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    Tipos de Análisis para grandes volúmenes de datos

    Todo empresario, dependiendo del tamaño de su compañía y de la función que ejerce, debe considerar el uso de la analítica de datos para obtener los beneficios que ofrece; sin embargo, es necesario que conozca y adapte el tipo de análisis de datos más adecuado a sus necesidades, al volumen de clientes que maneja y a la cantidad de datos que requiere procesar.

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    Analítica descriptiva:

    Es la que explica, con la ayuda de datos y por medio de informes o gráficos, los hechos ocurridos en el pasado; por ejemplo, el dueño de un negocio minorista puede determinar el volumen promedio de ventas en un período determinado, un fabricante, la cantidad de piezas producidas o aquellas que han tenido mayor demanda.

    El análisis descriptivo toma sus fuentes de información de los datos no estructurados, es decir, aquellos que provienen de múltiples fuentes y no han sido procesados aún.

    Es por ello, que las empresas que se atienen a la recepción de grandes volúmenes de datos prefieren combinar la analítica descriptiva con otros tipos de analíticas de datos.

    Analítica de diagnóstico:

    Se encuentra muy vinculada a la analítica descriptiva; busca interpretar a través de los datos obtenidos el porqué de la ocurrencia de determinados hechos en el pasado.

    En esta etapa, se puede hacer la medición de los datos históricos con otros para buscar respuesta a las interrogantes. Por medio de la analítica de diagnóstico se comienza a profundizar, vincular algunas dependencias y realizar la identificación de patrones.

    La principal utilidad del análisis de diagnóstico a nivel empresarial radica en la posibilidad de detectar problemas en relación a una situación en particular.

    Analítica predictiva:

    Es la de mayor utilidad para las empresas, ya que en base a esta modalidad, se pueden calcular probabilidades de lo que sucederá. Se vale de los resultados del análisis descriptivo y de diagnóstico para la detección, tanto de las tendencias como de las excepciones, así como de las agrupaciones.

    Es una herramienta valiosa en función de la previsión, no obstante, hay que tener en cuenta que aún cuando el análisis predictivo aporta numerosas ventajas, la previsión es tan solo una estimación cuya precisión depende de varios factores como la estabilidad de la situación y la calidad de los datos recopilados; este análisis debe ser constantemente sometido a revisión y actualización.

    Analítica prescriptiva:

    Es una evolución de la analítica predictiva, basada en procesos de automatización, cuyo propósito es determinar cuáles acciones se deben tomar para sacar el mayor provecho a una tendencia favorable o, por el contrario, evitar un problema a futuro.

    Las empresas pueden detectar oportunidades de abastecimiento de determinados productos en su inventario cuando se sirven del análisis a los clientes y su historial de consumo.

    El análisis prescriptivo, combina los datos históricos y la información proveniente de fuentes externas; también es necesario para este análisis el uso de herramientas tecnológicas avanzadas.

    Por esta razón, es conveniente que los gerentes de empresas comparen la magnitud de la inversión requerida en relación a los resultados reales que se esperan obtener antes de tomar la decisión de adoptar la analítica prescriptiva.

    ¿Por qué es útil el Big Data Analytics?

    Realizar análisis a partir de datos permite a las empresas de ventas al detal de productos o servicios identificar de manera objetiva al público más adecuado para ofrecer determinadas mercancías.

    La exploración de los datos que genera la población de acuerdo a sus intereses, necesidades o poder adquisitivo ofrece información de interés respecto a dónde pueden abrir nuevas sucursales de sus negocios.

    El análisis descriptivo, o de datos históricos para hacer una mejor toma de decisiones confiere la capacidad de predecir el impacto que podría tener una acción comercial en un resultado de orden financiero.

    Las técnicas empleadas en el análisis de gran número de datos ofrecen la oportunidad de transformar información de datos que en forma aislada y desordenada no tienen ningún valor en algo de gran relevancia para un negocio.

    Por medio de los sensores instalados en las grandes ciudades, las compañías aseguradoras pueden levantar estadísticas acerca de las conductas de manejo de una población determinada para realizar una mejor gestión de sus productos entre los clientes.

    De la misma manera, el cruce de datos entre los dispositivos de los ciudadanos y las cámaras de seguridad instaladas en las calles, permiten graficar las horas y zonas de mayor tráfico o riesgo a la seguridad; esto conlleva a establecer medidas de gestión pública para solucionar problemas típicos de las urbes.

    Terminología relacionada

    Como toda disciplina con lenguaje propio, el Big Data Analytics maneja un grupo de conceptos de uso cotidiano, que también son comunes a otras áreas relacionadas. Demos un vistazo breve a estos términos.

    Datos no estructurados

    Son todos aquellos datos sin procesar que provienen de variadas fuentes. En nuestras actividades diarias, almacenamos muchos datos no estructurados en forma de documentos de texto, correos electrónicos, transacciones en línea; todo lo cual va dejando un rastro en nuestros archivos de memoria que requieren de un proceso para poder aprovechar su utilidad.

    Datos estructurados

    Son todos los que al capturarse, se limpian, procesan y analizan para extraer valor de ellos al almacenarlos en una base de datos una vez depurados.

    Estos datos estructurados pueden constituir una herramienta de gran utilidad para las empresas al canalizar la información que proveen.

    On premise

    Refiere a una práctica, cada vez en mayor desuso, en la que las empresas almacenan sus bases de datos en locales propios, con maquinarias especializadas.

    El inconveniente de esta modalidad radica en el alto costo que impone a la compañía, tanto en mantenimiento como en actualización de sistemas operativos y reemplazo de equipos que con el tiempo se vuelven obsoletos.

    Cloud computing

    Es un servicio de almacenamiento de datos por internet ofrecidos por una empresa; en la actualidad, grandes compañías como Google, Amazon y Microsoft ofrecen dicho servicio de almacenamiento, traduciéndose en una gran reducción de gastos corporativos en cuanto a adquisición y renovación de equipos propios.

    La principal ventaja del cloud computing, además del servicio que provee, es la cualidad de ser escalable: a medida que crece nuestra empresa, podemos contratar servicios acordes a nuestras necesidades.

    Data warehouse

    Es un gran almacén de datos computables en el que se pueden guardar ingentes cantidades, petabytes de datos. Recordemos que 1 petabyte es equivalente a 1024 terabytes.

    Machine learning

    Denominado aprendizaje automático es un modelo tecnológico que permite a las computadoras aprender e implementar mejoras de manera autónoma, adquiriendo conocimientos de acuerdo a sus experiencias, de manera similar a las personas.

    El procedimiento por medio del cual se puede «enseñar» a una computadora, es mediante la presentación de patrones para que ésta adquiera la capacidad de reconocerlos.

    Podemos constatar ejemplos de machine learning a través del uso de las redes sociales, por ejemplo, ya que dependiendo de nuestras búsquedas nos llegan anuncios relacionados con nuestras presuntas preferencias.

    También se aplica en el campo médico para levantar estadísticas y establecer diagnósticos y en las ciudades, en los automóviles inteligentes y cajeros automáticos.

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