¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos convierte datos sin procesar en información práctica. Incluye una serie de herramientas, tecnologías y procesos para encontrar tendencias y resolver problemas mediante datos. El análisis de datos puede dar forma a los procesos empresariales, mejorar la toma de decisiones y fomentar su crecimiento.

¿Por qué es importante el análisis de datos?

El análisis de datos ayuda a las empresas a obtener una mayor visibilidad y un conocimiento más profundo de sus procesos y servicios. Les proporciona información detallada sobre la experiencia del cliente y sus problemas. Al cambiar el paradigma más allá de los datos para conectar los conocimientos con la acción, las empresas pueden crear experiencias personalizadas para los clientes y productos digitales relacionados, optimizar las operaciones y aumentar la productividad de los empleados.

¿Qué es el análisis de macrodatos?

Los macrodatos describen grandes conjuntos de datos diversos -estructurados, no estructurados y semiestructurados- que se generan continuamente a gran velocidad y en grandes volúmenes. Los macrodatos suelen medirse en terabytes o petabytes. Un petabyte equivale a 1 000 000 de gigabytes. Para poner esto en perspectiva, considere que una sola película en alta definición contiene alrededor de 4 gigabytes de datos. Un petabyte equivale a 250 000 películas. Los grandes conjuntos de datos miden entre cientos, miles y millones de petabytes.

El análisis de macrodatos es el proceso de encontrar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos masivos. Estos análisis complejos requieren herramientas y tecnologías específicas, potencia de cálculo y almacenamiento de datos que soporten la escala.

¿Cómo funciona el análisis de macrodatos?

El análisis de macrodatos sigue cinco pasos para analizar cualquier conjunto de datos de gran tamaño:

1. Recopilación de datos
2. Almacenamiento de datos
3. Procesamiento de datos
4. Limpieza de datos
5. Análisis de datos

Recopilación de datos

Esto incluye identificar el origen de datos y recopilar datos de allí. La recopilación de datos sigue los procesos ETL o ELT.

ETL: extracción, transformación y carga
En un proceso ETL, los datos generados se transforman primero en un formato estándar y, luego, se cargan en el almacenamiento.

ELT: transformación de la carga extraída
En la ELT, los datos se cargan primero en la memoria y, luego, se transforman en el formato requerido.

Almacenamiento de datos

Según la complejidad de los datos, éstos se pueden trasladar a un almacenamiento como los almacenamientos de datos en la nube o los lagos de datos. Las herramientas de inteligencia empresarial pueden acceder a ellos cuando sea necesario.

Comparación de los lagos de datos con los almacenamientos de datos

Un almacenamiento de datos es una base de datos optimizada para analizar datos relacionales procedentes de sistemas transaccionales y aplicaciones empresariales. La estructura y el esquema de los datos se definen previamente para optimizar la rapidez de la búsqueda y elaboración de informes. Los datos se limpian, enriquecen y transforman para que actúen como “fuente única de verdad” en la que los usuarios puedan confiar. Algunos ejemplos de datos son los perfiles de los clientes y la información sobre los productos.

Un lago de datos es diferente porque puede almacenar tanto datos estructurados como no estructurados sin ningún procesamiento posterior. La estructura de los datos o el esquema no se definen cuando se capturan los datos; esto significa que se pueden almacenar todos los datos sin necesidad de un diseño cuidadoso, lo que resulta muy útil cuando se desconoce el uso futuro de estos. Algunos ejemplos de datos son el contenido de las redes sociales, los datos de los dispositivos IoT y los datos no relacionales de las aplicaciones móviles.

Las organizaciones generalmente requieren tanto lagos de datos como almacenamientos de datos para el análisis de datos. AWS Lake Formation y Amazon Redshift pueden ocuparse de sus necesidades de datos.

Procesamiento de datos

Cuando los datos están en su sitio, hay que convertirlos y organizarlos para obtener resultados precisos de las consultas analíticas. Para ello, existen diferentes opciones de procesamiento de datos. La elección de la estrategia depende de los recursos informáticos y analíticos disponibles para su procesamiento.

