Vea cómo los líderes del mundo que se basan en datos están cambiando el mundo.
Administración y 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.
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.
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.
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.