El análisis de datos es un componente principal de la minería de datos y Business Intelligence (BI) y es clave para obtener la información que impulsa las decisiones comerciales. Las organizaciones y las empresas analizan los datos de una multitud de fuentes utilizando soluciones de gestión de Big Data y soluciones de gestión de la experiencia del cliente que utilizan el análisis de datos para transformar los datos en información procesable.
Dennis Junk, un vendedor entrante certificado por HubSpot con Aptera, explica acertadamente el análisis de datos en su publicación de blog: el análisis de datos es “todas las formas en que puede desglosar los datos, evaluar las tendencias a lo largo del tiempo y comparar un sector o medición con otro. También puede incluir las diversas formas en que se visualizan los datos para hacer que las tendencias y las relaciones sean intuitivas de un vistazo ”. El análisis de datos implica hacer preguntas sobre lo que sucedió, lo que está sucediendo y lo que sucederá (análisis predictivo). Como dice Junk, “la analítica es generalmente la fase de procesamiento de datos y preguntas y respuestas que conduce a la fase de toma de decisiones en el proceso general de Business Intelligence”.
Modelo de análisis de datos
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Gwen Shapira, arquitecto de soluciones en Cloudera y director de Oracle ACE, describe siete pasos clave del análisis de datos para la revista Profit de Oracle. Shapira explica que si bien cada compañía tiene sus propios requisitos y objetivos de datos, hay siete pasos que se mantienen consistentes en todas las organizaciones y sus procesos de análisis de datos:
- Decida los objetivos : determine los objetivos para que los equipos de ciencia de datos desarrollen una forma cuantificable de determinar si el negocio está progresando hacia sus objetivos; identificar métricas o indicadores de desempeño temprano
- Identifique las palancas comerciales : identifique objetivos, métricas y palancas al principio de los proyectos de análisis de datos para dar alcance y enfoque al análisis de datos; Esto significa que la empresa debe estar dispuesta a hacer cambios para mejorar sus métricas clave y alcanzar sus objetivos también
- Recopilación de datos : reúna tantos datos de diversas fuentes como sea posible para construir mejores modelos y obtener información más procesable
- Limpieza de datos : mejore la calidad de los datos para generar los resultados correctos y evite sacar conclusiones incorrectas; automatizar el proceso pero involucrar a los empleados para supervisar la limpieza de datos y garantizar la precisión
- Haga crecer un equipo de ciencia de datos : incluya en su equipo de ciencia a personas con títulos avanzados en estadística que se centrarán en el modelado y las predicciones de datos, así como a ingenieros de infraestructura, desarrolladores de software y expertos en ETL; luego, brinde al equipo las plataformas de análisis de datos a gran escala que necesitan para automatizar la recopilación y el análisis de datos
- Optimice y repita : perfeccione su modelo de análisis de datos para que pueda repetir el proceso para generar predicciones precisas, alcanzar objetivos y monitorear e informar de manera consistente
