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Data Analytics ¿Cómo funciona?

tics es, junto con la ciencia de datos, uno de los conceptos fundamentales en el mundo empresarial moderno.

¿Cómo funciona la  Data Analytics? 

Data analytics es, junto con la ciencia de datos, uno de los conceptos fundamentales en el mundo empresarial moderno. Su importancia radica en que gracias al análisis de datos en bruto, en grandes cantidades que generan y reciben las empresas se pueden tomar decisiones basadas en datos estratégicos. En otras palabras, gracias a la data analytics la información puede ser transformada en un activo estratégico invaluable.

Es posible aplicar técnicas de data analytics prácticamente a cualquier información. Para las empresas es crucial, porque gracias a los distintos análisis que puede poner en práctica es opcional  optimizar el rendimiento. Así como, el crecimiento y la rentabilidad de una empresa. Es factible llegar a conclusiones acerca de determinados elementos relacionados con la productividad de la empresa y de esta manera reducir costes.

¿Qué es data analytics?

Data analytics es un concepto de creación reciente, aunque se basa en técnicas que las compañías llevan implementando. Desde hace décadas con la finalidad de mejorar la eficiencia, al igual que toda clase de procesos que suele llevar a cabo una compañía. Se trata, como su nombre lo indica, de analizar datos. En este caso, inmensas cantidades de datos en bruto, para conseguirles algún tipo de utilidad.

Bajo esta premisa, lo que hace la data analytics es transformar las cantidades ingentes de datos con que se trabaja a diario en activos estratégicos para la empresa. Hacer mediciones basadas en la información que arroja el análisis de datos es, en gran parte, el objetivo principal de este departamento. Con dicha información, para las empresas es posible estudiar a sus clientes y así canalizar los esfuerzos hacia estrategias más convenientes.

Con data analytics las empresas pueden diseñar estrategias más adecuadas para conseguir sus objetivos. La necesidad del análisis de datos se genera por la gran cantidad de datos con los que se trabaja en el entorno empresarial. Es gracias a esto que las organizaciones pueden detectar tendencias y variaciones en los mercados. Las cuales pueden pasar desapercibidas sin la aplicación de técnicas para ello.

El funcionamiento de la data analytics

Data analytics comprende una gran variedad de técnicas para analizar y utilizar de manera estrategica los datos. Prácticamente, cualquier información puede ser sometida a estas técnicas, mejorando el rendimiento y la eficiencia en las empresas. En general, los análisis de datos influyen significativamente en el funcionamiento de las empresas y en cualquier sistema.

Para comprender la forma en que funciona la data analytics es importante revisar modelos concretos de su aplicación. Por ejemplo, las empresas manufactureras mantienen un registro constante de la productividad. Mientras analizan el desempeño de la maquinaria, los tiempos de ejecución y los periodos en que las máquinas permanecen improductivas. Esto se hace con la finalidad de equilibrar las cargas de trabajo y así potenciar la eficiencia.

Las técnicas de data analytics son muy variadas y a la vez aplicables a casi todo tipo de sistemas. Por lo general, las empresas han visto en este proceso las herramientas más infalibles a la hora de administrar costes. 

De esta manera, basándose en información y mediciones precisas, las empresas pueden administrar mejor sus finanzas, logrando mucha más rentabilidad. Además, data analytics no solo sirve para detectar deficiencias, también sirve para potenciar fortalezas. 

¿Cómo cumple su proceso?

La data analytics requiere de un proceso metódico. Para llevarlo a cabo se necesita seguir una serie de pasos como los que se describen a continuación:

  • Lo primero es hacer una categorización de los datos. Es decir, para proceder a emplear estas técnicas es esencial dividir los datos en categorías. Ya sea por rangos de edad, género, ingreso, etc. Suele trabajarse con base en valores numéricos.
  • Para continuar con el proceso se debe recolectar datos. En la actualidad, la gran mayoría de métodos de recolección de datos se automatizan, dependiendo en gran medida de las capacidades de los ordenadores. Sin embargo, la data analytics no es una práctica reciente, al igual que en otras épocas también se pueden recolectar datos directamente desde las fuentes físicas.
  • Luego, la data analytics se dedica a hacer lo que mejor sabe hacer, el análisis de datos. Para ello hace uso de distintos tipos de herramientas y software. En los que puede interpretarse con estadísticas la información obtenida.
  • La información debe ser depurada. Esto quiere decir que para su análisis la información deberá ser revisada con la finalidad de descartar errores. Así como, la información incompleta, irrelevante y cualquier tipo de inconsistencia. Todo esto se hace con la finalidad de corregir fallas antes de darle un uso práctico a la información obtenida.

¿Cuáles son los tipos?

Los tipos de data Analytics se relacionan con los distintos tipos de análisis que lleva a cabo una data analyst, los cuales son los siguientes:

  • Análisis descriptivo. En él se describe la realidad actual que atraviesa la empresa.
  • Análisis diagnóstico. Es un proceso que requiere la formulación de hipótesis. De esta manera se hace un diagnóstico de todo lo que sucede de acuerdo a los datos obtenidos.
  • Los Análisis predictivo. Se trata de predecir posibles patrones basándose en la información analizada.
  • Análisis prescriptivo. Luego de llevar a cabo el resto de tipos de análisis llega la hora de la toma de decisiones.

Data Analytics y el perfil profesional capacitado para desempeñar este tipo de funciones cuentan con gran demanda por las empresas al día de hoy. La cantidad de datos en bruto crece con cada segundo que pasa y con ella la necesidad de un profesional capaz de aplicar técnicas. Cursa nuestra maestría en Data Science y conviértete en un profesional del futuro.

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