Es importante indicar que los datos en sí mismos carecen de valor si no son considerados en su contexto e interpretados correctamente. Se utiliza en investigaciones que involucran datos no numéricos, como observaciones, transcripciones https://tripleten.mx/blog/que-es-el-analisis-de-datos/ o documentos. Los datos son examinados de manera exploratoria y busca comprender en profundidad los significados, experiencias y contextos. Normalmente, emplea técnicas como la codificación, triangulación, categorización y teorización.
Las empresas utilizan el análisis de datos para tomar mejores decisiones a través del Business Intelligence. Puede utilizarse para la investigación de mercados, el desarrollo de productos, el posicionamiento en el mercado o para revisar las opiniones y sentimientos de los clientes. Si quieres seguir aprendiendo sobre data analytics, considera el Certificado profesional de Google Data Analytics. Esta serie de ocho cursos está diseñada para prepararte para un puesto de trabajo de nivel inicial en analítica de datos en aproximadamente seis meses. Aprenderás habilidades clave, como la limpieza y la visualización de datos, y obtendrás experiencia práctica con las herramientas de análisis de datos más comunes a través de vídeos y de un proyecto de aprendizaje aplicado.
Oracle Analytics Cloud
Según la complejidad de los datos, éstos se pueden trasladar a un almacenamiento como los almacenamientos de datos en la nube o los lagos de datos. Las herramientas de inteligencia empresarial pueden acceder a ellos cuando sea necesario. El análisis inferencial utiliza técnicas estadísticas para hacer inferencias sobre una población basada en una muestra de datos. El análisis de datos cobra relevancia en tiempos del Big Data que son conjuntos tan grandes de datos que superan la capacidad de las aplicaciones informáticas tradicionales para tratar con ellos en un tiempo razonable. Con todo, vale la pena mencionar que el análisis de datos no está exento de limitaciones. Es por ello, que en el análisis de datos es frecuente hablar en términos de probabilidad.
Podrás describir tendencias futuras, además de posibles ineficiencias y problemáticas. De hecho, el análisis de datos es una subcategoría de la analítica de datos que se ocupa específicamente de extraer el significado de los datos. La analítica de datos, en su conjunto, incluye procesos que van más allá del análisis, como la ciencia de datos (que utiliza los datos para teorizar y predecir) y la ingeniería de datos (que construye sistemas de datos).
Paso a paso que debe tener en cuenta para realizar un analisis de datos (procesos, preguntas, objetivo, método, decisión)
La información obtenida también se puede compartir con facilidad entre las partes interesadas para su conocimiento y monitoreo, a través de visualizaciones interactivas. El análisis de datos le permite reflexionar de forma constante sobre “lo que sucedió” y “lo https://tripleten.mx/ que está sucediendo” mediante la medición y el monitoreo de KPI (indicadores clave de rendimiento) con una variedad de visualizaciones de BI de autoservicio. Análisis de datos y toma de decisiones son conceptos fundamentales en cualquier ámbito empresarial.
Para formarte en análisis de datos, puedes recurrir al curso de Data Analyst que ofrece DataScientest. A lo largo de este curso, podrás adquirir competencias en programación, DataViz, Machine Learning, extracción de datos, Big Data y Business Intelligence. El primer ejemplo son los bancos que analizan las transacciones, historiales de compra y hábitos de consumo de sus clientes. Estos datos pueden revelar cómo han gastado los clientes su dinero, con qué frecuencia lo han hecho y en qué productos y servicios. El análisis estadístico consiste en utilizar datos del pasado para comprender el presente, en forma de cuadros de mando. En Tesis y Másters sabemos que el análisis de datos es un paso vital para cualquier proyecto de investigación que quieras realizar.
Plataformas de intercambios de datos
Para el análisis de datos existen diferentes herramientas que provienen de campos de estudios como la estadística, la econometría o las matemáticas. Cabe señalar que este es un proceso de la ciencia de datos que se da luego de la recolección de la información. El perfil profesional de un data analyst es bastante transversal y diverso en términos de formación académica. Si bien no existe una única ruta educativa para convertirse en data analyst, hay una variedad de campos de estudio que pueden proporcionar las habilidades necesarias para desempeñar este rol con éxito.