Procesamiento centralizado
Todo el procesamiento se lleva a cabo en un servidor central dedicado que aloja todos los datos.

Procesamiento distribuido
Los datos se distribuyen y almacenan en diferentes servidores.

Procesamiento por lotes
Los datos se acumulan con el tiempo y se procesan por lotes.

Procesamiento en tiempo real
Los datos se procesan continuamente, y las tareas de cálculo terminan en segundos.

Limpieza de datos

La limpieza de datos implica la búsqueda de errores, como duplicaciones, incoherencias, redundancias o formatos incorrectos. Asimismo, se usa para filtrar los datos no deseados para los análisis.

Análisis de datos

Este es el paso en el que los datos brutos se convierten en información procesable. A continuación se describen cuatro tipos de análisis de datos:

1. Análisis descriptivo
Los científicos de datos se encargan de analizar estos datos para comprender lo que sucedió o sucede con ellos. Se caracteriza por la visualización de datos, como los gráficos circulares, de barras, lineales, tablas o narraciones generadas..

2. Análisis de diagnóstico
El análisis de diagnóstico es un proceso de profundización o análisis detallado de los datos para entender por qué ocurrió algo. Se caracteriza por técnicas como el análisis detallado, el descubrimiento y la minería de datos o las correlaciones. Cada una de estas técnicas usa múltiples operaciones y transformaciones para analizar los datos brutos.

3. Análisis predictivo
El análisis predictivo usa datos históricos para hacer previsiones precisas sobre las tendencias futuras. Se caracteriza por técnicas como el machine learning, la previsión, la coincidencia de patrones y el modelado predictivo. En cada una de estas técnicas, las computadoras se entrenan para invertir las conexiones de causalidad en los datos.

4. Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo lleva los datos predictivos al siguiente nivel. No solo predice lo que es probable que ocurra, sino que sugiere una respuesta óptima para ese resultado. Puede analizar las posibles implicaciones de las diferentes alternativas y recomendar el mejor curso de acción. Se caracteriza por el análisis de gráficos, la simulación, el procesamiento de eventos complejos, las redes neuronales y los motores de recomendación.

¿Cuáles son las diferentes técnicas de análisis de datos?

En el análisis de datos se usan muchas técnicas informáticas. A continuación se enumeran algunas de las más comunes:

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural es la tecnología usada para que los ordenadores entiendan y respondan al lenguaje humano hablado y escrito. Los analistas de datos usan esta técnica para procesar datos como notas dictadas, comandos de voz y mensajes de chat.

Minería de texto

Los analistas de datos usan la minería de texto para identificar tendencias en datos de texto como correos electrónicos, tuits, investigaciones y entradas de blog. Se puede usar para clasificar el contenido de las noticias, los comentarios de los clientes y los correos electrónicos de los mismos.

Análisis de datos de sensores

El análisis de los datos de sensores es el examen de los datos generados por diferentes sensores. Se usa para el mantenimiento predictivo de máquinas, el seguimiento de envíos y otros procesos empresariales en los que las máquinas generan datos.

Análisis de valores atípicos

El análisis de valores atípicos o la detección de anomalías identifica puntos de datos y eventos que se desvían del resto de los datos.

¿Se puede automatizar el análisis de datos?

Sí, los analistas de datos pueden automatizar y optimizar los procesos. El análisis automatizado de datos es la práctica de usar sistemas informáticos para hacer tareas de análisis con poca o ninguna intervención humana. Estos mecanismos varían en complejidad; van desde simples scripts o líneas de código hasta herramientas de análisis que llevan a cabo el modelado de datos, el descubrimiento de características y el análisis estadístico.

Por ejemplo, una empresa de ciberseguridad podría usar la automatización para recopilar datos de grandes franjas de actividad en la web, llevar a cabo análisis adicionales y luego usar la visualización de datos para mostrar los resultados y apoyar las decisiones empresariales. 

