¿Qué es el análisis de datos?

¿Te imaginas cuánta información se genera minuto a minuto en nuestros días? Demasiada. Sitios como https://www.worldometers.info/ cuentan, segundo por segundo, el número de habitantes que nacen sobre la faz de la tierra. Basta con echarle un vistazo para asombrarse por la cantidad de gente que habita en nuestro mundo. 

La mayoría de los sitios de estadísticas calculan que un 45% de los humanos en el planeta usamos un dispositivo móvil, particularmente un teléfono inteligente. Y una buena parte de ellos nos conectamos a internet para usar redes sociales, sitios de comercio electrónico, correo, blogs, videos, y mucho más. Prácticamente ya no hay un solo aspecto en nuestras vidas que no esté ligado, al menos de alguna forma, al mundo digital —y sí, ¡hasta las Apps de meditación!. 

Como puedes ver, estamos rodeados por datos, los generamos en todo momento e incluso los que se niegan a utilizar aparatos digitales los están generando minuto a minuto. Si usas el transporte público, un sistema de bicis urbanas o compras un boleto de avión a través de una agencia, también estás generando datos. Incluso cuando pides comida a través de una aplicación de Delivery. Todo, absolutamente todo, está generando información que algo, o alguien está analizando en mayor o menor medida. 

Desde hace miles de años, los seres humanos hemos sabido que la información es poder. Pero hoy en día, entender patrones y poder tomar decisiones inteligentes se ha vuelto cada vez más complejo con la inmensidad de datos que generamos. ¿Cómo hacer sentido de toda la actividad humana en la era del internet? ¿Cómo saber en dónde poner nuestro negocio? ¿Cómo hacer mejor marketing? ¿En qué productos concentrarnos o cómo mejorar nuestro servicio al cliente? El valor de los números, como dijimos, no es nada nuevo. Después de todo, programas como Microsoft Excel fueron lanzados en 1985 y los británicos ya estaban usando algunas de las primeras computadoras en los años cuarenta para descifrar los códigos de la armada alemana durante la Segunda Guerra. Los financieros de Wall Street han desarrollado técnicas matemáticas durante décadas para poder predecir los movimientos del mercado y los gerentes de marketing también se han quebrado la cabeza por muchísimos años para poder aumentar las ventas de su compañía, todo a través de gráficas, tablas y números… muchos números. 

Aquí la lección es que aquellos que son capaces de encontrar y entender tendencias llevan la delantera sobre los demás. Aquellos que son capaces de darle sentido a todos esos pequeños datos (piensa en el promedio de tiempo de todos los viajeros en una ruta de metro) pueden tomar decisiones inteligentes que les ahorren tiempo, dinero, o que les permitan tener una ventaja sobre la competencia… o bien, impresionar al jefe y tener un aumento. 

ToTodo lo que hacemos, absolutamente todo, genera datos. ¡Y muchos!

El problema de nuestros días es que generamos tantos datos a través de nuestras interacciones digitales, que softwares como Excel y Google Sheets ya se quedan cortos para poder analizar números. Es por eso que ahora escuchamos tantos términos un tanto curiosos como Big Data, Data Science, Data Analysis… e incluso cosas como inteligencia artificial y Machine Learning. Todas van de la mano, de una u otra forma. 

Si este tipo de temas te interesa y es fundamental que entiendas el primer eslabón de la cadena: el Análisis de Datos. Según Wikipedia, esta disciplina no es más que “un proceso que consiste en inspeccionar,1 limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, para sugerir conclusiones y apoyo en la toma de decisiones. “  En otras palabras, un analista de datos es aquél (o aquella) que es capaz de encontrar un puñado de datos, ordenarlo, entenderlo, y tomar decisiones a partir de eso, que le ayuden a tener una ventaja competitiva. 

Ya después el tema se pone más sofisticado y comenzamos a escuchar temas como Big Data cuando ya lidiamos con cantidades MUY grandes de datos, como los que analizan toda la información de viajes de los usuarios de un metro, o el comportamiento de los compradores de Amazon o los usuarios de Facebook, por ejemplo. La inteligencia artificial también se menciona frecuentemente cuando se habla de este tipo de técnicas, ya que el uso de este tipo de algoritmos suele ser una de las mejores herramientas para poder predecir qué va a pasar en el futuro. Por ejemplo: si quisiéramos entender cómo se van a comportar los usuarios del metro durante la época de lluvias, podríamos entrenar a un “robot” (o algoritmo) con los datos de todas las épocas de lluvias pasadas, y con base en eso, hacer una predicción sobre cuántos viajeros podemos esperar en la siguiente época de lluvias. 

Muchos de los profesionales de los datos generalmente son muy buenos programadores y tienen muy buenos fundamentos de cómo funciona el software. Ya que constantemente tienen que estar generando programas y algoritmos que les ayuden a extraer datos del internet, interpretarlos y poderlos presentar de una forma amigable. Sin embargo, cualquiera puede desarrollar esta habilidad, incluso sin saber programar. 

Si esto te llama la atención, te recomendamos que le eches un ojo al curso Introducción al análisis de datos, que impartimos a través de nuestra marca Code Further, en donde jóvenes profesionistas aprenden las bases del análisis de datos a través de Google Sheets, Google Data Studio y Tableau. En este curso, te mostramos cómo extraer grandes cantidades de datos, ordenarlas y exponerlas de una forma que te haga sentido, a modo de que puedas tomar decisiones útiles en tu trabajo, negocio o estudios. ¿Quieres saber por qué los analistas de datos son algunos de los profesionales mejor pagados de nuestros días? ¡Aquí verás por qué!

Pregunta sobre nuestras próximas fechas e inscripciones a través de www.codeyssey.mx 

Compartir en facebook
Compartir en google
Compartir en twitter
Compartir en linkedin