En primer lugar, se entiende por Data Analytics como una disciplina que está centrada en la extracción de conocimientos a partir de los datos propiamente dichos. Esto incluye el análisis, la recopilación, la organización y el almacenamiento de datos. Así también, las herramientas y las técnicas utilizadas para ello.
La principal meta de la analítica de datos o Data Analytics, es la aplicación de la estadística. Así como también, se encarga de aplicar las tecnologías a los datos. Para encontrar tendencias ocultas y ocuparse de los inconvenientes. Esta disciplina tiene una vital importancia en las empresas que va en aumento. Esto como medio para poder analizar y configurar los procesos de negocios. Del mismo modo, mejorar la toma de decisiones y los resultados de índole empresarial.
La Data Analytics se basa en una serie de disciplinas tales como: la programación informática, las matemáticas y la estadística. Todo ello para realizar análisis de datos en un esfuerzo por describir, predecir y mejorar el rendimiento de los sistemas, plataformas e infraestructuras que lo ameriten.
Por esta razón, para garantizar un análisis sólido, los analistas de datos aprovechan una serie de técnicas de gestión de los mismos, como la data mining (minería de datos), limpieza de datos, transformación de datos, modelado de datos, entre otros.
¿De qué forma interactúa la Data Analytics con otras disciplinas?
La Data Analytics interactúa de forma independiente con otras disciplinas como la Data Science, el machine learning, Business Analytics y demás. Cuando se habla de análisis de datos, se trata de un enfoque diferente, pero a la vez, son complementarios.
Una de las cosas por las cuales se está dando una revolución de los datos, es por el carácter multidisciplinario que se tiene para recolectarlos y analizarlos. Por esta razón, no se debe hablar de diferencias marcadas, que si bien todas las disciplinas las tienen, el objetivo es combinarlas para obtener mejores resultados con respecto al análisis de cantidades masivas de datos.
La Data Analytics frente a una disciplina como el análisis de datos
Aunque los conceptos «Análisis de datos» y «analítica de datos» se utilizan para un mismo fin de manera constante. Se entiende que el análisis de datos es una parte de la Data Analytics, el cual se ocupa de examinar, limpiar, transformar y modelar los datos para obtener conclusiones. En este sentido, la Data Analytics incluye las técnicas y herramientas utilizadas para realizar el análisis de datos propiamente dicho.
De forma literal, «Análisis» es la evaluación detallada de los elementos o la estructura de algo. Por otro lado, «Analytics» se refiere al análisis computacional sistemático de datos o estadísticas. En otras palabras, la Data Analytics es un área amplia que implica el manejo de datos con múltiples herramientas, todas ellas necesarias para ofrecer diversas decisiones útiles con predicciones acertadas para un mejor resultado.
Mientras que el análisis de datos propiamente dicho, es en realidad un subconjunto de la Data Analytics o analítica de datos. La cual te ayuda a entender los datos mediante el cuestionamiento y la recopilación de ideas útiles, a partir de la información ya disponible.
En términos sencillos, la Data Analytics es el proceso de exploración de los datos del pasado para tomar decisiones adecuadas en el futuro. Todo ello mediante el uso de información valiosa. Por su parte, el análisis de datos ayuda a comprender los datos en sí, proporcionando la información necesaria del pasado para entender lo que ha sucedido hasta ahora.
¿Qué tiene que ver esta disciplina con la Data Science?
En primer lugar, la Data Analytics y la Data Science están estrechamente relacionadas. Por un lado, la primera es un componente de la Data Science, la cual se usa para tratar de darle entendimiento acerca de cómo son los datos de una empresa. Generalmente, el resultado de la Data Analytics son informes y visualizaciones. Por el otro, Data Science toma el resultado de la analítica para estudiar y resolver problemas de diversa índole.
La diferencia entre las 2 disciplinas anteriormente mencionadas suele ser una escala de tiempo. Mientras que la Data Analytics se encarga de describir el estado actual o determinar un historial de la realidad y otros aspectos. La Data Science utiliza estos mismos datos para hacer predicciones y comprender el futuro.
Otra de las diferencias que puede encontrarse es el alcance. La Data Science es un término que se usa generalmente para un grupo de elementos. Los cuales se utilizan para extraer cantidades colosales de datos. De igual manera, el software del análisis de datos es una versión más centrada de este e incluso, puede considerarse parte de un proceso más amplio. Por otra parte, la analítica se dedica a la obtención de conocimientos procesables que pueden aplicarse inmediatamente sobre la base de las consultas existentes.
Estas 2 disciplinas se complementan para analizar datos y buscar respuestas
Estas 2 disciplinas se combinan para obtener ciertos tipos de respuesta y de obtención de información. En este sentido, la Data Science no se ocupa de responder a consultas específicas, sino de analizar grandes cantidades de datos. Muchas veces de forma no estructurada para obtener información de ellos.
Por otra parte, la analítica de datos funciona mejor cuando está enfocada, en responder preguntas basadas en los datos existentes. Es por esto que la Data Science produce conocimientos más amplios que se concentran en las preguntas que deben formularse, mientras que la Data Analytics se enfoca mejor en descubrir las respuestas a las preguntas que se formulan.
Lo que es más importante, la Data Science se preocupa más por formular preguntas que por encontrar respuestas específicas. Este campo se centra en establecer tendencias potenciales basadas en los datos existentes, así como en encontrar mejores formas de analizar y modelar los datos extraídos y procesados.
