La tecnología brinda la posibilidad de recolectar una gran cantidad de datos. Tantos, que incluso se miden en macrodatos con tamaños de petabytes, que equivalen a un millón de gigabtys o 250 mil películas. Sin embargo, nada de todo esto tiene sentido si esa información no se procesa y analiza para llegar a conclusiones que permitan tomar decisiones y eficientizar procesos.
En ese contexto, el análisis de datos es un proceso que requiere una multiplicidad de acciones, entre las que se encuentran inspeccionar, agrupar y transformar los datos para obtener información útil y conclusiones basadas en argumentos fácticos. En la actualidad, este sector es tan importante que según un estudio reciente de la firma internacional MarketsAndMarkets el segmento generó US$ 220 mil millones en 2023 y se estima que alcanzará los US$ 400 mil millones en 2028.
Si bien parece una industria reciente, los métodos utilizados datan de hace más de un siglo cuando, en 1904, Spearman empezó a trabajar con ellos. De todas formas, la primera definición oficial no existiría hasta 1961 cuando John Wilder Tukey, un reconocido matemático la estableció: “Los procedimientos para analizar datos, (las) técnicas para interpretar los resultados de dichos procedimientos, (las) formas de planear la recolección de datos para hacer el análisis más fácil, más preciso o más exacto, y toda la maquinaria y los resultados de las estadísticas (matemáticas) que se aplican al análisis”.
En la actualidad, el análisis de datos es tan vasto que se ha convertido en una carrera con múltiples opciones laborales. Los especialistas en el sector generan avances constantemente, sobre todo gracias a la incorporación de otras tecnologías como la inteligencia artificial. Hasta se suele decir que “los datos son el nuevo oro” por la generación de riqueza que generan y todo el potencial que tienen para moldear el futuro cercano.
Tipos de análisis de datos: descriptivo
Cuando el objetivo planteado es exponer tendencias claves en datos conocidos, el área que participa es el “análisis descriptivo”. En términos generales, se trata de un accionar que busca recopilar información a través de distintos métodos, entre ellos los cuestionarios, sin una hipótesis determinada. La meta es juntar la mayor cantidad de datos posibles en relación a un tema para poder describir las tendencias observadas a partir de este proceso.
En la actualidad se suele preponderar el análisis predictivo por la necesidad de establecer cuestiones que pueden llegar a ocurrir en el corto o mediano plazo. Sin embargo, el análisis descriptivo es sumamente importante y rico porque puede proporcionar información relevante que luego será utilizada en otro tipo de procedimientos.
Tipos de análisis de datos: exploratorio
Se puede decir que el análisis exploratorio de datos es uno de los primeros en surgir ya que fue diseñado por el propio John W. Tukey, una de las personas más relevantes en la historia de este campo. Tras recoger una muestra en un determinado tiempo y espacio y haciendo foco en una población, esa información pasa por un tratamiento estadístico que tiene como resultado ayudar en una investigación.
En la actualidad se utilizan mecanismos informáticos para acelerar estos procesos e incluso han sido extremadamente útiles lenguajes de programación como el R y el Python. Medir, comparar y describir suelen ser tres objetivos claves en este tipo de análisis que, como su nombre indica, está diseñado para explorar cuestiones de relevancia y así avanzar en investigaciones de todo tipo.
Tipos de análisis de datos: inferencial
Al hablar de un análisis inferencial, se hace referencia a la toma de un conjunto de datos y la extracción de conclusión a partir de inferencias. Si bien es cierto que existe cierto margen de error en este proceso, debido a que se utilizan cálculos probabilísticos, si el conjunto de datos es lo suficientemente amplio y abarcativo, el márgen se reduce a un porcentaje mínimo que no influye contundentemente en la inferencia realizada.
La meta al aplicar este modelo es la predicción de un determinado comportamiento teniendo como base la información recolectada. En la actualidad, tecnologías como machine learning e inteligencia artificial son de suma utilidad en estos procesos ya que aceleran tiempos y, además, bajan los márgenes de error posibles.
Tipos de análisis de datos: predictivo
Cuando se decide implementar un análisis predictivo de datos, lo que se busca es tomar datos históricos y actuales para realizar una predicción sobre lo que puede ocurrir en el futuro. Este proceso es complejo de realizar ya que requiere de conocimientos en matemáticas y estadísticas, por un lado, y en machine learning, por el otro. Sin embargo, es altamente valorado por empresas y organizaciones ya que si aplica correctamente el proceso, el cual requiere un profundo análisis y una extrapolación de tendencias ocultas, es útil para tomar decisiones hacia adelante.
