Big Data y su uso: el futuro de cualquier empresa
El análisis de datos, su uso y los beneficios que su buen manejo pueden dejarle a las empresas ha tomado auge. El 90% de los datos analizados y hechos actualmente se ha producido en la última década según IBM.
Big Data, compañía de datos, análisis de datos o minado de datos, por su término en ingles data mining han sido la piedra angular en el éxito y consolidación de la mayoría de las empresas que existen actualmente.
Como un avance netamente tecnológico e informático, los datos serán aliados en su éxito. Para dar pasos seguros en este nicho o empezar su empresa de análisis de datos, ¡debe leer este artículo!
Definición del análisis de datos: proceso con utilidad y éxito
El análisis de datos es un proceso mediante el cual se analizan desde un punto de vista matemático, informático y estadístico el comportamiento medible de las empresas y sus servicios.
Se realizan varios procesos, que a su vez pasan por distintas etapas con la finalidad de encontrar soluciones y crear conclusiones para optimizar el funcionamiento de la compañía.
El término ha tomado relevancia en los últimos años, pero son procesos que existen desde hace más de una década, y que se han afianzado con las necesidades y consumo del público global.
Beneficios del análisis de datos en las empresas y el mercado mundial
Las empresas de análisis de datos son las encargadas de organizar, filtrar, adquirir, y comprender los datos, a fin de estudiarlos y convertirlos en información de uso valioso aplicable al modus operandi de la empresa.
Una compañía que trabaja de analista de datos es una compañía que sirve. No trabaja para ella misma (solo en casos muy específicos) pues provee sus servicios para ayudar a otras empresas a conseguir su éxito.
¿Beneficios del análisis de datos? Incontables, pero le daremos una idea en esta lista:
- Permite medir el impacto y la impresión de nuestro servicio.
- Ayuda a minimizar gastos.
- Le da una ventaja sobre sus competidores.
- Permite identificar de manera más acertada qué quiere el cliente y cómo.
- Respalda o desecha el modelo actual que usa en su empresa.
- Muestra los lados fuertes y débiles de su servicio.
- Ayuda a predecir cómo actúa su mercado y sus tendencias.
- Le permite ser más asertivo en la toma de decisiones.
- Es útil en cualquier tipo de empresa o negocio, sin importar su tamaño o nicho.
- Al poseer una base de datos, puede compartir y unir datos o archivos en cualquier ordenador.
- Otorga seguridad a las decisiones tomadas.
Empresas de análisis de datos reconocidas a nivel internacional
- Xplenty: hablar de análisis de datos es hablar de Xplenty. Siendo una empresa de servicios y de IT, ofrece soluciones de software, análisis masivo de datos, plataformas escalables en la nube y alternativas para la atención al cliente.
Posee una interfaz gráfica atractiva y da servicios para PYMES y grandes empresas.
- SG Analytics: es una de las principales empresas de análisis de datos, operando en USA, UK y Suiza. Sus servicios se adaptan a marketing, tecnología y IT, así como gráficos y visualizaciones de interfaz.
- Vizzuality: siendo una startup fundada en 2009 en Madrid, Vizzuality cuenta con clientes como The White House, NASA, Google y Oceana en su portfolio.
Se especializa en la visualización de datos, como deja ver su nombre, y su producto más famoso es CartoDB, usado por Oxford, Yale y Twitter.
- HP Enterprise: HP ha dado soluciones físicas en todo momento, pero ahora le está dando enfoque al mundo digital del Big Data. Apostando por IDOL con alternativa IT, y Vertica y Autonomy con sus principales software de análisis de datos. Sus servicios van orientados a finanzas y administración, algo que todas las empresas necesitan.
Tipos de análisis de datos: etapas de una empresa y su crecimiento
El análisis de datos tiene un sinfín de clasificaciones, sin embargo, le mostraremos el tipo de análisis según su función. Son 3 grandes vertientes con 3 subdivisiones. Le ayudarán a guiar y encaminar su empresa según en qué etapa esté.
