¿Qué es la analítica de datos? - SCM LATAM

¿Qué es la analítica de datos? Beneficios empresariales

La analítica de datos se ha vuelto algo necesario en las empresas, ¿pero qué es, cómo funciona y qué tanto pueden hacer con ella las organizaciones? Descúbrelo con nosotros en este artículo.

 

¿Qué es la analítica de datos?

 

La analítica de datos es un proceso integral que implica la recolección, procesamiento, interpretación y visualización de conjuntos de datos para obtener información valiosa, patrones significativos y tendencias relevantes.

Este enfoque se centra en descubrir conocimientos que puedan respaldar la toma de decisiones informadas y estratégicas en diversos ámbitos, desde los negocios hasta la investigación científica.

Al utilizar herramientas y técnicas especializadas, se transforman datos crudos en información comprensible, proporcionando una visión más clara de los fenómenos y eventos que se están estudiando.

La analítica de datos abarca diversas disciplinas, como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, permitiendo a los profesionales analizar conjuntos de información complejos y extraer conclusiones significativas.

Además, juega un papel crucial en la optimización de procesos, la identificación de oportunidades de mejora y la anticipación de tendencias futuras.

 

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¿Cuál es su relación con la Big Data?

 

La analítica de datos y la big data están estrechamente relacionadas y a menudo se utilizan de manera conjunta, ya que una complementa y potencia a la otra.
Su relación tiene muchas aristas, como por ejemplo:

Definiciones

Big data Se refiere al manejo y análisis de conjuntos de datos extremadamente grandes, complejos y variados, que superan la capacidad de las herramientas de procesamiento de datos tradicionales. Estos conjuntos de datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados.
Analítica de datos Es el proceso de examinar, limpiar, transformar y modelar datos para descubrir información útil, llegando a conclusiones y respaldando la toma de decisiones.

Interconexión

La big data proporciona la materia prima para la analítica de datos. Los conjuntos de datos masivos generados por la big data sirven como base para realizar análisis avanzados y descubrir patrones, correlaciones y tendencias.

Escalabilidad

La big data se centra en la gestión y almacenamiento eficiente de grandes volúmenes de datos, mientras que la analítica de datos se centra en extraer conocimientos significativos a partir de esos datos. La combinación de ambas permite abordar desafíos a gran escala y obtener información valiosa.

Herramientas y tecnologías

Ambas áreas comparten herramientas y tecnologías similares, como sistemas de procesamiento distribuido, bases de datos NoSQL, algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de visualización de datos.

 

 

¿Para qué sirve la analítica de datos en el área empresarial?

 

La analítica de datos proporciona a las empresas información precisa y relevante que ayuda en la toma de decisiones, es decir, identificar áreas de mejora en sus procesos internos para una mayor eficiencia operativa y a la reducción de costos al eliminar cuellos de botella y optimizar flujos de trabajo.

También permite a las empresas comprender mejor a sus clientes al segmentarlos en grupos según comportamientos, preferencias y características demográficas, lo que facilita la personalización de productos, servicios y estrategias de marketing.

Utilizando algoritmos de análisis predictivo, las compañías pueden anticipar tendencias futuras y hacer pronósticos precisos; muy valioso para la planificación estratégica, la gestión de inventarios y la anticipación de cambios en la demanda del mercado.

Pero la seguridad es un punto clave, ya que en sectores como servicios financieros, la analítica de datos se utiliza para identificar patrones sospechosos y detectar posibles fraudes.

Además, al comprender mejor las necesidades y preferencias de los clientes a través de datos, las empresas pueden mejorar la experiencia del usuario, que incluye la personalización de servicios, la optimización de interfaces de usuario y la respuesta proactiva a las expectativas del cliente.

 

Herramientas para hacer análisis de datos

 

Existen diversas herramientas especializadas en análisis de datos que son utilizadas por profesionales en el campo. Estas varían en complejidad y funcionalidad, y la elección de la herramienta adecuada depende de los requisitos específicos del análisis y de las preferencias del usuario.