¿Se puede externalizar el análisis de datos?

Sí, las empresas pueden recurrir a ayuda externa para analizar los datos. La externalización del análisis de datos permite a la dirección y al departamento ejecutivo centrarse en otras operaciones básicas de la empresa. Los departamentos dedicados a la analítica empresarial son expertos en su campo; conocen las últimas técnicas de análisis y son expertos en la gestión de datos. De este modo, pueden hacer un análisis de datos más eficiente, identificar patrones y predecir con éxito las tendencias futuras. Sin embargo, la transferencia de conocimientos y la confidencialidad de los datos podrían representar desafíos empresariales en la externalización.

El análisis de datos mejora el conocimiento de los clientes

El análisis de datos puede llevarse a cabo en conjuntos de datos procedentes de diversos orígenes de datos de clientes, como las siguientes:

• Encuestas a clientes de terceros
• Registros de compras de los clientes
• Actividad en las redes sociales
• Cookies informáticas
• Estadísticas del sitio web o de la aplicación

Los análisis pueden revelar información oculta, como las preferencias de los clientes, las páginas populares de un sitio web, el tiempo que los clientes pasan navegando, los comentarios de los clientes y la interacción con los formularios del sitio web. Esto permite a las empresas responder eficazmente a las necesidades de los clientes y aumentar su satisfacción.

Caso práctico: Cómo Nextdoor usó la analítica de datos para mejorar la experiencia del cliente

Nextdoor es el centro de conexiones de confianza del vecindario y el intercambio de información, bienes y servicios útiles. Nextdoor, con el poder de la comunidad local, ayuda a las personas a llevar una vida más feliz y significativa. Nextdoor usó las soluciones de análisis de Amazon para medir la participación de los clientes y la eficacia de sus recomendaciones. El análisis de datos les permitió ayudar a los clientes a crear mejores conexiones y ver contenidos más relevantes en tiempo real.

Las campañas de marketing eficaces se basan en el análisis de datos

El análisis de datos elimina las conjeturas del marketing, el desarrollo de productos, la creación de contenidos y el servicio al cliente. Permite a las empresas desplegar contenidos específicos y ajustarlos mediante el análisis de datos en tiempo real. Este también proporciona información valiosa sobre el rendimiento de las campañas de marketing. La orientación, el mensaje y la creatividad pueden ajustarse en función del análisis en tiempo real. El análisis puede optimizar el marketing para obtener más conversiones y menos desperdicio de publicidad.

Caso práctico: Cómo Zynga usó la analítica de datos para mejorar las campañas de marketing

Zynga es una de las empresas de juegos para móviles más exitosas del mundo, con juegos de éxito como Words With Friends, Zynga Poker y FarmVille. Más de mil millones de jugadores en todo el mundo han instalado estos juegos. Los ingresos de Zynga provienen de las compras dentro de las aplicaciones, por lo que analizan en tiempo real la acción de los jugadores en el juego usando Amazon Kinesis Data Analytics para planificar campañas de marketing más eficaces dentro del juego.
 

El análisis de datos aumenta la eficiencia operativa

El análisis de datos puede ayudar a las empresas a racionalizar sus procesos, reducir las pérdidas y aumentar los ingresos. Los programas de mantenimiento predictivo, las listas de personal optimizadas y la gestión eficiente de la cadena de suministro pueden mejorar exponencialmente el rendimiento empresarial.

Caso práctico: Cómo BT Group usó el análisis de datos para racionalizar las operaciones

BT Group es el líder en telecomunicaciones y redes del Reino Unido, con clientes en 180 países. El Departamento de Soporte de Red de BT Group usó Amazon Kinesis Data Analytics para visualizar en tiempo real de las llamadas hechas en todo el Reino Unido en su red. Los ingenieros de soporte de red y los analistas de fallos usan el sistema para detectar, reaccionar y resolver con éxito los problemas de la red.