La Data Analytics frente al Business Analytics
La Business Analytics o la analítica de negocios es otro subconjunto de Data Analytics. Entretanto, la primera utiliza técnicas de análisis de datos, como la Data Mining. Además, utiliza el análisis estadístico y el modelado predictivo para obtener mejores decisiones empresariales. Es decir, se trata de técnicas que se utilizan para desarrollar modelos de análisis y simulaciones. Todo ello para crear escenarios posibles, comprender realidades que pueden pasar y, por último, predecir estados futuros.
Tanto Business Analytics como la Data Analytics implican trabajar con los datos y manipularlos, extraer información de los mismos y utilizarla para mejorar el rendimiento organizacional. Lo cierto es que no son lo mismo, sino una es el complemento de la otra, como ocurre con las disciplinas de tratamiento de datos e información.
Por lo tanto, la Business Analytics se centra en las implicaciones organizacionales de los datos en un amplio rango. Además, se enfoca en las acciones que deben derivarse de los mismos. Por ejemplo, si una compañía debe desarrollar una nueva línea de productos o priorizar un proyecto sobre otro.
La eficacia de las empresas puede medirse con la Business Analytics
Es así como el término «Analítica de Negocios» se refiere a una combinación de habilidades, herramientas y aplicaciones, las cuales permiten a las organizaciones medir y mejorar la eficacia de las funciones empresariales principales. Tales como el marketing, el servicio al cliente, las ventas o la informática.
Por otro lado, la Data Analytics implica recolectar y evaluar grandes conjuntos de datos con el objetivo de revelar patrones y tendencias, sacar conclusiones sobre hipótesis y respaldar las decisiones empresariales con conocimientos basados en datos. Esta disciplina también intenta responder a preguntas de probabilidad, estadística y se enfoca en obtener respuestas de comportamientos de los clientes.
Es por esto que la puesta en marcha de estas 2 disciplinas abarca diversas técnicas y enfoques. Así como también, se pueden utilizar con frecuencia la Data Science, data mining, modelado de datos o Big Data Analytics para obtener respuestas con mayor precisión. De tal manera que puedas tomar decisiones empresariales oportunas gracias a la combinación de enfoques de análisis de los datos.
El machine learning como disciplina complementaria
La analítica y el Machine Learning se trata de un proceso totalmente diferente. Esto debido a que esta disciplina se encarga de automatizar todo el flujo de trabajo del análisis de datos para proporcionar una visión más profunda, rápida y completa.
Del mismo modo, el Machine Learning puede tratarse de un subconjunto de la inteligencia artificial que aprovecha los algoritmos para analizar cantidades masivas de datos. Estos algoritmos operan sin prejuicios humanos ni limitaciones de tiempo, calculando cada combinación de datos para comprenderlos de forma holística.
Del mismo modo, el análisis de Machine Learning comprende los límites de la información importante. Si a un sistema como estos se le pide que identifique los cambios en las cifras de ventas, puede aprender la diferencia entre una fluctuación de 200 dólares y un aumento de 200.000 dólares, informando sólo de este último porque es la información que realmente repercute en la organización.
En otras palabras, el Machine Learning también pone a prueba todas las respuestas que son derivadas de preguntas clave en la organización. Además, prueba todas las respuestas en un lapso de tiempo más corto. Es decir, puede pensar en segundos en vez de semanas. Después, solo arroja resultados con datos precisos, exhaustivos y relevantes para el usuario o integrante del equipo de trabajo que hace dichas preguntas.
La Data Analytics se sirve del machine learning a través de ciertas técnicas
El Machine Learning analiza los datos en menos tiempo y analiza gran cantidad de ellos. Por esta razón, es importante para la Data Analytics que los datos sean analizados a la brevedad posible y en la mayor cantidad. Además, para efectos de calidad, los datos deben ser relevantes y para ello, las técnicas de recolección y análisis son importantes.
Clustering
El sistema determina los puntos comunes entre diferentes datos para entender cómo ciertas cosas, como los clientes, se parecen. Dichos clientes pueden agruparse de formas que pueden ser inmediatamente evidentes o intuitivas para una persona que realice el mismo ejercicio o no.
Elasticidad
En este caso, se determinan las causas detrás de los resultados. Si hay muchos factores que cambian simultáneamente. Por ejemplo, esta técnica indica a los equipos de trabajo que un aumento de los ingresos de los hogares dio lugar a un aumento de las ventas, en lugar de las promociones de productos.
Lenguaje natural
En este caso, se le asigna al sistema algunas frases como «ventas» a sus equivalentes en el lenguaje de programación. De esta forma, los ejecutivos no tienen que entender del lenguaje de programación R o Python para realizar un análisis en profundidad. Sencillamente, pueden hacer preguntas cotidianas como: ¿cuáles fueron las ventas en el segundo trimestre? y el sistema traduce esas palabras a lenguaje de máquina.
Con estas técnicas, la analítica de Machine Learning determina los impulsores subyacentes a los datos y las oportunidades para crecer más. Cabe destacar que el Machine Learning usa el lenguaje natural. Además, va dirigido a los usuarios que pueden realizar el análisis ellos mismos. Una técnica llamada análisis aumentado.¿Quieres saber todo acerca de la Data Analytics y la forma en que puede ayudar a tu empresa? Pues no te pierdas la oportunidad de cursar el Máster en Big Data y Business Analytics. Obtendrás los conocimientos necesarios para hacer crecer tu organización a través del análisis de datos.
