Herramientas para Análisis de Datos; Los avances tecnológicos han provocado un aumento espectacular de la cantidad de datos en el mundo durante la última década y se espera que la cantidad de datos disponibles aumente exponencialmente en los próximos años. Para seguir siendo competitivas, las empresas de prácticamente todos los sectores, desde la sanidad hasta la hostelería, deben aprender a aprovechar estos datos.

El análisis de datos es el proceso de recopilación y examen de datos brutos y su utilización para la toma de decisiones estratégicas. Mediante el análisis de datos, las empresas pueden dar sentido a las enormes cantidades de datos de que disponen, como los hábitos de compra de los consumidores y las tendencias del mercado. Este proceso permite a las empresas alcanzar muchos objetivos diferentes, como por ejemplo:

1. Encontrar nuevos clientes
2. Aumentar la retención de clientes
3. Mejorar el servicio al cliente
4. Mejorar los esfuerzos de marketing
5. Predecir las tendencias de ventas

Para aprovechar la abundancia de datos, las empresas deben emplear diversas herramientas de análisis de datos. Estas herramientas agilizan las operaciones, ayudan a las empresas a mejorar sus productos y servicios y, en última instancia, hacen crecer el negocio.

La comprensión de las herramientas de análisis de datos es vital en el panorama económico actual. Un título avanzado, como un máster en análisis de datos o big data, puede ayudar a las personas a comprender mejor el importante papel que desempeñan estas herramientas en el futuro de las empresas.

La inteligencia empresarial o business intelligence toma el concepto de análisis de datos y lo aplica al mundo de los negocios. Las empresas utilizan una serie de programas informáticos y otros recursos para recopilar e interpretar los datos en bruto -todo, desde las cifras de ventas hasta el número de visualizaciones de vídeos- y transformarlos en información procesable que puedan utilizar para mejorar los productos y servicios y fundamentar la estrategia empresarial.

En su momento, aplicaciones como Microsoft Excel y PowerPoint fueron las herramientas más utilizadas por los analistas empresariales. Sin embargo, estos programas tienen limitaciones y, a medida que el volumen y la complejidad de los datos han aumentado en los últimos años, se necesitan herramientas de procesamiento de datos más sofisticadas.

Las herramientas de inteligencia empresarial -un subconjunto de las herramientas de análisis de datos- permiten a las empresas aprovechar realmente el poder de sus datos. Algo tan sencillo como una hoja de cálculo puede utilizarse para la inteligencia empresarial, junto con una serie de aplicaciones más sofisticadas que ejecutan tácticas críticas de inteligencia empresarial como la minería de datos y la visualización de datos. Estas acciones son esenciales para que una empresa pueda sacar el máximo partido a sus datos.

Veamos las herramientas para analisis de datos y como funcionan:

Minería de datos

La minería de datos es el proceso de recopilación, almacenamiento y análisis de grandes cantidades de datos en bruto. Las empresas utilizan programas de software para buscar patrones y conexiones en los datos, que pueden utilizar para obtener información sobre sus clientes para desarrollar mejores estrategias de marketing, aumentar las ventas o reducir los costes.

Los supermercados como Carrefour, por ejemplo, suelen emplear tácticas de minería de datos para ofrecer a sus clientes una mejor experiencia. Mediante el uso de tarjetas de fidelidad -que dan a los compradores acceso a precios reducidos- los supermercados pueden seguir más fácilmente los hábitos de compra y gasto de sus clientes. Tras analizar los datos, el establecimiento puede ofrecer a los clientes cupones adaptados a sus hábitos de compra y decidir cuándo poner artículos en oferta.

La minería de datos también se utiliza con frecuencia en la detección de fraudes. El uso de técnicas de minería de datos para analizar grandes bloques de datos, como las compras con tarjeta de crédito, permite a las empresas detectar más fácilmente las desviaciones en el historial de transacciones de un consumidor y señalarlas como posibles fraudes. Una notificación sobre una compra inusual en su tarjeta de crédito es el resultado de la minería de datos.

Herramientas para analisis de datos – ¿Cómo funciona la minería de datos?.

