El análisis de datos es el proceso de utilizar datos para extraer información útil. Se utiliza en empresas y organizaciones de todos los tamaños.
En el análisis de datos hay varios procesos como son la limpieza, la transformación de datos y el modelado de datos. También puede involucrar el uso de técnicas estadísticas y de minería de datos para identificar patrones y tendencias.
El objetivo del análisis de datos es permitir que las personas tomen decisiones basadas en esos datos.
¿Qué herramientas se utilizan para el análisis de datos?
Las principales herramientas que se utilizan para el análisis de datos son las hojas de cálculo, como son Excel o Google Sheets, solo con estás herramientas ya se puede hacer análisis bastantes buenos.
También hay que mencionar SQL, el lenguaje de consulta de base datos que se ha convertido en la lengua franca del análisis de datos.
En cambio, para empresas que utilizan mucho sus datos y necesitan tenerlos actualizados en todo momento, se suelen utilizar herramientas de BI o Business Intelligence que en español se puede traducir a inteligencia de negocios.
Estas herramientas permiten importar los datos de forma automática y crear cuadros de mando o dashboards, donde se pueden visualizar todos los KPIs del negocio.
¿Qué es un KPI?
Un KPI es un Key Performance Indicator, que en español significa indicador clave de rendimiento.
Diferentes empresas utilizan diferentes herramientas de BI, las más comunes son Power BI, QlikSense y Tableau. Hay muchas más.
Si no puedes medirlo, no puedes mejorarlo
Hay una cita muy famosa de Peter Drucker, un famoso consultor y profesor de negocios y autor del famoso libro El ejecutivo eficaz que dice: “Si no puedes medirlo, no puedes mejorarlo.”
Si no puedes medirlo, no puedes mejorarlo
Peter Drucker
En eso consiste el análisis de datos, consiste en tomar acciones con el objetivo de mejorar el resultado y luego medir el resultado de las acciones tomadas, para ver si realmente se han mejorado los resultados.
¿Cómo aprendo análisis de datos?
Aprender análisis de datos no se hace del día a la mañana. Necesitas desarrollar una forma de pensar y trabajar.
Empieza entendiendo qué pregunta quieres responder y aprende a trabajar con datos reales, y ve incorporando herramientas poco a poco: hojas de cálculo, SQL, algo de estadística y, más adelante, programación.
La clave está en practicar con casos reales, equivocarte, iterar y aprender a comunicar conclusiones de forma clara. Si eres constante y sigues un camino estructurado, el análisis de datos se aprende paso a paso, incluso aunque empieces desde cero.
Aprende análisis de datos en Datademia
Todo lo que hemos mencionado lo puedes aprender en el Data Analyst Bootcamp de Datademia donde en menos de tres meses te convertirás en un analista de datos listo para entrar al mercado laboral.
Si estás decidido en convertirte en un experto en datos y tomartelo enserio, te puedes inscribir al MDA – Máster en Datos y Analítica donde te convertirás en un experto en diferentes ámbitos del mundo de los datos en menos de 9 meses.
Inscribiéndote a nuestro máster te convertirás en un experto en datos aprendiendo diferentes aspectos del mundo de los datos desde el análisis de datos, negocios y estrategia, ciencia de datos y la ingeniería de datos. En el máster también tendrás tres proyectos prácticos para cada una de las secciones principales, para que puedas usarlos en tu portfolio a la hora de conseguir trabajo.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Qué es el análisis de datos y por qué es importante?
El análisis de datos es el proceso de examinar, limpiar y modelar datos con el fin de extraer información útil, identificar patrones y tomar decisiones informadas. Es crucial para la toma de decisiones basadas en datos en negocios y otros ámbitos porque permite entender mejor los fenómenos y mejorar los resultados.
¿Qué herramientas son esenciales para el análisis de datos?
Las herramientas esenciales incluyen hojas de cálculo como Excel y Google Sheets para análisis básicos, SQL para la manipulación de datos en bases de datos, y herramientas de BI (Business Intelligence) como Power BI, QlikSense y Tableau para visualizaciones avanzadas y manejo de KPIs.
¿Qué son los KPIs y por qué son importantes en el análisis de datos?
Los KPIs (Key Performance Indicators o indicadores clave de rendimiento) son métricas que ayudan a medir el éxito de una organización en alcanzar sus objetivos. Son fundamentales en el análisis de datos porque permiten a las empresas evaluar su rendimiento y tomar decisiones estratégicas basadas en datos.
¿Cómo puede el análisis de datos mejorar la toma de decisiones en una organización?
El análisis de datos mejora la toma de decisiones al proporcionar insights basados en datos que ayudan a entender mejor los problemas, predecir tendencias, identificar oportunidades de mejora y evaluar el impacto de las decisiones tomadas, lo cual conduce a estrategias más efectivas y resultados optimizados.
¿Cuál es la diferencia entre análisis de datos, ciencia de datos y ingeniería de datos?
El análisis de datos se centra en procesar y analizar conjuntos de datos para extraer información útil. La ciencia de datos incluye el análisis de datos pero también implica la creación de modelos predictivos y algoritmos. La ingeniería de datos se enfoca en el diseño y construcción de sistemas para recopilar, almacenar y analizar datos a gran escala.
¿Cómo puedo empezar a aprender análisis de datos?
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