¿Qué es el análisis de datos y por qué es importante para mi empresa?

Cath Sandoval
Copywritter

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En nuestro artículo anterior, dimos paso a uno de los temas más sonados en los últimos años. Se trata de la minería de datos y su impacto en la toma de decisiones de muchas empresas.

Pero para entender mucho más de qué trata todo este tema tan importante, es necesario conocer sus conceptos claves:

Obtener los mejores resultados de la minería de datos requiere una variedad de herramientas y técnicas. Algunas de las funciones más usadas incluyen:

  • Limpieza y preparación de datos: aquí los datos se transforman en un formato adecuado para luego ser analizados y procesados (como la identificación y eliminación de errores y datos faltantes).
  • Inteligencia artificial (IA): estos sistemas realizan actividades analíticas asociadas a la inteligencia humana (como la planificación, el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas).
  • Aprendizaje de reglas de asociación: estas herramientas también son conocidas como análisis de la canasta de mercado y se encargan de buscar relaciones entre variables en un conjunto de datos, como por ejemplo determinar qué productos se compran normalmente juntos.
  • Agrupación: es el proceso de partición de un conjunto de datos en un conjunto de subclases significativas (denominadas agrupaciones), cuyo objetivo es ayudar a los usuarios a comprender la estructura o agrupación natural de los datos.
  • Clasificación: esta técnica asigna elementos en un conjunto de datos a categorías o clases de destino con el objetivo de predecir, con precisión, la clase de destino para cada caso en los datos.
  • Análisis de datos: en este proceso se evalúa la información digital en inteligencia empresarial útil.
  • Almacenamiento de datos: es una gran colección de datos comerciales que se emplea para ayudar a una organización a tomar decisiones. Se trata del componente fundamental de la mayoría de los esfuerzos de minería de datos a gran escala.
  • Aprendizaje automático: esta técnica de programación informática emplea probabilidades estadísticas para dar a las computadoras la capacidad de «aprender» sin estar programadas de manera explícita.
  • Regresión: técnica que se usa para predecir un rango de valores numéricos, como ventas, temperaturas o precios de las acciones, en función de un conjunto de datos en particular.
¿Cómo funciona la minería de datos?

Un proyecto típico de minería de datos comienza con la formulación de la pregunta empresarial correcta, la recopilación de los datos correctos para responder y la preparación de los datos para el análisis. El éxito en las últimas fases depende de lo que ocurra en las primeras.

Los profesionales de la minería de datos generalmente logran resultados confiables y oportunos siguiendo un proceso estructurado que involucra estos seis pasos:

  1. Comprensión comercial: desarrollar una comprensión profunda de los parámetros del proyecto, incluida la situación comercial actual, el objetivo comercial principal del proyecto y los criterios para el éxito.
  2. Comprensión de datos: determinar los datos que se necesitarán para resolver el problema y recopilarlos de todas las fuentes disponibles.
  3. Preparación de datos: preparación de los datos en el formato adecuado para responder a la pregunta comercial, solucionando cualquier problema de calidad de los datos, como datos faltantes o duplicados.
  4. Modelado: uso de algoritmos para identificar patrones dentro de los datos.
  5. Evaluación: determinar si los resultados entregados por un modelo determinado ayudarán a lograr el objetivo comercial y en qué medida. 
  6. Implementación: poner los resultados del proyecto a disposición de los tomadores de decisiones.

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