de datos permite identificar patrones y tendencias en los datos que pueden ser difíciles de detectar a simple vista. Al analizar grandes volúmenes de datos, el análisis puede identificar patrones de comportamiento, tendencias de mercado y otros factores que pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas y en la identificación de oportunidades de crecimiento.

  2. Mejora de la eficiencia: El análisis de datos en el Big Data puede ayudar a las empresas a mejorar la eficiencia al identificar áreas que necesitan mejoras. Al analizar los datos de los procesos empresariales, se pueden identificar cuellos de botella y oportunidades de mejora que pueden ayudar a reducir los costos y mejorar la eficiencia.

  3. Personalización del servicio: El análisis de datos en el Big Data puede ayudar a las empresas a personalizar el servicio al cliente al analizar los datos de las preferencias del cliente y las interacciones con la empresa. Al analizar estos datos, las empresas pueden ofrecer un servicio personalizado que se adapte a las necesidades del cliente y oportunidades de mejora.

  4. Identificación de fraudes: El análisis de datos en el Big Data puede ayudar a las empresas a identificar fraudes al analizar los patrones de comportamiento y los datos financieros. Al identificar los patrones de fraude, las empresas pueden tomar medidas para prevenir y detectar actividades fraudulentas.

En resumen, el análisis de datos es esencial en el Big Data porque permite extraer información valiosa y significativa de grandes volúmenes de datos. El análisis de datos en el Big Data puede ayudar a las empresas a identificar patrones y tendencias, mejorar la eficiencia, personalizar el servicio al cliente y prevenir fraudes, entre otras cosas. Otros ejemplos de los beneficios de análisis de datos en las empresas:


  1. Análisis de mercado: El análisis de datos puede ayudar a las empresas a comprender mejor el mercado y la competencia. Al analizar los datos del mercado y la competencia, las empresas pueden identificar oportunidades de crecimiento y desarrollar estrategias competitivas.

  2. Optimización de la cadena de suministro: El análisis de datos puede ayudar a las empresas a optimizar la cadena de suministro, reducir los costos y mejorar la eficiencia. Al analizar los datos de la cadena de suministro, las empresas pueden identificar problemas y oportunidades de mejora.

En resumen, el análisis de datos es una herramienta importante para las empresas porque puede proporcionar información valiosa para la toma de decisiones, la identificación de oportunidades de crecimiento y la mejora de la eficiencia.


Análisis de datos con Power BI ¿ para que sirve y por que es tan usado ?

Power BI es una herramienta de análisis y visualización de datos desarrollada por Microsoft. Permite a los usuarios conectarse a diversas fuentes de datos, transformar y modelar los datos, crear visualizaciones interactivas y compartir informes con otros usuarios.


El análisis de datos con Power BI tiene varias funciones y aplicaciones, incluyendo:

  1. Análisis de negocios: Power BI puede ayudar a las empresas a analizar sus datos de ventas, finanzas y operaciones para identificar patrones y tendencias, tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia.

  2. Visualización de datos: Power BI permite a los usuarios crear visualizaciones interactivas y atractivas, como gráficos, tablas y mapas, que facilitan la comprensión y el análisis de los datos.

  3. Informes de negocio: Los informes de negocio en Power BI pueden ser compartidos en línea con otros usuarios para colaborar en la toma de decisiones, hacer seguimiento del desempeño y comunicar resultados.

  4. Exploración de datos: Power BI permite a los usuarios explorar los datos de diversas maneras, incluyendo análisis de tendencias, comparación de datos, filtrado y segmentación de datos.

  5. Integración con otras herramientas de Microsoft: Power BI se integra fácilmente con otras herramientas de Microsoft, como Excel y SharePoint, lo que permite a los usuarios crear informes y visualizaciones de datos desde varias fuentes.

CONCLUSION

El análisis de datos en el año 2023 seguirá siendo de gran importancia para las empresas y organizaciones de todo tipo, ya que la cantidad de datos generados seguirá creciendo exponencialmente. El análisis de datos también puede ayudar a las empresas a impulsar la innovación al identificar patrones y tendencias en los datos que pueden conducir a nuevas ideas y soluciones. El análisis de datos puede ayudar a las empresas a identificar áreas de oportunidad y desarrollar nuevas formas de innovar en sus industrias.


En resumen, el análisis de datos seguirá siendo importante en 2023 debido a su capacidad para permitir la toma de decisiones informadas, personalización del servicio, eficiencia y reducción de costos, identificación de nuevas oportunidades y promoción de la innovación.




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