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Ejemplo de análisis de datos
El análisis de datos es el proceso de aplicar sistemáticamente técnicas estadísticas y/o lógicas para describir e ilustrar, condensar y recapitular, y evaluar los datos. Según Shamoo y Resnik (2003) diversos procedimientos analíticos “proporcionan una forma de extraer inferencias inductivas de los datos y distinguir la señal (el fenómeno de interés) del ruido (las fluctuaciones estadísticas) presente en los datos”.
Aunque el análisis de datos en la investigación cualitativa puede incluir procedimientos estadísticos, muchas veces el análisis se convierte en un proceso iterativo continuo en el que los datos se recogen y analizan casi simultáneamente. De hecho, los investigadores suelen analizar en busca de patrones en las observaciones durante toda la fase de recogida de datos (Savenye, Robinson, 2004). La forma del análisis viene determinada por el enfoque cualitativo específico que se adopte (estudio de campo, análisis de contenido etnográfico, historia oral, biografía, investigación discreta) y la forma de los datos (notas de campo, documentos, cinta de audio, cinta de vídeo).
Trabajo de análisis de datos
Como proceso de análisis de datos brutos para encontrar tendencias y responder a preguntas, la definición de análisis de datos capta el amplio alcance de este campo. Sin embargo, incluye muchas técnicas con objetivos muy diferentes.
El proceso de análisis de datos tiene algunos componentes que pueden ayudar a una variedad de iniciativas. Combinando estos componentes, una iniciativa de análisis de datos exitosa proporcionará una imagen clara de dónde se está, dónde se ha estado y hacia dónde se debe ir.
El análisis de datos es un campo muy amplio. Existen cuatro tipos principales de análisis de datos: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Cada tipo tiene un objetivo diferente y un lugar distinto en el proceso de análisis de datos. Estas son también las principales aplicaciones de la analítica de datos en las empresas.
Estos tipos de análisis de datos proporcionan la información que las empresas necesitan para tomar decisiones eficaces y eficientes. Utilizados de forma combinada, proporcionan una comprensión completa de las necesidades y oportunidades de una empresa.
Los analistas de datos se encuentran en la intersección de la tecnología de la información, la estadística y los negocios. Combinan estos campos para ayudar a las empresas y organizaciones a tener éxito. El objetivo principal de un analista de datos es aumentar la eficiencia y mejorar el rendimiento descubriendo patrones en los datos.
Análisis de datos frente a análisis de datos
La analítica de datos es una disciplina centrada en la extracción de información de los datos. Comprende los procesos, las herramientas y las técnicas de análisis y gestión de datos, incluida la recopilación, la organización y el almacenamiento de datos. El objetivo principal de la analítica de datos es aplicar el análisis estadístico y las tecnologías a los datos para encontrar tendencias y resolver problemas. La analítica de datos ha adquirido una importancia creciente en la empresa como medio para analizar y dar forma a los procesos de negocio y mejorar la toma de decisiones y los resultados empresariales.
La analítica de datos se basa en una serie de disciplinas -como la programación informática, las matemáticas y la estadística- para realizar análisis de datos en un esfuerzo por describir, predecir y mejorar el rendimiento. Para garantizar un análisis sólido, los equipos de análisis de datos aprovechan una serie de técnicas de gestión de datos, como la minería de datos, la limpieza de datos, la transformación de datos, el modelado de datos, etc.
Aunque los términos “análisis de datos” y “análisis de datos” suelen utilizarse indistintamente, el análisis de datos es un subconjunto de la analítica de datos que se ocupa de examinar, limpiar, transformar y modelar los datos para obtener conclusiones. La analítica de datos incluye las herramientas y técnicas utilizadas para realizar el análisis de datos.
Importancia de los datos
La aplicación sistemática de técnicas estadísticas y lógicas para describir el alcance de los datos, modular su estructura, condensar su representación, ilustrar mediante imágenes, tablas y gráficos, y evaluar las inclinaciones estadísticas, los datos probabilísticos y derivar conclusiones significativas se conoce como Análisis de Datos. Estos procedimientos analíticos nos permiten inducir la inferencia subyacente de los datos eliminando el caos innecesario creado por su resto. La generación de datos es un proceso continuo; esto hace que el análisis de datos sea un proceso continuo e iterativo en el que se recogen y se realizan análisis de datos simultáneamente. Garantizar la integridad de los datos es uno de los componentes esenciales del análisis de datos.
Hay varios ejemplos en los que se utiliza el análisis de datos, que van desde el transporte, la detección de riesgos y fraudes, la interacción con los clientes, la planificación de la asistencia sanitaria en las ciudades, la búsqueda en la web, la publicidad digital, etc.
Considerando el ejemplo de la sanidad, como hemos observado recientemente que con el brote de la pandemia del Coronavirus los hospitales se enfrentan al reto de hacer frente a la presión de tratar al mayor número posible de pacientes, considerar el análisis de datos permite monitorizar el uso de las máquinas y los datos en tales escenarios para lograr una mayor eficiencia.