Data analytics que es

análisis de datos frente a ciencia de datos

El análisis de datos es un proceso de inspección, limpieza, transformación y modelización de datos con el objetivo de descubrir información útil, sacar conclusiones y respaldar la toma de decisiones[1]. El análisis de datos tiene múltiples facetas y enfoques, y engloba diversas técnicas con distintos nombres, y se utiliza en diferentes ámbitos empresariales, científicos y sociales[2]. En el mundo empresarial actual, el análisis de datos desempeña un papel importante a la hora de tomar decisiones más científicas y de ayudar a las empresas a operar con mayor eficacia[3].

La minería de datos es una técnica particular de análisis de datos que se centra en el modelado estadístico y el descubrimiento de conocimientos con fines predictivos más que puramente descriptivos, mientras que la inteligencia empresarial abarca el análisis de datos que se basa en gran medida en la agregación, centrándose principalmente en la información empresarial[4] En las aplicaciones estadísticas, el análisis de datos puede dividirse en estadística descriptiva, análisis exploratorio de datos (AED) y análisis confirmatorio de datos (ACD). [5] El EDA se centra en descubrir nuevas características en los datos, mientras que el CDA se centra en confirmar o falsificar las hipótesis existentes. 6][7] El análisis predictivo se centra en la aplicación de modelos estadísticos para la predicción o la clasificación, mientras que el análisis de textos aplica técnicas estadísticas, lingüísticas y estructurales para extraer y clasificar información de fuentes textuales, una especie de datos no estructurados. Todas ellas son variedades de análisis de datos[8].

análisis

El análisis de datos es un proceso de inspección, limpieza, transformación y modelización de datos con el objetivo de descubrir información útil, sacar conclusiones y respaldar la toma de decisiones[1]. El análisis de datos tiene múltiples facetas y enfoques, y engloba diversas técnicas con distintos nombres, y se utiliza en diferentes ámbitos empresariales, científicos y sociales[2]. En el mundo empresarial actual, el análisis de datos desempeña un papel importante a la hora de tomar decisiones más científicas y de ayudar a las empresas a operar con mayor eficacia[3].

La minería de datos es una técnica particular de análisis de datos que se centra en el modelado estadístico y el descubrimiento de conocimientos con fines predictivos más que puramente descriptivos, mientras que la inteligencia empresarial abarca el análisis de datos que se basa en gran medida en la agregación, centrándose principalmente en la información empresarial[4] En las aplicaciones estadísticas, el análisis de datos puede dividirse en estadística descriptiva, análisis exploratorio de datos (AED) y análisis confirmatorio de datos (ACD). [5] El EDA se centra en descubrir nuevas características en los datos, mientras que el CDA se centra en confirmar o falsificar las hipótesis existentes. 6][7] El análisis predictivo se centra en la aplicación de modelos estadísticos para la predicción o la clasificación, mientras que el análisis de textos aplica técnicas estadísticas, lingüísticas y estructurales para extraer y clasificar información de fuentes textuales, una especie de datos no estructurados. Todas ellas son variedades de análisis de datos[8].

qué es la analítica de datos en la empresa

Esencialmente, la principal diferencia entre la analítica y el análisis es una cuestión de escala, ya que la analítica de datos es un término más amplio del que el análisis de datos es un subcomponente. El análisis de datos se refiere al proceso de examinar, transformar y organizar un determinado conjunto de datos de forma específica para estudiar sus partes individuales y extraer información útil. La analítica de datos es una ciencia o disciplina global que abarca la gestión completa de los datos. No sólo incluye el análisis, sino también la recopilación de datos, la organización, el almacenamiento y todas las herramientas y técnicas utilizadas.

El papel del analista de datos es recoger, analizar y traducir los datos en información accesible. Al identificar tendencias y patrones, los analistas ayudan a las organizaciones a tomar mejores decisiones empresariales. Su capacidad para describir, predecir y mejorar el rendimiento los ha colocado en una demanda cada vez mayor en todo el mundo y en todos los sectores.1

El análisis de datos permite evaluar los datos mediante un razonamiento analítico y lógico para llegar a un resultado o conclusión dentro de un contexto estipulado. Se trata de un proceso polifacético que implica una serie de pasos, enfoques y técnicas diversas. El enfoque que se adopte para el análisis de datos depende en gran medida del tipo de datos disponibles para el análisis y del propósito del mismo.

ordenadores e información…

La recopilación de datos tiene un aspecto diferente para cada organización. Con la tecnología actual, las organizaciones pueden recopilar datos estructurados y no estructurados de una variedad de fuentes, desde el almacenamiento en la nube hasta las aplicaciones móviles y los sensores IoT en las tiendas, entre otros. Algunos datos se almacenarán en almacenes de datos donde las herramientas y soluciones de inteligencia empresarial pueden acceder a ellos fácilmente. A los datos crudos o no estructurados que son demasiado diversos o complejos para un almacén se les pueden asignar metadatos y almacenarlos en un lago de datos.

Una vez recogidos y almacenados los datos, deben organizarse adecuadamente para obtener resultados precisos en las consultas analíticas, especialmente cuando son grandes y no están estructurados. Los datos disponibles crecen exponencialmente, lo que convierte el procesamiento de datos en un reto para las organizaciones. Una opción de procesamiento es el procesamiento por lotes, que examina grandes bloques de datos a lo largo del tiempo. El procesamiento por lotes es útil cuando hay un tiempo más largo entre la recogida y el análisis de los datos. El procesamiento de flujos examina pequeños lotes de datos a la vez, acortando el tiempo de espera entre la recogida y el análisis para una toma de decisiones más rápida. El procesamiento de flujos es más complejo y a menudo más caro.