¿Cómo elegir una herramienta de análisis de datos? ¿Qué funciones se requieren?

El análisis de datos permite a las empresas analizar todos sus datos (en tiempo real, históricos, no estructurados, estructurados, cualitativos) para identificar patrones y generar insights para informar y, en algunos casos, automatizar la toma de decisiones, vincular la inteligencia de datos a la acción. Las mejores soluciones de herramientas de análisis de datos de la actualidad respaldan el proceso de análisis de un extremo a otro, desde el acceso, la preparación y el análisis de los datos hasta la implementación del análisis y el seguimiento de los resultados.

Echamos un vistazo a las funciones que debe tener las herramientas de análisis de datos.

1. Inteligencia empresarial y generación de informes

Analizar datos y proporcionar información procesable a los ejecutivos comerciales y otros usuarios finales para que puedan tomar decisiones comerciales informadas es uno de los usos más importantes del análisis de datos. El análisis de datos, también conocido como “inteligencia empresarial”, es un portal de información para cualquier empresa. Los consumidores, desarrolladores, modeladores de datos, gerentes de calidad de datos, ejecutivos de negocios, gerentes de operaciones y otros confían en los informes y paneles para ayudar a monitorear el progreso del negocio, el estado, las interrupciones, los ingresos, los socios, etc.

2. Organización de datos / Preparación de datos

Una buena solución de análisis de datos incluye funciones de preparación de datos y clasificación de datos de autoservicio factibles, que pueden recopilar datos de manera fácil y rápida de varias fuentes de datos incompletas, complejas o desordenadas, y limpiarlas para facilitar el mashup y el análisis.

3. Visualización de datos

Para recopilar información a partir de los datos, muchos analistas y científicos de datos confían en la visualización de datos o la representación gráfica de los datos para ayudar a las personas a explorar e identificar de forma intuitiva patrones y valores atípicos en los datos. Las excelentes soluciones de análisis de datos incluirán capacidades de visualización de datos para hacer que la exploración de datos sea más fácil y rápida.

4. Análisis Geoespacial y de Ubicación

Si tu solución de análisis no incluye análisis geoespacial y de ubicación, entonces generalmente no tiene ningún sentido analizar grandes conjuntos de datos. Agregar esta capa de inteligencia al análisis de datos te permite desarrollar conocimientos y descubrir relaciones en los datos que quizás nunca haya visto antes. Puedes predecir mejor dónde están tus clientes más valiosos y cómo comprarán los productos.

5. Análisis Predictivo

Hoy en día, uno de los usos más importantes del análisis de datos comerciales es predecir eventos. Por ejemplo, predecir cuándo fallará una máquina o cuánto inventario se necesitará en una tienda en particular en un momento específico. El análisis predictivo implica la adquisición de datos históricos y la creación de modelos para ayudar a predecir eventos futuros. Tradicionalmente, la analítica avanzada ha sido el campo de científicos de datos, estadísticos e ingenieros de datos bien capacitados. Pero con el avance del software, los científicos de datos ciudadanos están desempeñando cada vez más estos roles. Muchas empresas de análisis predicen que los científicos de datos ciudadanos superarán a los científicos de datos en la cantidad de análisis avanzados generados.

6. Aprendizaje Automático

El aprendizaje automático implica la automatización de modelos de análisis iterativos utilizando algoritmos que pueden aprender iterativamente de los datos y optimizar el rendimiento. Con los algoritmos de aprendizaje automático para big data, puedes hacer que las computadoras funcionen para encontrar nuevos patrones y conocimientos sin tener que programar explícitamente su apariencia. Buscando soluciones de análisis de datos que puedan proporcionar búsqueda en lenguaje natural, análisis de imágenes y análisis mejorado.

7. Análisis de flujo de datos

El procesamiento de eventos en tiempo real en coyunturas críticas se ha convertido en una función clave del análisis de datos actual. La extracción de datos de dispositivos de transmisión de IoT, fuentes de video, fuentes de audio y plataformas de redes sociales en tiempo real es una función básica de las principales soluciones analíticas de la actualidad.