El proceso de extracción de datos consta de cinco pasos principales:

1. Las empresas recogen y cargan los datos en almacenes de datos.
2. A continuación, almacenan y gestionan los datos, ya sea en servidores internos o en la nube.
3. A continuación, los analistas, gestores y profesionales de la tecnología de la información acceden a los datos y deciden cómo organizarlos.
4. El software de aplicación clasifica los datos.
5. Por último, la información se presenta en un formato fácil de compartir y comprender, como un gráfico o una tabla.

Este último paso representa otra táctica clave de business intelligence o inteligencia empresarial: la visualización de los datos.

Visualización de datos

La visualización de datos es un aspecto crítico de la inteligencia empresarial porque presenta la información derivada de las herramientas de análisis de datos en un formato fácilmente digerible. Aunque el proceso de análisis e interpretación de los datos es muy técnico y a menudo requiere la experiencia de los analistas o científicos de datos, uno de los principales objetivos de la inteligencia empresarial es que todos los miembros de la organización encuentren el resultado final relativamente fácil de entender.

La visualización de datos es una de las herramientas para análisis de datos indispensable, es una manifestación del principio clásico «Mostrar, no contar». Los cuadros, los gráficos, los mapas y las infografías son ejemplos de visualización de datos. Esta representación visual de los datos facilita la identificación, la comprensión y el intercambio de tendencias y nuevos conocimientos a todas las partes interesadas, lo que es esencial para hacer el mejor uso de los datos para influir en la estrategia empresarial y el crecimiento.

Un gráfico de líneas que represente las ventas del Black Friday de unos grandes almacenes durante un período de 15 años, por ejemplo, puede ayudar a los ejecutivos a determinar qué artículos son más y menos populares y qué estrategias de marketing funcionan y cuáles no. Armados con esta información, pueden tomar decisiones estratégicas sobre cómo dirigirse a sus clientes e impulsar las ventas.

Herramientas para análisis de datos – La visualización de datos permite a las empresas:

1. Descubrir ideas y patrones dentro de datos complejos sin depender de expertos en datos
2. Compartir fácilmente la información con los compañeros de trabajo y las partes interesadas en un formato fácil de entender.
3. Dedicar menos tiempo al análisis de datos y tomar rápidamente decisiones y actuar en consecuencia

Los especialistas en Big Data pueden utilizar cualquier herramienta de inteligencia empresarial del mercado para el análisis de datos, incluyendo software como Tableau y Microsoft Power BI y lenguajes de programación como Python. Estas herramientas son fundamentales para las estrategias de inteligencia empresarial porque agilizan las operaciones y permiten la escalabilidad a medida que las empresas -y los datos que recogen- crecen.

Una de las principales herramientas de análisis de datos utilizadas por las empresas es Tableau. Fundada en 2003, Tableau es una plataforma de análisis de autoservicio con una serie de características que la hacen especialmente adecuada para la inteligencia empresarial o business intelligence.

Tableau es conocido, entre otras cosas, por sus capacidades de análisis descriptivo. El análisis descriptivo, como su nombre indica, describe lo que ha sucedido durante un periodo de tiempo determinado -si las ventas han aumentado este mes en comparación con el anterior, por ejemplo- y lo presenta en visualizaciones como gráficos circulares, gráficos de líneas y tablas.

Con una declaración de intenciones centrada en ayudar a la gente a «ver y entender los datos», el objetivo principal de Tableau es la visualización de datos. La visualización es un componente clave del análisis descriptivo, lo que convierte a Tableau para los analistas de negocio en una herramienta excelente para obtener una idea inmediata del estado de una empresa.

El software de Tableau ofrece una serie de capacidades de visualización, pero hay dos en particular que lo hacen destacar del resto del paquete.

1.- El Dashboard o Cuadros de mando

Los cuadros de mando son quizás la herramienta arquetípica de la inteligencia empresarial. Un cuadro de mando es una aplicación de software alojada que extrae automáticamente puntos de datos complejos de grandes conjuntos de datos y los organiza en imágenes. Sin embargo, a diferencia de un gráfico o una infografía, un cuadro de mando muestra la información en tiempo real, presentando un sentido inmediato del estado de la empresa. Los cuadros de mando también son interactivos, lo que facilita la clasificación, el filtrado o el examen de diferentes tipos de datos.

