El análisis de datos es el proceso de utilizar datos para extraer información útil.
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 personalizados 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.
¿Quieres convertirte en un experto de datos?
En Datademia ofrecemos un Bootcamp donde aprenderás todo lo necesario para convertirte en un analista de datos, o un MDA – Máster en Datos y Analítica donde te convertirás en un experto en diferentes ámbitos del mundo de los datos.
Inscribiéndote a nuestro máster te convertirás en un experto en datos aprendiendo diferentes aspectos del mundo de los datos desde el análisis de datos, la ciencia de datos y la ingeniería de datos. En el máster también hay tres proyectos prácticos para cada una de las secciones principales.
¿Quieres verlo en formato video? En este video Sebastian nos explica que es el análisis de datos:
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?
Datademia ofrece un Bootcamp y un Máster en Datos y Analítica (MDA) diseñados para enseñarte desde los fundamentos del análisis de datos hasta aspectos más avanzados como la ciencia de datos y la ingeniería de datos. A través de nuestro programa educativo, también realizarás proyectos prácticos para solidificar tu aprendizaje.
¿Qué beneficios ofrece el MDA de Datademia para aspirantes a expertos en datos?
El MDA de Datademia no solo cubre aspectos teóricos y prácticos del análisis de datos, sino que también te prepara en ciencia de datos e ingeniería de datos, con tres proyectos prácticos específicos. Este enfoque integral te convierte en un experto en datos, ampliamente preparado para enfrentar los retos del mundo real y avanzar en tu carrera profesional.