  • Microsoft Excel: Aunque es una herramienta de hoja de cálculo, Excel es ampliamente utilizado para realizar análisis de datos básicos. Ofrece funciones estadísticas, gráficos y tablas dinámicas que permiten explorar y visualizar datos de manera sencilla.
  • Python (con bibliotecas como Pandas y NumPy): Python es un lenguaje de programación muy utilizado en análisis de datos. Las bibliotecas como Pandas y NumPy proporcionan estructuras de datos y funciones que facilitan la manipulación y análisis de datos.
  • R: R es un lenguaje de programación estadística que se utiliza para análisis de datos y visualización. Tiene una amplia variedad de paquetes especializados que permiten realizar análisis estadísticos avanzados.
  • SQL: El lenguaje SQL (Structured Query Language) es esencial para trabajar con bases de información relacionales. Se utiliza para realizar consultas, filtrar datos y realizar análisis en bases de datos.
  • Tableau: Esta es una herramienta de visualización de datos que permite crear gráficos interactivos y paneles de control. Tableau facilita la creación de visualizaciones impactantes sin necesidad de habilidades de programación.
  • Power BI: Desarrollado por Microsoft, Power BI es otra herramienta de visualización de datos que permite crear informes interactivos y paneles de control. Se integra fácilmente con otras aplicaciones de Microsoft y fuentes de datos.
  • Google Analytics: Esencial para analizar datos relacionados con el comportamiento de los usuarios en sitios web y aplicaciones. Proporciona información detallada sobre el tráfico, conversiones y otros aspectos clave del rendimiento web.
  • MATLAB: Es un entorno de programación y visualización utilizado en ámbitos académicos e industriales. Es particularmente útil para el análisis numérico y la simulación.
  • KNIME: KNIME es una plataforma de código abierto para la creación, ejecución y manejo de flujos de trabajo de análisis de datos. Permite integrar múltiples herramientas y métodos para el análisis de datos.

 

Software especializado

 

Un buen ejemplo de lo que significa usar herramientas que te permitan manejar datos, son los programas especializados de control de asistencia y otras soluciones para organizar mejor a tu empresa.

Así podrás reducir errores en la nómina y en el costo del tiempo extra, además de contribuir a la mejora la productividad de la fuerza laboral al minimizar tareas administrativas manuales y permitir un enfoque en actividades de mayor valor.

 

¿Por qué la analítica de datos es tendencia en las empresas?

 

La analítica de datos facilita la innovación al proporcionar información que puede inspirar nuevas ideas y enfoques. Las empresas pueden identificar tendencias emergentes, anticipar las demandas del mercado y desarrollar productos o servicios innovadores.

El desarrollo y la disponibilidad de tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial han impulsado la capacidad de las empresas para realizar análisis de datos más avanzados.

Estas tecnologías permiten prever tendencias, hacer recomendaciones personalizadas y automatizar procesos analíticos complejos. Con el crecimiento exponencial de información disponible, las compañías ahora tienen acceso a grandes cantidades de datos.

Pero lo que más hace la diferencia es la ventaja competitiva al usar estas herramientas; las organizaciones pueden descubrir oportunidades, identificar áreas de mejora y adaptarse rápidamente a los cambios en el mercado, lo que les permite destacarse en un entorno empresarial competitivo.

 

¿Es realmente tan importante?

 

Su importancia radica en su capacidad para transformar datos en conocimientos significativos, proporcionando a las empresas una ventaja competitiva crucial.

La personalización de productos y servicios basada en datos impulsa la lealtad del cliente, pero también desempeña un papel vital en la identificación y gestión de riesgos, siendo esencial en sectores como las finanzas y la ciberseguridad.

A medida que la tecnología avanza, las empresas se benefician de herramientas analíticas más avanzadas, como el aprendizaje automático e inteligencia artificial, que permiten análisis más profundos y pronósticos precisos.

La analítica de datos no solo es importante, sino que es fundamental para el éxito empresarial en un mundo impulsado por la información, donde la capacidad de transformar datos en acción estratégica marca la diferencia entre la relevancia y el estancamiento.

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