Data Analytics<\/strong> o <\/span><\/i>an\u00e1lisis de datos en espa\u00f1ol es el proceso de recopilar y analizar grandes cantidades de datos, con el objetivo de extraer unas conclusiones espec\u00edficas<\/strong>. Utilizando las t\u00e9cnicas y las herramientas adecuadas, se pueden detectar patrones de comportamiento y tendencias, que agilizan la toma de decisiones<\/strong> y adem\u00e1s las fundamenta. Por ello, cada vez m\u00e1s empresas utilizan el an\u00e1lisis de datos<\/strong>, convirti\u00e9ndose en una parte fundamental de su estrategia ya que les permite optimizar sus recursos y mejorar su rentabilidad, reduciendo costes.\u00a0<\/span><\/p>\n En el caso de los negocios, por ejemplo, si se utiliza para analizar datos de los clientes puede suponer una mejora de su satisfacci\u00f3n o la capacidad de predecir tendencias de mercado<\/strong>. Si adem\u00e1s combinan las t\u00e9cnicas de Data Analytics con las de <\/span>Big Data, que proporciona la <\/span><\/i>infraestructura y la capacidad para almacenar y procesar vol\u00famenes de datos extremadamente complejos y grandes<\/strong>, obtendr\u00e1n una ventaja competitiva respecto a sus competidores. El <\/span>Data Analytics<\/i><\/strong> abarca gran cantidad de an\u00e1lisis, desde los m\u00e1s b\u00e1sicos como pueden ser la descriptiva y la diagn\u00f3stica hasta los m\u00e1s avanzados<\/strong>, como el predictivo o el prescriptivo. Dependiendo en qu\u00e9 \u00e1rea nos encontremos, pueden resultarnos m\u00e1s eficaz un tipo que otro. El sector de marketing, las finanzas o la log\u00edstica, son algunos de los sectores que m\u00e1s rendimiento obtienen de estas pr\u00e1cticas.\u00a0<\/span><\/p>\n Seg\u00fan el tipo de an\u00e1lisis que se realice, obtendremos un tipo de informaci\u00f3n apropiada para al objetivo que se quiera conseguir<\/strong>. Por tanto, es fundamental identificar cu\u00e1l se adec\u00faa a las necesidades de cada negocio, en base a las conclusiones que se desean encontrar. Se podr\u00edan agrupar en cuatro tipos<\/strong>:<\/span><\/p>\n El an\u00e1lisis descriptivo es el tipo m\u00e1s b\u00e1sico<\/strong> del <\/span>Data Analytics<\/i><\/strong>. Se enfoca en describir y resumir datos hist\u00f3ricos, patrones, y caracter\u00edsticas clave de un conjunto de datos a trav\u00e9s del uso de herramientas de estad\u00edstica b\u00e1sica, como pueden ser la media o la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar, adem\u00e1s de gr\u00e1ficos y tablas de resumen<\/strong>.\u00a0 Su objetivo es responder a la pregunta: \u201c\u00bfQu\u00e9 ha pasado?\u201d.\u00a0 As\u00ed, proporciona una visi\u00f3n general de las caracter\u00edsticas principales de los datos<\/strong>, lo que facilita su interpretaci\u00f3n y comunicaci\u00f3n. Adem\u00e1s, por su precisi\u00f3n<\/strong>, ayuda a identificar los posibles errores que pueda haber en un conjunto de datos.\u00a0<\/span><\/p>\n \u00c1reas como el marketing<\/strong> o la salud<\/strong>, lo utilizan para evaluar, por ejemplo, el rendimiento de campa\u00f1as publicitarias<\/strong> o el tr\u00e1fico de una web<\/strong>, y en el segundo caso, para analizar datos m\u00e9dicos y detectar patrones de enfermedades.