¿Qué es el análisis de datos? ¿Cuáles son las mejores herramientas para usar?

Hola leyente ! Aquí Gabriel con un nuevo post para ustedes !
Espero que les sea de su agrado y nos vemos en la próxima

Cuando la mayoría de la gente piensa en el análisis de datos, piensa en manipular y analizar datos en una herramienta como Microsoft Excel. La realidad es que el análisis de datos abarca una amplia gama de herramientas y muchos métodos diferentes para manipular y comprender la historia que cuentan los datos.

¿Qué es el análisis de datos? El análisis de datos se usa de manera muy diferente si se trata de datos comerciales, datos de fabricación, datos de marketing o datos específicos de la industria y el negocio que opera.

En este artículo, aprenderá sobre los diferentes aspectos del análisis de datos, lo que significan y cómo se usan generalmente en todos los ámbitos.

Recopilación de datos

La primera etapa de cualquier análisis de datos es la recopilación de datos. Esto simplemente significa recopilar datos de todas las fuentes que contienen la información que necesita.

Los datos pueden incluir cualquiera de los siguientes y más:

  • Controladores de maquinaria de fabricación
  • Alguien ingresa datos manualmente en una computadora
  • Sensores que miden temperatura, presión y más
  • Fuentes de datos basadas en la nube
  • Información de Internet como bases de datos gubernamentales o meteorológicas
  • Bases de datos alojadas en la red de su empresa

Un desafío importante para muchas organizaciones es averiguar qué herramientas técnicas están disponibles para recopilar esa información. La mayoría de las veces, se requiere software para conectarse a ese dispositivo remoto o fuente de datos y luego llevarlos a una base de datos interna o sistema de historial de datos.

Estas áreas de almacenamiento a menudo se denominan «almacén de datos».

Una vez que la información se recopila en un almacén de datos dentro de una organización, se pueden utilizar varias herramientas para realizar el análisis de datos real.

Inteligencia de Negocio

Una vez que se recopilan los datos, el siguiente paso es decidir qué hacer con todos esos datos. Cuando se trata de inteligencia empresarial, los datos necesarios deberían ayudar a una organización a tomar mejores decisiones empresariales.

Los informes y paneles de Business Intelligence (BI) ayudan a los gerentes y otros líderes comerciales a comprender mejor las tendencias y obtener información sobre varios aspectos del negocio.

Estos aspectos incluyen:

  • Necesidades o limitaciones de la cadena de suministro
  • Reduciendo costos
  • Mejorando las ventas
  • Necesidades y comportamientos del cliente
  • Predecir ventas futuras o demandas del mercado
  • Logística y envío

La recopilación de datos de todos estos sistemas diferentes en toda su organización le permite establecer conexiones entre información que quizás nunca antes habían sido posibles.

Inteligencia de fabricación

La dificultad cuando se trata de recopilar datos de los procesos de fabricación es que, por lo general, hay demasiados.

Si piensa en una instalación de fabricación típica, cada máquina del taller recopila decenas a cientos de puntos de datos que incluyen:

  • Temperaturas y presiones
  • Piezas o producto fabricado
  • Materia prima utilizada
  • Piezas malas desechadas
  • Recuentos y alarmas de averías

En la mayoría de los casos, el equipo de fabricación se automatiza mediante el uso de un controlador lógico programable (PLC). Estos dispositivos no solo ejecutan el equipo de acuerdo con la forma en que están programados, sino que también recopilan y recopilan datos de ese equipo.

Obtener datos de esos PLC implica software que se ejecuta en un servidor en la misma red que esos PLC. Hay muchos proveedores que han escrito software para obtener datos de esos controladores y llevarlos a un historial de datos o una base de datos.

Los líderes del historiador de datos en esta área incluyen:

  • OSIsoft: Esta empresa ha existido durante décadas e incluye «integradores» o controladores que pueden obtener datos de casi cualquier tipo de procesador, sensor o base de datos.
  • FactorytalkRockwell Automation, líder en automatización desde hace mucho tiempo, produjo su propio historiador de datos llamado Factorytalk para ayudar a sus clientes a recopilar datos de procesadores de máquinas.
  • Aveva: Anteriormente conocido como Wonderware, AVEVA Historian promete proporcionar «acceso abierto» a los datos de la máquina, como datos de proceso, alarmas, eventos y más.
  • Icónicos: Un jugador más pequeño en el mercado de historiadores de datos, los creadores de Iconics prometen proporcionar «archivo de alta velocidad» para que la resolución de los datos almacenados coincida con lo que ocurrió originalmente en la máquina.