Caso práctico: Cómo Flutter usó el análisis de datos para acelerar las operaciones de juego

Flutter Entertainment es uno de los mayores proveedores de juegos y deportes en línea del mundo. Su misión es llevar el entretenimiento a más de 14 millones de clientes de forma segura, responsable y sostenible. En los últimos años, Flutter ha adquirido cada vez más datos de la mayoría de los sistemas de origen. La combinación de volumen y latencia crea un desafío continuo. Amazon Redshift ayuda a Flutter a escalar con las necesidades crecientes, pero con una experiencia consistente para el usuario final.

El análisis de datos informa sobre el desarrollo de productos

Las organizaciones usan el análisis de datos a fin de identificar y priorizar nuevas características para el desarrollo de productos. Pueden analizar las necesidades de los clientes, ofrecer más funciones en menos tiempo y lanzar nuevos productos más rápidamente.

Caso práctico: Cómo GE usó el análisis de datos para acelerar la entrega de productos

GE Digital es una filial de General Electric. GE Digital tiene muchos productos y servicios de software en varios sectores verticales diferentes. Uno de los productos se llama Proficy Manufacturing Data Cloud. Amazon Redshift les permite mejorar enormemente la transformación y la latencia de los datos para poder ofrecer más funciones a sus clientes. 

El análisis de datos respalda la ampliación de las operaciones de datos

El análisis de datos incorpora la automatización de varias tareas de datos, como la migración, la preparación, la elaboración de informes y la integración. Elimina las ineficiencias manuales y reduce el tiempo y las horas de trabajo necesarias para completar las operaciones de datos. Esto favorece la escalabilidad y permite ampliar rápidamente las nuevas ideas.

Caso práctico: Cómo FactSet usó el análisis de datos para agilizar los procesos de integración de clientes

La misión de FactSet es ser la principal plataforma abierta de contenidos y análisis. El traslado de datos implica grandes procesos, varios miembros de diferentes departamentos en el lado del cliente y varias personas en el lado de FactSet. Cada vez que había un problema, era difícil averiguar en qué parte del proceso fallaba la transferencia de datos. Amazon Redshift ayudó a agilizar el proceso y a capacitar a los clientes de FactSet para escalar más rápido y aportar más datos para satisfacer sus necesidades. 

¿Cómo puede ayudar AWS con el análisis de datos?

AWS ofrece servicios de análisis de datos completos, seguros, escalables y rentables. Los servicios de análisis de AWS se adaptan a todas las necesidades de análisis de datos y permiten a organizaciones de todos los tamaños y sectores reinventar su negocio con los datos. AWS ofrece servicios creados específicamente que proporcionan la mejor relación precio-rendimiento: movimiento de datos, almacenamiento, lagos de datos, análisis de macrodatos, machine learning y todo lo demás..

Amazon Kinesis Data Analytics es la forma racionalizada de transformar y analizar los datos de flujo en tiempo real con Apache Flink. Ofrece funciones integradas para filtrar, agregar y transformar los datos de flujo para hacer análisis avanzados.

Amazon Redshift le permite consultar y combinar exabytes de datos estructurados y semiestructurados en su almacenamiento de datos, base de datos operativa y lago de datos.

Amazon QuickSight es un servicio de inteligencia empresarial (BI) escalable, sin servidor, integrable y basado en el machine learning, creado para la nube. Con QuickSight, puede crear y publicar fácilmente cuadros de mando de BI interactivos que incluyan información obtenida a partir de machine learning.

Amazon OpenSearch Service facilita llevar a cabo análisis de registros interactivos, la supervisión de aplicaciones en tiempo real, la búsqueda de sitios web y mucho más.

Puede comenzar su proceso de transformación digital con nosotros usando lo siguiente:

AWS Data Lab: un proyecto de ingeniería conjunto entre los clientes y los recursos técnicos de AWS para acelerar las iniciativas de datos y análisis.

Programa AWS D2E: una asociación con AWS para avanzar más rápido, con mayor precisión y con un alcance mucho más ambicioso.

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