- Análisis de datos cualitativo: es ideal para la primera etapa de las empresas. Se trata de analizar y conocer la opinión de los clientes, a fin de estudiar qué productos se venden más y por qué se venden más. Se hace a través de encuestas, grupos de opinión o comentarios en redes sociales.
- Análisis de datos cuantitativos: supone la segunda etapa de una empresa que va en crecimiento. Analiza números y su comportamiento para saber cómo están influenciando en la empresa. Se aplica a fin de explorar hipótesis y descubrir patrones en ventas y usuarios.
- Análisis de datos descriptivo: los análisis descriptivos se fundamentan en entender información dentro de un periodo de tiempo. Responde a preguntas como el número de clientes que compró un producto, cantidad de quejas o reclamaciones, devoluciones, etc. A su vez, el análisis descriptivo se clasifica en:
- Análisis predictivo: sirve para entender a futuro el comportamiento de las ventas, los clientes e incluso los ingresos de la empresa y su nicho.
- Análisis de diagnóstico: es un tipo de análisis de datos que se fundamenta en encontrar la base de los problemas que están ocurriendo y todas sus posibles soluciones.
- Análisis prescriptivos: es un tipo de análisis avanzado, pues actúa de manera estable a fin de ser una luz guía en cómo debe funcionar la empresa a partir de ciertos factores y los resultados de este análisis.
Herramientas para el análisis de datos: esenciales y útiles en el proceso
Parte de la costumbre y de la era tecnológica es que siempre exista una opción que pueda hacerlo todo más fácil y estas herramientas le ayudarán en cualquiera que sea su tipo de análisis de datos.
- Microsoft Excel: es una herramienta que usan tanto programadores como no programadores. Sirve para ordenar datos, hacer sumas de grandes cantidades, crear gráficos sencillos de entender, y posee funciones aritméticas fáciles de usar.
Y si, si puede hacer análisis de datos, aquí puede leer como.
- Microsoft Power BI: al ser una herramienta de Microsoft se integra con todas las aplicaciones de Suite Office, incluyendo Excel.
Tiene una interfaz basada en gráficos de alta complejidad y ayuda a medir el rendimiento de cualquier empresa. Posee una versión gratuita, Microsoft Power BI Desktop y Power BI Pro que es de pago.
- Tableu: es una herramienta basada en estudio de gráficos y análisis de datos. Su interfaz es intuitiva y permite al usuario aprender de manera rápida. Tiene modalidad por usuario y por empresas. Es famoso por sus cuadros de mando.
- SAS: aumenta la dificultad, pues para explotar todo su potencial debe conocer sobre programación. Está dirigido a las empresas y tiene un uso más corporativo. Es un programa potente, pues no se cuelga por muchos datos que registre.
- Minitab: orientada a las PYMES, Minitab permite la visualización de metas, estadísticas de producto, análisis de calidad o desarrollo de objetivos. Permite copiar y pegar datos desde Excel. Es rápida y le permitirá crear análisis estadísticos en poco tiempo.
- Rapidminner: permite la aplicación de bloques de datos desde R o Python. Es similar a Matlab y destaca por tener más de 500 operadores que permiten funciones de análisis, despliegue de datos, análisis predictivos, visualización, gráficas y carga ETL de datos.
Lenguajes de programación más usados en empresas de análisis de datos
Existen distintos lenguajes de programación, y según su empresa, debe saber cuál le va mejor.
Lea, estudie y analice cuál de estos lenguajes de programación, que destacan por ser los más usados en cualquier tipo de empresa, sería el ideal para usted:
- SQL: es el principal lenguaje de programación en cuanto a datos se refiere. Existe desde 1974 y permite un entendimiento rápido y fácil de lo que se hace.
Su modalidad varía, pues en algunas divisiones es totalmente gratuito y para opciones más avanzadas se necesita licencia.
Es ideal para el procesamiento de datos.