<\/span><\/p>\n Este an\u00e1lisis va un paso m\u00e1s all\u00e1 que el anterior, y no solo explica qu\u00e9 ha ocurrido, sino que se pregunta por qu\u00e9<\/strong>. Tiene el objetivo de hacer un an\u00e1lisis en profundidad para comprender las razones de que se hayan observado ciertos patrones o se haya encontrado un problema por lo que se enfoca en identificar las causas subyacentes<\/strong> de ciertos eventos con el fin de comprender mejor el comportamiento de los datos y poder tomar medidas correctivas o preventivas. Utiliza t\u00e9cnicas como el an\u00e1lisis de correlaci\u00f3n o de regresi\u00f3n<\/strong>, y es una gran ventaja para identificar factores de riesgo o predecir tendencias<\/strong>.\u00a0<\/span><\/p>\n En el \u00e1rea de las finanzas, puede explicar el por qu\u00e9 de las p\u00e9rdidas financieras<\/strong>, o en el caso de una f\u00e1brica, se\u00f1alar las causas de defectos en la producci\u00f3n.<\/span><\/p>\n Como su nombre indica, se trata de predecir futuros resultados o comportamientos<\/strong>, en base a patrones y algoritmos.<\/span> Mediante el uso de<\/span> modelos de estad\u00edstica es capaz de anticipar posibles escenarios y tomar as\u00ed decisiones fundamentadas de forma que responde a la pegunta \u201c\u00bfQu\u00e9 pasar\u00e1 en el futuro?\u201d<\/strong>.\u00a0<\/span><\/p>\n En este an\u00e1lisis se hace uso del <\/strong><\/span>Machine Learning<\/i><\/strong>, el conjunto de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico que identifican patrones complejos de datos y entre sus beneficios, se encuentra la optimizaci\u00f3n de los recursos, la mejora de la toma de decisiones, o la identificaci\u00f3n de oportunidades<\/strong>. En \u00e1reas como finanzas puede predecir riesgos financieros o detectar fraudes, o en el caso de recursos humanos, ayudar a la contrataci\u00f3n y la retenci\u00f3n del talento.<\/span><\/p>\n Se trata de una t\u00e9cnica m\u00e1s avanzada dentro del campo de <\/span>Data Analytics<\/i><\/strong> ya que recomienda acciones espec\u00edficas con el fin de optimizar los futuros resultados. La pregunta que le corresponder\u00eda responder ser\u00eda \u201c\u00bfQu\u00e9 estrategia debo seguir?\u201d<\/strong>. A diferencia del an\u00e1lisis predictivo<\/strong>, que se centra en predecir eventos futuros<\/strong>, el an\u00e1lisis prescriptivo va un paso m\u00e1s all\u00e1 al ofrecer recomendaciones sobre c\u00f3mo actuar para alcanzar determinados objetivos. Implica el uso de la tecnolog\u00eda para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones a trav\u00e9s del an\u00e1lisis del <\/strong><\/span>raw data<\/i><\/strong>, y t\u00e9cnicas como la simulaci\u00f3n y ayuda a que se tomen decisiones m\u00e1s estrat\u00e9gicas, porque se tiene m\u00e1s informaci\u00f3n, adem\u00e1s de un aprendizaje continuo. En log\u00edstica, aporta la mejora de la planificaci\u00f3n de la cadena de suministro o la gesti\u00f3n de los inventarios<\/strong> de forma eficiente.<\/span><\/p>\n Para las empresas, dominar estas t\u00e9cnicas es crucial para mantener una ventaja competitiva en el mercado actual. En <\/span>MIOTI Tech & Business School<\/strong> somos conscientes de ello, y por eso ofrecemos numerosos programas de calidad para que puedas explotar esta t\u00e9cnica al m\u00e1ximo. Con formaciones como el <\/span>M\u00e1ster en Data Science & Analytics<\/span><\/a>, o el <\/span>M\u00e1ster en Data Strategy & Analytics<\/span><\/a>, aprender\u00e1s las \u00faltimas arquitecturas y estructuras de datos y las herramientas de an\u00e1lisis m\u00e1s usadas<\/strong>, desde una perspectiva de negocio que aplica para un amplio rango de perfiles. Adem\u00e1s, estar\u00e1s en sinton\u00eda con lo que se solicita en el mercado actual.\u00a0<\/span><\/p>\nTipos de Data Analytics<\/h2>\n
Descriptivo<\/b><\/h3>\n
Diagn\u00f3stico<\/b><\/h3>\n
Predictivo<\/b><\/h3>\n
Prescriptivo<\/b><\/h3>\n