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Administración y análisis de datos

¿QUÉ ES EL ANÁLISIS DE DATOS?

El análisis de datos es la ciencia que analiza datos sin procesar para sacar conclusiones sobre la información que contienen, descubrir patrones y extraer perspectivas valiosas de ellos. Se han automatizado muchos procesos y técnicas de análisis de datos mediante el uso de algoritmos informáticos para preparar datos sin procesar para el uso humano.

Según la fase de flujo de trabajo y los requisitos de análisis de datos, hay cuatro tipos principales de análisis: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo.

Desde el punto de vista técnico, el análisis de datos es un proceso de limpieza, preparación, transformación, modelado y procesamiento de datos con el objetivo de descubrir información significativa, sacar conclusiones fundamentadas y respaldar la toma de decisiones.

¿PARA QUÉ SE UTILIZA EL ANÁLISIS DE DATOS?

El análisis de datos ayuda a las empresas a optimizar su negocio o el rendimiento de sus operaciones.

Los requisitos del análisis de datos varían según la empresa y la industria. Algunos ejemplos de tipos comunes de análisis incluyen el análisis de clientes, el análisis de ventas y marketing, el análisis de la cadena de suministro, el análisis de la IoT y de productos, el análisis de adquisiciones y gastos.

¿QUIÉNES UTILIZAN EL ANÁLISIS DE DATOS?

Los científicos y los analistas de datos utilizan técnicas de análisis de datos en sus investigaciones, y las empresas las utilizan para identificar correlaciones de datos y tomar decisiones más fundamentadas. El análisis de datos ayuda a las empresas a comprender mejor a sus clientes, evaluar sus campañas de marketing, personalizar contenido, crear estrategias de fidelización de clientes y desarrollar mejores productos.

¿QUÉ SON LAS HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS?

Las herramientas de análisis del negocio son tipos de software de aplicación que recuperan datos de uno o más sistemas empresariales y los combinan en un repositorio; por ejemplo, un lago de Big Data o un almacén de datos, para que se los recupere, revise y analice a pedido.

Las herramientas excelentes también incluyen administración de datos de la periferia al núcleo y a las nubes múltiples para impulsar los procesos empresariales y mejorar los resultados comerciales con una toma de decisiones más eficaz y mejores experiencias del cliente.

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