Casi todos estos proveedores de software incluyen herramientas de análisis de datos para acompañar su solución de historial de datos. La elección de la solución de recopilación y análisis de datos adecuada para su planta de fabricación realmente depende de los controladores que utilice, cómo desee almacenar los datos y cuánto esté dispuesto a gastar.

Visualización de datos

La herramienta más popular para recopilar, analizar y visualizar datos comerciales es Microsoft PowerBI.

PowerBI es una poderosa herramienta de visualización ofrecida por Microsoft que le permite traer datos de muchas fuentes de datos diferentes. Luego, puede dividir los datos en varios gráficos circulares y de barras, gráficos de líneas, tablas y más.

La capacidad de combinar información de varias fuentes de datos le permite encontrar correlaciones que antes no hubieran sido posibles. Ésta es la magia del análisis de datos moderno. Proporciona la capacidad de obtener información que nunca antes fue posible antes de las herramientas que le permiten visualizar datos de muchas fuentes.

PowerBI no es la única aplicación con la capacidad de manipular y visualizar datos de esta manera. De hecho, existe un mercado en crecimiento para este tipo de herramientas.

Las principales herramientas de visualización de datos actuales incluyen:

  • Metabase: Una solución de código abierto (gratuita) que se promociona a sí misma para permitir que las personas de su organización «hagan preguntas y aprendan de los datos».
  • Cuadro: Una plataforma de visualización de datos popular utilizada en muchas industrias diferentes. Está disponible la conectividad con muchas fuentes de datos diferentes.
  • Whatagraph: Popular entre las agencias de marketing porque es fácil producir informes fáciles de entender. La herramienta incluye generación de informes automatizada y puede enviarlos automáticamente por correo electrónico a cualquier persona.
  • JasperReports: Esta es otra solución de informes de código abierto. Su poder proviene de la capacidad de generar informes en muchos formatos diferentes, como documentos impresos, PDF e informes basados ​​en la web.

La opción con la que decida ir realmente depende de la inversión que usted o su organización quieran realizar. Afortunadamente, hay excelentes opciones de código abierto disponibles si es ahí por donde necesita comenzar.

Procesamiento de datos

Una de las nuevas técnicas de análisis de datos más poderosas es algo llamado minería de datos.

La minería de datos se centra en el uso de modelos estadísticos para extraer patrones y tendencias de un gran volumen de datos con el fin de predecir tendencias futuras.

Las aplicaciones que pueden realizar análisis estadísticos de minería de datos son altamente especializadas y, a menudo, deben personalizarse para la aplicación o situación en cuestión.

Los tipos de análisis de minería de datos incluyen:

  • Análisis de datos exploratorios (EDA): implica la búsqueda de patrones en los datos para identificar nuevas tendencias o aprender nueva información.
  • Análisis de datos confirmatorios (CDA): implica el uso de todos los datos recopilados para intentar determinar si las correlaciones sospechadas son verdaderas.

Algunas de las herramientas de software de minería de datos líderes disponibles en el mercado en la actualidad incluyen:

  • Minero rápido: Un excelente sistema de análisis predictivo de código abierto escrito en Java. Es capaz de aprendizaje automático, análisis predictivo y minería de texto.
  • Sisense: Software con licencia diseñado para inteligencia empresarial, con la capacidad de escalar para grandes organizaciones. Incluye un excelente módulo de informes.
  • Oráculo: Uno de los nombres líderes en la industria de datos, Oracle ofrece una función de minería de datos dentro de SQL que permite a las organizaciones usar datos almacenados en una base de datos Oracle.
  • IBM Cognos: Este software es capaz de procesar grandes volúmenes de datos para identificar tendencias importantes. Estos se pueden utilizar para generar informes para la administración u otros.
  • SAS: Otro gran nombre en la industria de los datos, Statistical Analysis System (SAS) fue diseñado específicamente para extraer, administrar e incluso actualizar datos basados ​​en resultados analíticos.

Como puede ver, el análisis de datos tiene muchas facetas y las herramientas que necesita utilizar realmente dependen de lo que espera aprender de esos datos.

Los avances en el análisis de datos continúan avanzando cada año, y cualquier empresa u organización que espera mantenerse a la vanguardia en su industria debe estar al tanto de las herramientas de análisis de datos disponibles y utilizarlas en su máximo potencial.

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