En el sector sanitario, por ejemplo, el software Tableau puede utilizarse para crear un cuadro de mandos que muestre los datos demográficos de los pacientes y las tendencias por departamento, lo que permite a los hospitales descubrir información en los datos, como el número de pacientes frecuentes de corta estancia frente al número de pacientes de larga estancia en un mes determinado.

Un cuadro de mando es una función bastante común entre las aplicaciones de inteligencia empresarial, pero Tableau facilita considerablemente su creación. Tableau simplifica el proceso de creación de cuadros de mando personalizados y otras visualizaciones, por lo que los usuarios no tienen que dedicar tiempo a aprender a codificar o a pedir ayuda a su departamento de tecnología de la información. Sin embargo, el dominio de Tableau requiere una amplia formación.

2.- Arrastrar y soltar – Drag and Drop

La otra característica que hace de que sea una de las mejores herramientas para analisis de datos es que Tableau es una de las herramientas de análisis de datos más fáciles de usar del mercado es su funcionalidad de arrastrar y soltar. Prácticamente todas las funciones de análisis de datos pueden realizarse con un simple arrastrar y soltar, lo que permite a los usuarios realizar tareas complejas con sólo unos pocos clics. Esta característica ahorra tiempo y hace que el proceso de análisis de datos sea más accesible para más personas en una organización.

3.- Otras funciones de la herramienta para análisis de datos Tableau

Tableau tiene características adicionales que lo convierten en una opción popular para los analistas de negocios, incluyendo:

• Las empresas pueden ejecutar el software de Tableau en servidores internos o en una nube pública u optar por alojarlo en Tableau.
• Tableau ofrece versiones adaptadas de su software para más de una docena de sectores, como la banca, la sanidad y la fabricación, así como soporte para los departamentos de finanzas, recursos humanos, TI y ventas.
• Tableau es compatible con una serie de fuentes de datos diferentes, como Excel y la base de datos SQL de Microsoft Azure.

Microsoft Power BI es quizás una de las herramientas para analisis de datos más utilizada.

Los analistas de datos encuentran muchas ventajas en el uso de Power BI para la inteligencia empresarial. El software ofrece algunas de las mismas funciones que otras herramientas de análisis de datos -incluidos los cuadros de mando y la función de arrastrar y soltar-, pero se distingue por otras características y capacidades de visualización de datos.

Facilidad de uso

Power BI está desarrollado en la misma plataforma que Microsoft Excel, uno de los productos de software más utilizados en el mundo, por lo que es relativamente fácil de aprender. Su sencilla interfaz de usuario no requiere ninguna experiencia en programación y cuenta con inteligencia incorporada para ayudar a los usuarios a diseñar informes. Gracias a la inteligencia artificial, el programa puede reconocer el lenguaje conversacional y proporcionar fácilmente respuestas a una gran cantidad de preguntas empresariales.

Colaboración

Como producto de Microsoft, Power BI es naturalmente compatible con aplicaciones populares de Microsoft Office como Excel y Teams. Esto permite que todos los miembros de una organización trabajen juntos fácilmente con los mismos datos y compartan ideas, y les permite tomar decisiones basadas en datos. Su interoperabilidad también es beneficiosa desde el punto de vista de los costes, maximizando el valor de todo el conjunto de productos de Microsoft.

Visualización

Power BI ofrece una serie de características de visualización de datos que lo diferencian de otras herramientas de inteligencia empresarial, entre ellas

• La capacidad de transformar los datos en visualizaciones interactivas en vivo
• La capacidad de cargar visualizaciones personalizadas, incluyendo cuadros de mando en tiempo real
• La capacidad de incrustar visualizaciones en la aplicación o el sitio web de una empresa

Debido a la facilidad de uso de Power BI, los principiantes pueden empezar a crear cuadros de mando interactivos y otras visualizaciones nada más sacarlo de la caja. Viene con una amplia gama de plantillas y opciones de visualización, con nuevas disponibles de forma gratuita o para comprar en el mercado de Azure de Microsoft.