Desde qué productos se van a vender más en determinado momento hasta cuáles serán las variables meteorológicas que influirán sobre las operaciones de una compañía, el análisis predictivo tiene como objetivo maximizar la eficiencia y, en consecuencia, las ganancias. “La habilidad de predecir aspectos del futuro es fundamental. Los ingenieros, los científicos, las empresas y los economistas han usado durante mucho tiempo el análisis predictivo para orientar sus actividades. Este incluye técnicas que se siguen usando a día de hoy, como el análisis de la regresión y los árboles de decisión”, destacan desde AWS.
Y continúan: “Los avances en la tecnología del machine learning permitieron que la ciencia de datos llevara los modelos predictivos a áreas que anteriormente eran difíciles o complejas de gestionar. La computación escalable, la minería de datos y las técnicas de aprendizaje profundo permiten que las empresas profundicen en sus lagos de datos y extraigan información y tendencias. El análisis predictivo ha quedado incrustado en procesos empresariales, lo que brinda a las organizaciones que están a la vanguardia una ventaja competitiva importante”.
Tipos de análisis de datos: prescriptivo
El análisis prescriptivo también caló fuerte entre las empresas debido a sus características particulares. Al ser un modelo en el cual se recopilan datos y se recomiendan acciones para preveer qué impacto puede llegar a tener una determinada acción, se generan posibilidades ante la toma de predicciones que facilitan mucho el trabajo de una organización.
La pregunta que suele liderar al análisis prescriptivo es la siguiente: ¿qué podemos hacer para que suceda x?, siendo x una situación deseable para el futuro cercano. En este sentido, no solo busca predecir resultados sino que además la meta es encontrar sugerencias para que algo ocurra de tal manera que produzca un efecto positivo. “La analítica prescriptiva busca encontrar el mejor plan de acción para el futuro. La analítica prescriptiva se considera a menudo como el siguiente paso hacia la madurez de la analítica de datos, lo que conduce a una toma de decisiones optimizada para la mejora del rendimiento empresarial”, destacan quienes redactaron el artículo académico Prescriptive analytics: Literature review and research challenges, publicado en International Journal of Information Management.
Un punto destacado de este modelo es que toma otros sistemas de análisis de datos, como el predictivo por ejemplo, y suma herramientas estadísticas para generar mejores procesos. Por ese motivo, se lo suele considerar como uno de los más completos a la hora de tomar decisiones. De todas formas, para ejecutarlo de forma correcta se requiere de profesionales con conocimientos específicos, algoritmos y sistemas de gestión que automaticen la toma de decisiones. Esto provoca que deba hacerse una inversión profunda pero que, según afirman los expertos, es redimida con creces al mejorar la eficiencia de la organización y también sus ingresos.
Tipos de análisis de datos cuantitativo
Todo aquello que pueda ser medido y contado a la hora de realizar un análisis de datos ingresa dentro del universo cuantitativo. Esto quiere decir que se trata de información que puede ser cuantificable para, posteriormente, implementar cálculos matemáticos y estadísticos que permitan tomar decisiones a partir de los resultados obtenidos.
Cuando se hace mención a datos cuantitativos se hace referencia a información que fue recolectada a partir de métodos estandarizados. Siempre se trata de información tangible que cuenta con un proceso trazable para cualquiera que quiera inspeccionarla. Entre los métodos respaldados por las especialistas se encuentran desde encuestas y bases de datos hasta experimentos con grupos de control y grupos de experiencia.
Tipos de análisis de datos: cualitativo
A diferencia del análisis de datos cuantitativo, el cualitativo extrae conclusiones a partir de información no estructurada y heterogénea. Además, son datos que no están expresados de forma numérica, es decir cuantificable. En este segmento lo que se busca es aplicar herramientas profesionales para obtener información de un conjunto de textos, imágenes y variadas narrativas que puedan ser de interés.
Las empresas suelen utilizar este tipo de análisis ya que permite tomar decisiones en relación a subjetividades de sus clientes. Por lo tanto, es importante que el proceso de obtención de los datos sea preciso ya que no contarán con cifras tangibles para hacerlo. De no hacerlo, se puede finalizar con información sesgada que poco servirá para el futuro. Mientras que, de hacerlo correctamente, el valor agregado puede llegar a ser crucial para una organización que se encuentra en pleno proceso de toma de decisiones.
