¿Sabes cuáles son las herramientas que actualmente más usan los expertos en datos? Te contamos algunas de las más utilizadas, ¡sigue leyendo!
El Data Science es una disciplina científica centrada en el análisis de grandes fuentes de datos para extraer información, comprender la realidad y descubrir patrones con los que tomar decisiones. Carlos Picazo, experto en la materia y profesor del máster en Data Science define simplificadamente esta disciplina como la ciencia que nos ayuda a responder preguntas a través del análisis de datos.
El Data Science es un campo interdisciplinar en el que se utilizan muchas metodologías y herramientas diferentes, y para poder desenvolvernos en este sector a la perfección hay que conocer los instrumentos clave, además de mantenerse siempre actualizado de los nuevos desarrollos y funcionalidades que colaboren en la constante optimización del trabajo.
El trabajo de los Data Scientists se divide grosso modo en tres tareas principales: el almacenamiento, el análisis y la visualización de datos. Estas serán las tres funciones por las que dividiremos las herramientas más destacadas que actualmente se utilizan en la profesión del sector del data science.
Herramientas para el almacenamiento de datos
A partir del bruto de datos de los Data Warehouse de las compañías, los data scientists elaboran sus propias bases de datos con las que realizarán las analíticas. Para ello, utilizan consultas a ficheros CSV, el open source MySQL o si la empresa cuenta con licencia, herramientas como SQL Server.
SQL
El SQL es un lenguaje de programación específico para bases de datos que permite administrar y gestionar datos alojados en SQL como MySQL o Microsoft SQL Server. Este lenguaje permite acceso, gestión y recuperación de información específica de las bases de datos. SQL es además de vital importancia porque al utilizar otros lenguajes como, por ejemplo, Python, también tendrás que saber de SQL para acceder y administrar su base de datos y poder manejar la información.
Instrumentos para el análisis de datos
Al llegar a este paso las herramientas utilizadas pueden ser muchas y suelen variar dependiendo de si la empresa paga licencias o prefiere plataformas abiertas. Muchas compañías utilizan sistemas de analítica de big data mediante R, KNIME o los ya mencionados Python o SQL. En otras empresas usan plataformas más enfocadas a lo comercial como son SAP, SAS o RapidMiner.
SAS
Esta es una herramienta de software estadístico con una variedad de bibliotecas y herramientas estadísticas pensadas para organizar datos. Se trata de una herramienta muy potente de pago que por lo general utilizan las grandes industrias.
Lenguaje de programación R
Otra buena opción que también utilizan las empresas para dar soluciones a través de los datos es el mencionado lenguaje de programación R. R proporciona soporte para la manipulación de datos, cuenta con paquetes capaces de transformar datos desordenados en una forma estructurada y facilita el trazado y la representación gráfica.
Herramientas para la visualización de datos
La correcta exposición de los datos es una de las variables más importantes del trabajo de un data scientist, ya que, si sus resultados no son comprensibles, no tendrán valor para el consumidor final. Por ello, la utilización de herramientas que colaboren en una visualización de los datos óptima es una parte esencial del trabajo de análisis de datos.
Entre las herramientas más utilizadas por los data scientist para realizar esta tarea destacan Tableau, QlickView, y las polivalentes y ya mencionadas SAS y SAP. Mediante estas plataformas se pueden compilar una gran cantidad de fuentes de datos y transformarlos de manera fácil en visualizaciones adaptadas a las necesidades.
Qlik View
Esta es una herramienta que destaca por su potente procesamiento de datos en memoria y por su tecnología patentada para ejecutar y almacenar resultados de manera rápida. Además, da la posibilidad de mantener automáticamente la asociación de datos y de comprimirlos a solo el 10% del tamaño inicial. Sus visualizaciones son de las más aclamadas entre los data scientist por su adaptabilidad y su fácil lectura.
Tableau
Tableau es un software especializado en transformar datos tabulados en visualizaciones óptimas. Esta herramienta permite analizar datos en tiempo real mediante una conexión directa a las bases de datos, permitiendo identificar anomalías o áreas de oportunidad en el corto plazo. Con una interfaz muy intuitiva, permite generar cuadros de mando interactivos y funcionales.
Las herramientas utilizadas por los data scientist dependen mucho del tamaño de la empresa para la que trabajen, del volumen de datos que manejen, de las necesidades de cada proyecto e incluso de su preferencia por una interfaz u otra. Además, ante los constantes avances que el campo del dato está viviendo, hay que mantenerse actualizado para conocer y poder aprovechar todos los desarrollos que faciliten el trabajo del análisis de datos.
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