Herramientas de datos
El análisis de datos es una práctica fundamental de las empresas modernas. Elegir la herramienta de análisis de datos adecuada es un reto, ya que ninguna herramienta se adapta a todas las necesidades. Para ayudarle a determinar qué herramienta de análisis de datos se adapta mejor a su organización, vamos a examinar los factores importantes para elegir entre ellas y, a continuación, veremos algunas de las opciones más populares del mercado actual.
Hay que tener en cuenta algunas cosas antes de evaluar las herramientas disponibles. En primer lugar, debe comprender los tipos de datos que su empresa desea analizar y, por extensión, sus requisitos de integración de datos. Además, antes de empezar a analizar los datos, tendrá que seleccionar las fuentes de datos y las tablas y columnas que contienen, y replicarlas en un almacén de datos para crear una única fuente de verdad para el análisis. También deberá evaluar la seguridad y el control de los datos. Si los datos se comparten entre departamentos, por ejemplo, debe haber sistemas de control de acceso y permisos para proteger la información sensible.
Una vez que tengas los datos listos, puedes probar a analizarlos con diferentes herramientas. ¿Cómo encontrar una que se adapte a su empresa? Empiece por considerar las necesidades empresariales de su organización y por saber quién va a utilizar su herramienta de análisis. ¿La utilizarán analistas de datos sofisticados y científicos de datos, usuarios no técnicos que necesitan una interfaz intuitiva, o debería adaptarse a ambos tipos de usuarios? Algunas plataformas ofrecen una experiencia interactiva para iterar en el desarrollo del código -normalmente mediante SQL-, mientras que otras se centran más en el análisis de apuntar y hacer clic para los usuarios menos técnicos. La herramienta también debe ofrecer soporte para visualizaciones relevantes para su empresa.
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Para poder realizar el análisis de datos al más alto nivel posible, los analistas y profesionales de datos utilizarán herramientas y software que garanticen los mejores resultados en diversas tareas, desde la ejecución de algoritmos, la preparación de datos, la generación de predicciones, la automatización de procesos, hasta tareas estándar como la visualización y la elaboración de informes sobre los datos. Aunque hay muchas de estas soluciones en el mercado, los analistas de datos deben elegir sabiamente para beneficiar sus esfuerzos analíticos. Dicho esto, en este artículo, cubriremos las mejores herramientas de análisis de datos y nombraremos las características clave de cada una en función de varios tipos de procesos de análisis. Pero primero, comenzaremos con una definición básica y una breve introducción.
Las herramientas para analistas de datos es un término que se utiliza para describir el software y las aplicaciones que los analistas de datos utilizan para desarrollar y realizar procesos de análisis que ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones de negocio, reduciendo los costes y aumentando los beneficios.
Para tomar la mejor decisión posible sobre el software que debe elegir como analista, hemos recopilado una lista de las principales herramientas para analistas de datos que tienen diversos enfoques y características, organizadas en categorías de software y representadas con un ejemplo de cada una. Empecemos.
Herramientas de análisis de datos
Las herramientas de recopilación y análisis de datos se definen como una serie de gráficos, mapas y diagramas diseñados para recopilar, interpretar y presentar datos para una amplia gama de aplicaciones e industrias. Se han desarrollado diversos programas y metodologías para su uso en casi cualquier industria, desde la fabricación y la garantía de calidad hasta los grupos de investigación y las empresas de recogida de datos.
Gráfico de control: Gráfico utilizado para estudiar cómo cambia un proceso a lo largo del tiempo. La comparación de los datos actuales con los límites de control históricos permite sacar conclusiones sobre si la variación del proceso es constante (en control) o es imprevisible (fuera de control, afectada por causas especiales de variación).
Diseño de experimentos (DOE): Método para llevar a cabo experimentos cuidadosamente planificados sobre un proceso. Por lo general, el diseño de experimentos implica una serie de experimentos que comienzan por examinar ampliamente un gran número de variables y luego se centran en las pocas críticas.
El servicio SafeMeasures® del Children’s Research Center utiliza herramientas de calidad para ayudar a navegar por la niebla de datos y proporcionar un análisis significativo. Los resultados de los organismos que utilizan el servicio demuestran cómo la disponibilidad de datos oportunos y útiles ha mejorado drásticamente la documentación, la prestación y la supervisión de los servicios de protección infantil.
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A lo largo de los años, el santo grial de la analítica de datos estaba restringido principalmente a unos pocos nichos de negocio que poseían herramientas de inteligencia empresarial propias. En aquel entonces, la generación de datos era compleja, al igual que su recopilación y curación. Luego llegó la revolución del big data impulsada por el florecimiento del hardware. Esto dio lugar a las herramientas de análisis de datos.
Las herramientas de análisis de datos se convirtieron en la corriente principal, ya que los conocimientos permitieron a las empresas obtener una ventaja competitiva. Inicialmente, las empresas que tenían un análisis superior con datos estructurados se diferenciaban, pero debido a las técnicas de aprendizaje automático, las organizaciones que aprovechan los conocimientos de los datos no estructurados están por delante del resto. Como resultado, las herramientas de análisis de datos están integrando ahora la Inteligencia Artificial para entender el lenguaje natural y proporcionar conocimientos profundos en un instante.
Este artículo proporciona una guía completa sobre las mejores herramientas de análisis de datos en 2022. También ofrece una breve visión general del análisis de datos y los tipos de análisis de datos y sus beneficios para cualquier organización. Además, comprenderá algunos de los factores críticos para elegir las mejores herramientas de análisis de datos para su caso de uso. Lea cómo puede aprovechar estas herramientas para su organización.