Tipos de análisis de datos: univariado
Por momentos se hacen análisis de datos a partir de múltiples variantes pero también existen aquellos que toman una sola variante: el análisis univariado. En este tipo de modelos es importante determinar con certeza cuál será la variable a utilizar y qué naturaleza tiene. Al no tener otras variables en el proceso, es determinante marcar el camino desde el comienzo y no separarse del mismo.
Quienes utilizan este modelo no tienen objetivos de predecir cuestiones que pueden ocurrir sino que tienen una meta más básica. Al usar el análisis univariante se busca describir los datos y encontrar patrones en ellos. De todas formas, esto no quiere decir que sea menos relevante que otro tipo de análisis ya que puede aportar información destacada sobre determinados aspectos que luego servirán de base para continuar expandiendo los conocimientos relacionados.
Tipos de análisis de datos multivariado
Cuando se toman datos con el objetivo de llevar a cabo un análisis multivariado, lo que se busca es poner en relación distintas variantes. Esto conlleva una complejidad mayor al análisis univariado ya que no solo consiste en ponerlas en relación sino que debe hacerse de tal modo que el resultado final arroje información que sirva para contrastar las variantes y comprender cómo se interrelacionan entre ellas.
Para realizar un análisis multivariado de forma exitosa es importante recopilar y preparar los datos de cada variante con las mismas herramientas. Si se hace a partir de metodologías diferentes entonces es más complejo obtener resultados fehacientes. Por ende, es crucial seleccionar con cuidado tanto las variantes a analizar como las técnicas para hacerlo. Finalmente, la lectura y comprensión de la información final también requiere de herramientas de estadística especialmente diseñadas para este tipo de procesos.
Tipos de análisis de datos: temporal
El análisis temporal consiste en tomar una secuencia de valores de datos que fueron recopilados durante puntos sucesivos en el tiempo. Esto no quiere decir que deban ser regulares aunque sí se establece una serie de espacios temporales bien definidos y delimitados desde el comienzo y que deben ser respetados.
Entre las acciones que permiten hacer este tipo de análisis de datos se encuentran la segmentación, las previsiones, las uniones, las transformaciones y los reductores. En general, suelen ser de gran utilidad para empresas que buscan obtener información sobre compras, ventas, cotizaciones y registros, entre otros, en determinados momentos del día, la semana, el mes o el año. De esta manera, se puede comprender mejor la dinámica de los consumidores y apuntalar determinados productos según cuándo son más solicitados.
Tipos de análisis de datos: espacial
Esta modalidad es extremadamente útil cuando se trabaja con espacios geográficos. El análisis espacial permite trabajar con datos de ubicación y posicionamiento no solo para explorar dinámicas relacionadas a desplazamientos, por ejemplo, sino también para resolver problemas o dar respuestas a determinadas cuestiones de población, ya sea humana o de animales.
Lo ideal al trabajar con esta herramienta es recopilar información de varias fuentes distintas para, a partir de su combinación, generar nuevos datos. Esto es ventajoso porque aporta más contexto al simple análisis visual y ayuda a quienes deben tomar decisiones sobre cuestiones geográficas, ya sea en un barrio, una ciudad o incluso un país.
Tipos de análisis de datos: de tendencias
Cuando el objetivo es tomar una serie de datos para identificar patrones, la herramienta que se suele utilizar es el análisis de tendencias. El proceso consiste en delimitar una serie histórica de información y aplicarles determinados modelos que arrojen direcciones que hayan tomado fenómenos en concreto. Es una técnica sumamente utilizada en áreas de negocios y finanzas ya que permite ver con claridad qué ocurrió en el pasado y, a partir de eso, tomar decisiones hacia adelante.
Para aplicar correctamente este modelo es necesario contar con una robusta base de datos histórica y buenos sistemas de reconocimiento de patrones. Como además se requiere de herramientas estadísticas y pensamiento lógico de extrapolación, es necesario sumar al equipo profesionales con estos conocimientos y tecnología que los ayuden a acortar los procesos.
Tipos de análisis de datos: de correlación
Lo que se busca al utilizar un análisis de correlación es comprobar si una variable es correlativa de otra o no lo es. A veces, el pensamiento lógico básico puede indicar que dos variables son correlativas pero, en realidad, no lo son. La forma para comprobarlo es tomar bases de datos y aplicarles esta herramienta para comprobarlo. Son significativos los casos donde se obtienen respuestas que contradicen a la lógica primaria.
En la actualidad existen plataformas basadas en determinados lenguajes de programación que realizan estos procesos de forma eficiente. Sobre todo porque la correlación no significa causalidad. Es decir, una variable puede ser correlativa de otra sin que sea causada por ella. Esto debe ser tenido en cuenta y muchas veces puede haber efectos que engañen al pensamiento. Para evitar que esto suceda, el análisis de correlación se vuelve sumamente importante.