- Python: su interfaz sencilla y totalmente entendible hace del un competidor por ser el lenguaje más usado. Es el más popular en análisis de datos y es perfecto para aquellos que sean novatos en programación. Python funciona para análisis de datos como implementación de algoritmos, procesamiento de datos y entrenamiento de algoritmos.
- JavaScript: orientado a la construcción de páginas web y desarrollo de aplicaciones, Java es un lenguaje de gran seguridad y flexible ante la integración de datos en la base de código.
Su único contra es que posee pocas opciones de estadística avanzada en sus bibliotecas integradas. No se debe confundir con Java, son dos lenguajes diferentes.
- R: es ideal para visualizaciones intuitivas y análisis estadísticos más detallados. R cuenta con opciones de análisis masivo de datos por su división de RStudio.
Es el lenguaje ideal para personas con nociones o estudios como contabilidad o estadística avanzada. Sus visualizaciones permiten asimilar rápidamente su uso. Es un lenguaje más específico que Python o SQL.
- Julia: Julia es similar a Python. Lanzado en 2011 al mercado, es una opción simple y con características dirigidas al análisis numérico, pero puede usarse para propósitos generales. Los usuarios lo prefieren por su legibilidad rápida.
Business Name Generator: Nuestro generador de nombres para empresas de análisis de datos
Ya que se detuvo a leer, debemos cumplir y hacer que su tiempo valga, por eso, le presentamos business name generator, un generador de nombres para empresas de análisis de datos, entre otras.
Para usarlo, sigue estos simples pasos:
- Visite la web de Business Name Generator (generador de nombres de empresas de análisis de datos).
- Elija el idioma de su preferencia de los 19 que posee.
- Escriba entre 3 y 4 palabras en la barra de búsqueda y pulse “generar” en el botón negro.
Es importante que no use acentos, guiones o cualquier signo pues eso cortará o eliminará esa letra en la búsqueda.
Al usarlo, puede:
- Guardar sus opciones favoritas presionando la estrellita.
- Obtener mejores resultados usando el filtro de búsqueda.
- ¡Usarlo cuantas veces quiera! Es gratis.
20 nombres para empresas de análisis de datos
- Pandora Empresa de data-análisis
- Numberse
- Flitwitch Solutions
- Zuma Analítica Empresarial
- Orseus Software
- Kintatonic
- RoOt
- Artika Analistas de datos
- ¡Qubic
- Bleu Analistas de datos
- Grupo Zeus de Analítica Comercial
- I.TBy Servicios de estadística y analítica
- Four2 Software
- Versus
- Séneka Firma de análisis de datos
- Cubo Negro Analítica de datos
- Grupo de analítica y estadística empresarial Pynox
- Firenze Soluciones Analiticas Comerciales
- Naxira
- Olp0i Saas
Algunos términos relacionados al análisis de datos
- Ciencia de los datos: se refiere a los métodos, programas y estudios que se necesitan hacer para el buen entendimiento de los datos de una empresa.
- Big Data: Big data o Macrodatos definen la cantidad de datos que procesa y produce una empresa, ya sea de forma ordenada o no.
- ETL: extraer, transformar y cargar (Extract-Transform-Load) definen las etapas del análisis de datos. Los datos se extraen de las fuentes de datos, se transforman en información al hacerse el análisis pertinente y se cargan para ser estudiados y comprendidos. Es el enfoque tradicional.
- Saas: son las siglas en inglés para definir aquellas empresas que tienen Softwares-as-a–Service .Por lo tanto, son empresas que prestan servicios de análisis de datos y herramientas digitales empresariales.
- Data Lake: un lago de datos es un lugar digital donde se almacenan datos de cualquier tipo y formato sin ser alterados y habiendo sido alterados, sin forma general, a fin de poder tomarlos de allí cuando se necesiten.
- Mining: es el proceso de estudio, también llamado minería de datos en el cual se analizan y extraen los datos necesarios para un tipo de análisis. Este trabajo corresponde a los Data Scientist o científicos de datos.