¿Qué es data analytics?

El objetivo es descubrir patrones que ayuden a comprender ciertos eventos, describiendo el “qué” del hecho en cuestión. Hay varios ejemplos de los beneficios que el análisis de datos aporta a los negocios. De esa manera, en lugar de basar sus decisiones y estrategias en suposiciones, toma decisiones informadas basadas en lo que le dicen los datos.

que es el analisis de datos

La profesión de Data Analyst es una de las profesiones emergentes más importantes del futuro, además de ser una de las profesiones mejor pagadas en la actualidad debido a la alta demanda de este tipo de perfiles por parte de las empresas. En pocas palabras – si quieres saber cómo convertirte en un data analyst, asegúrate que es realmente la trayectoria profesional https://www.marketeroslatam.com/migra-de-trabajo-con-este-curso-de-tester-de-software-que-te-prepara-para-la-industria-de-ti/ que te apasiona y a la que quieres dedicar tu vida. La motivación tiene que ser algo estable y duradero – no puedes sólo ¨motivarte¨ para obtener el trabajo, y luego arrepentirte de eso de ahí en adelante. Sin pasión tus resultados no serán suficientes – esto tendrá como resultado un bajo desempeño laboral, sueldo bajo y finalmente podrían despedirte.

¿Cuáles son los tipos más comunes de análisis de datos?

La fase primordial del proceso de análisis de datos no puede separarse de una definición cuidadosa y clara del problema, de la necesidad, del objetivo del propio análisis. Este primer paso también ayuda a orientar la elección de la mejor metodología y las herramientas a utilizar. Una vez que se ha realizado el análisis, la última parte del proceso es tomar decisiones basadas en los resultados obtenidos del análisis de datos. Esta decisión puede ser tan curso de tester de software sencilla como elegir qué producto promocionar o tan compleja como qué estrategia seguir para lograr los objetivos de la empresa a largo plazo. Independientemente del tipo de decisión que tenga que tomarse, es importante tener en cuenta factores tales como riesgo, coste y beneficio antes de llegar a una conclusión final. Las herramientas para el análisis de datos son una forma eficaz de explorar, entender y sacar conclusiones a partir de los datos.

Para poder procesar toda esta información, el Data Analyst utiliza herramientas de análisis e inteligencia comercial que ofrecen visualizaciones prácticas. Así que para dar tratamiento a los diferentes formatos, la herramienta básica que debe conocer son las hojás de cálculo como Excel o Google Sheets o programas de Business Intelligence como Microsoft Power BI, Qlik Sense o Tableau. Aunque no es necesario saber programar, algunos analistas trabajan con lenguajes de programación como R o Python. Una vez que sean expertos en estos lenguajes se pueden convertir en científicos de datos.

Recolección de datos

Un negocio exitoso puede lograr los tres con información oportuna sobre la identificación de nuevas oportunidades de crecimiento, la mejora de los procesos comerciales, la segmentación de los mercados objetivo y la planificación de futuras guías. Existen diversas herramientas para el análisis de datos que pueden utilizarse dependiendo del objetivo deseado. Con el avance de la tecnología y la disponibilidad de poder computacional, el análisis de datos ha experimentado una gran transformación en las últimas décadas. Las herramientas y técnicas de análisis de datos han evolucionado considerablemente, permitiendo el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos de manera más rápida y precisa.

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