Análisis de regresión
El analisis de regresión es uno de los más utilizados en las investigaciones académicas y empresariales porque permite observar la relación entre una variable independiente, es decir que no depende de otra variable, y otras dependientes, cuyo valor sí depende de otra variable. Al poder llevar a cabo esta acción, la ventaja que se obtiene es la posibilidad de comprender cuáles son las variables con mayor peso o incidencia sobre otra.
En lo que respecta a un modelo empresarial, se utiliza el análisis de regresión para medir desde las cifras de ventas hasta la satisfacción de los usuarios con el proceso de compra. Estos datos son cruciales para comprender cuáles son los factores que más influyen sobre una marca o un producto y, de esa manera, potenciarlos y lograr mayores niveles de ingresos.
Análisis de series temporales
Una serie temporal de datos consiste en una secuencia de determinadas observaciones que se organizan cronológicamente en una línea de tiempo con distancias equidistantes entre sí. Por un lado, este modelo sirve para estudiar los cambios que han sufrido esos datos a lo largo de la temporalidad seleccionada. Por otro lado, es una herramienta eficaz para predecir qué ocurrirá al llegar al próximo punto de la línea temporal.
Esta herramienta es utilizada por los países para medir determinadas variables, como el Producto Bruto Interno, por organizaciones, para medir poblaciones por ejemplo, y por empresas, para medir productividad, eficiencia y otras variables que hacen a sus operaciones diarias.
Análisis de supervivencia
El avance de supervivencia consiste en una serie de técnicas estadísticas sumamente interesantes. Esto se debe a que se toma una variable y se comienza a medir hasta el momento en que aparece un determinado fenómeno deseado. Por lo tanto, se obtienen datos sobre el proceso y permite determinar tiempos hasta que ocurre un determinado hecho.
En ecommerce se han hecho estudios a partir de este modelo para conocer cuánto tiempo tarda una persona en seleccionar un producto para “su carrito virtual”. Del mismo modo, se han determinado períodos de tiempo con los productos en “el carrito” hasta la compra efectiva de los mismos. De esta manera, se genera información que puede resultar útil para mejorar las tasas de conversión dentro de la plataforma.
Análisis de redes
El aspecto que diferencia al análisis de redes de otros modelos de análisis es que se enfoca en las relaciones entre determinados actores. Cuando se habla de relaciones se lo hace en el más amplio de los sentidos ya que esta herramienta puede ser implementada tanto en relaciones de personas como en traspasos económicos o canales de comunicación.
Entre los beneficios que genera este modelo se encuentran la posibilidad de saber cuánta cohesión hay entre los actores estudiados, si hay determinados actores que ocupan roles de liderazgo y si se conforman subgrupos que puedan ser relevantes de observar. El análisis de redes es cada vez más utilizado debido al aumento de la interconexión global que se genera a partir de las nuevas tecnologías.
Análisis de textos
Posiblemente el análisis de textos sea la herramienta más utilizada en la actualidad. Una metodología que surgió con el objetivo de analizar libros y medios gráficos, como los diarios y las revistas, hoy se puede aplicar a textos digitales, incluyendo las redes sociales. Por ese motivo es ampliamente utilizado por las compañías con el objetivo de detectar respuestas promedio de los consumidores, qué productos consideran mejores y cuáles son sus expectativas con la empresa.
Este modelo tiene muchas ventajas ya que permite abarcar una gran cantidad de información escrita, procesar esos datos y detectar patrones de palabras o frases que surgen con frecuencia. En la actualidad hay herramientas de inteligencia artificial que aceleran estos procesos y además agrupan características para profundizar aún más en la investigación que se lleva a cabo.
Análisis de datos en tiempo real
Como lo dice su nombre, el análisis de datos en tiempo real consiste en tomar una serie de datos, procesarlos y obtener respuesta mientras se están generando. Esto es posible en la actualidad gracias a la tecnología y el amplio poder de cómputo que tienen determinados dispositivos y plataformas.
En un tiempo donde la competencia se ha hecho global, contar con información actual es sumamente importante. Las tendencias de los consumidores y usuarios varían con mayor rapidez y el surgimiento constante de nuevos espacios digitales presenta desafíos que hasta hace pocas décadas no existían. Los datos se vuelven cruciales en este contexto para poder adaptarse con velocidad y poder contar con ellos en tiempo real es una ventaja que ninguna organización se puede permitir no tener
