Concepto de análisis de datos

El análisis de datos es el proceso de estudiar y procesar datos, lo que conduce a la extracción de información útil y a la toma de determinadas decisiones.

Las empresas modernas se adhieren al principio de mejora continua. De acuerdo con ello, es necesario tomar constantemente medidas para mejorar la eficiencia del sistema de producción, la efectividad del sistema de gestión, la productividad de los empleados, etc. Esto requiere el cumplimiento de ciertas condiciones, una de las cuales es el análisis de datos.

Concepto y significado del análisis de datos

El análisis de datos es una función distinta en una empresa que implica explorar, filtrar, transformar y modelar datos. El objetivo es extraer información útil, a partir de la cual se toman posteriormente determinadas decisiones de gestión.

En la empresa desde el punto de vista de la gestión de la calidad debería conducir a la formulación de conclusiones sobre en qué área se puede mejorar la eficacia del sistema de gestión de la calidad de forma continua. Para ello, primero es necesario trabajar con información sobre la satisfacción del cliente, los requisitos del producto y su cumplimiento, las características y tendencias de los procesos y productos (en particular, la posibilidad de tomar acciones preventivas), proveedores.

Los análisis tiene muchos aspectos y enfoques, abarcando diferentes métodos en diversos campos de la ciencia y la actividad. Sin embargo, hoy en día el análisis de datos está predominantemente asociado con los campos de las matemáticas y la informática, que proporcionan a los investigadores métodos matemáticos y algoritmos computacionales para calcular datos a partir del conocimiento.

Métodos de análisis

A día de hoy, el análisis de datos en una empresa se puede realizar utilizando diversas herramientas. Por tanto, los siguientes métodos son los más populares en la actualidad:

• Análisis de negocios: análisis de fuentes internas y externas para aumentar la rentabilidad y crear una ventaja competitiva;
• Análisis de texto: procesamiento de texto fuente y materiales escritos (resultados de encuestas, reseñas en línea, mensajes en Internet, correos electrónicos, etc.);
• Análisis de streaming: agregación, filtrado y evaluación de grandes volúmenes de datos que están actualmente en movimiento después de desencadenar un evento mediante una determinada acción;
• Aprendizaje automático: el uso de inteligencia artificial (es decir, máquinas) para crear automáticamente modelos que puedan analizar conjuntos de datos complejos;
• Visualización de datos: creación de representaciones visuales precisas de datos en forma de cuadros y gráficos que identifican rápidamente tendencias y patrones en los datos;
• Análisis predictivo: predecir la probabilidad de un evento futuro como resultado de una combinación de aprendizaje automático, estadísticas y datos históricos;
• Análisis exploratorio de datos: el uso de estadísticas (gráficos e indicadores cuantitativos ) para interpretar conjuntos de datos, identificar y estudiar características clave y encontrar patrones.

Esta lista de métodos no es exhaustiva, pero son los que utilizan los representantes empresariales en la gran mayoría de los casos.

Procedimiento

El análisis eficaz de los datos se garantiza, en primer lugar, mediante la implementación coherente y correcta de todas las etapas por parte de los funcionarios de la empresa. Primero, se formulan los objetivos y las tareas correspondientes del análisis de datos. Deben ser específicos, mensurables, alcanzables, relevantes, basados ​​en el tiempo y priorizados.

A continuación, debe desarrollar preguntas que puedan responderse utilizando los datos recopilados. Preguntas como estas deberían ayudarle aún más a seleccionar las métricas y las herramientas de análisis de datos más útiles.

Una vez que se han planteado las preguntas y se han seleccionado las herramientas de análisis de datos, puede comenzar la recopilación de datos, lo que puede implicar varias estrategias diferentes. Por tanto, la práctica demuestra que es posible utilizar los siguientes métodos de recopilación de datos:

• Encuestas a clientes.
• Monitoreo de datos de transacciones.
• seguimiento en línea.
• Análisis de medios digitales.
• Monitoreo de redes sociales.
• Entrevistas personales.
• Recopilación de datos de registro y suscripción.
• Seguimiento del tráfico en la tienda, etc.

Los datos recogidos están sujetos a limpieza y transformación. Esto significa que los datos incorrectos, corruptos, duplicados o incompletos que contengan información inútil deben eliminarse del conjunto de datos. Actualmente, esta etapa se lleva a cabo mediante un software especial que identifica y elimina automáticamente los datos innecesarios. Los datos restantes deben presentarse en el formato correcto, es decir, sin errores estructurales.

Luego, los datos limpios y transformados se aplican a la herramienta de análisis de datos seleccionada para identificar patrones y buscar inconsistencias. Y para sacar con precisión la conclusión final, es necesario revisar periódicamente los objetivos y preguntas iniciales.

Las conclusiones extraídas de la finalización del análisis de datos se compilan en un informe que debe presentarse a los líderes empresariales, las partes interesadas clave y los miembros del equipo. Además, al redactar un informe, es necesario utilizar un lenguaje claro y conciso que le dé una forma comprensible.

Así, el principio de mejora continua en una empresa moderna se implementa, entre otras cosas, como resultado del análisis de datos, cuya importancia ha aumentado significativamente en la economía postindustrial de la información.