Otras características

Al igual que Tableau, Microsoft Power BI también cuenta con cuadros de mando personalizables y una interfaz de arrastrar y soltar que agiliza diversas tareas como la clasificación, la comparación y el análisis de datos.

Microsoft ofrece diferentes versiones de Power BI, con capacidades que se corresponden con el tamaño de una empresa y el grado de inversión que desea realizar en inteligencia empresarial.

• La versión gratuita de escritorio es buena para usuarios aislados.
• La versión Pro, que cuesta 10 dólares al mes, facilita la colaboración al aprovechar otros productos de Microsoft como Office365, SharePoint y Teams.
• Para las empresas que apuestan por la inteligencia empresarial, Power BI Premium (20 dólares al mes) ofrece varias mejoras, como una mayor escala y rendimiento, así como la flexibilidad de publicar informes en toda la empresa sin necesidad de que los destinatarios tengan una licencia individual, lo que da a un número aún mayor de personas la posibilidad de acceder a los datos y compartirlos.

Python, otra de las herramientas para analisis de datos muy utilizada, es uno de los principales lenguajes de programación para diversos campos, como la ciencia de los datos, el desarrollo web y la administración de sistemas.

Python es útil en prácticamente cualquier sector, incluidos el sanitario y el financiero. En el sector sanitario, por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático escritos con Python se utilizan para prevenir y diagnosticar enfermedades y hacer más eficientes las operaciones de los hospitales.

Muchas empresas también utilizan Python para la analítica empresarial, con el fin de manejar las enormes cantidades de datos que recogen, así como por sus capacidades de aprendizaje automático.

Escalabilidad

Durante mucho tiempo, Excel ha sido la aplicación de software de facto para las empresas que buscan gestionar sus datos. Sin embargo, Excel no es ideal para un mundo en el que los conjuntos de datos son masivos, la información en tiempo real es esencial y la colaboración es fundamental.

Los lenguajes de programación de código abierto, como Python, son mucho más adecuados para las necesidades de las empresas modernas. A medida que una empresa crece, la cantidad de datos que recoge, almacena y analiza crecerá con ella, y el software anticuado simplemente no será suficiente. Python puede ayudar a las empresas a sacar provecho de sus datos y permitir una escalabilidad más fluida. Esto es fundamental para un mundo en el que se espera que la cantidad de datos alcance los 200 billones de GB en 2025.

Análisis predictivo

Otro elemento de la inteligencia empresarial que se beneficia de Python es el campo del análisis predictivo. Mientras que la analítica descriptiva se centra en lo que ya ha sucedido, la analítica predictiva utiliza los datos del pasado para hacer proyecciones sobre lo que es probable que suceda en el futuro. Por ejemplo, el análisis descriptivo puede determinar el impacto del clima en las ventas de los hoteles el año pasado. El análisis predictivo puede proyectar lo que la previsión meteorológica hará en el negocio este año.

El aprendizaje automático se emplea en el análisis predictivo para diseñar algoritmos estadísticos, basados en los datos existentes, que pueden hacer proyecciones o sugerencias para el futuro. El motor de recomendaciones de Netflix es un ejemplo de ello.

Python se está convirtiendo en el lenguaje de programación de referencia para el aprendizaje automático y se utiliza para crear modelos de redes bayesianas (un tipo de gráfico utilizado para modelar proyecciones), árboles de decisión, etc.

Otras características

Python también destaca como una valiosa herramienta de análisis de datos por un par de razones más:

1. Facilidad de uso. Python es más fácil de leer y aprender, en comparación con otros lenguajes de programación, con una sintaxis sencilla y palabras clave en inglés. Además, ofrece numerosos recursos de aprendizaje.
2. Apoyo de la comunidad. Dado que su uso está tan extendido, cualquier persona que experimente un problema con Python probablemente descubrirá que ya existe una solución, porque otra persona se encontró con el mismo problema.

Vídeo: ¿Qué es Tableau? | Herramientas para análisis de datos