Características de Data Analytics

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Características de Data Analytics

En su nivel más básico, el análisis de datos es el proceso de encontrar respuestas a preguntas acerca de los datos.

Análisis de datos es un concepto amplio que comprende una gran cantidad de procesos y técnicas diferentes. Puede existir más de una manera de lograr el mismo objetivo de análisis de datos. El proceso general suele ser iterativo y usted debe modificar su enfoque inicial basándose en la información que descubra a lo largo del procedimiento.

El análisis de datos es un proceso que nos permite obtener conocimiento de la información subyacente de los datos con el propósito de extraer conclusiones que permitan tomar decisiones informadas. Sin la analítica de datos, empresas y organizaciones se encuentran limitadas a la hora de examinar sus resultados y determinar la dirección a seguir para tener mayores probabilidades de éxito. 

 

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Características de las Herramientas de Data Analytics

  1. Simple de implementar: Cuanto más fáciles sean las herramientas de análisis de datos de implementar en la empresa, menos costes, tiempo y esfuerzos conllevarán. Además, deben ser herramientas sencillas de mantener. Esta simplicidad contribuye a mejorar los procesos y a dedicar los esfuerzos a lo que realmente importa: extraer importantes conclusiones sobre la marcha de la empresa, sin tener que preocuparse por aspectos técnicos, de funcionalidad, etc.

  2. Adaptables: Las herramientas de análisis de datos que se implementen deben ser capaces de responder a las cambiantes necesidades empresariales. Sin esta modularidad y adaptabilidad, las aplicaciones pierden toda su efectividad, ya que no sirven para el propósito para el que deberían estar diseñadas.

  3. Útiles según los roles: No es solo que la organización tenga acceso a la información, sino que todas las áreas adopten la solución, y que encuentren en ella la posibilidad de facilitar sus trabajos y de mejorar las operaciones y los procesos en general.

  4. Sencillas de utilizar: Las herramientas de análisis de datos deben ser fáciles de utilizar, para que cualquier persona pueda comenzar a trabajar rápido con ellas, sin muchas dudas ni tecnicismos, y con un entorno visual atractivo e intuitivo, que reduzca al máximo la curva de aprendizaje necesaria para dominarlas.

 

 

Tipos de Data Analytics

Análisis Descriptivo

 Este análisis busca explicar lo que sucedió con las variables, como ingresos, ventas, costos, datos demográficos, etc. Con el análisis descriptivo, la organización busca patrones y tendencias

 

Análisis Diagnóstico

Otro de los tipos de análisis es el análisis diagnóstico, este explica el «por qué» y el «cómo» entre un conjunto de datos en particular. 

 

Análisis Predictivo

El análisis predictivo es otro de los tipos de análisis de datos. Como su nombre lo indica, trata de predecir el futuro y las acciones a tomar en base a cómo las variables se podrían comportar. 

 

Análisis Prescriptivo

El análisis prescriptivo determina qué acción tomar para mejorar una situación o resolver un problema. 

 

Análisis Casual

El análisis causal es un tipo de análisis de datos que examina la causa y el efecto de las relaciones entre variables, centrándose en encontrar la causa de una correlación. Para encontrar la causa, hay que cuestionar si las correlaciones observadas que conducen a la conclusión son válidas, ya que el simple hecho de mirar los datos (superficie) no ayudará a descubrir los mecanismos ocultos que subyacen a las correlaciones.

 

Análisis Exploratorio

Examina o explorar los datos y encuentra relaciones entre las variables que antes se desconocían. El análisis exploratorio es un tipo de análisis de datos que se utiliza para descubrir nuevas conexiones. Forma hipótesis e impulsa la planificación del diseño y la recolección de datos

 

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Lunes, 26 Septiembre 2022