Análisis de datos
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos constituye un amplio campo que se ocupa del procesamiento de datos sin procesar para convertirlos en información nueva y de utilidad que ayuda a transformar los negocios, acelerar la innovación y predecir resultados futuros.
La ciencia del análisis de datos puede ayudar a las empresas y organizaciones a comprender su pasado y conformar, e incluso determinar, su futuro. En otras palabras, un análisis de datos adecuado puede suponer la diferencia entre el éxito y la pérdida de oportunidades.
¿Cuál es la historia del análisis de datos?
Mientras el concepto generalizado del análisis de datos existe desde los años 40, los avances tecnológicos de las últimas décadas han provocado un aumento exponencial de la generación de datos, ya sea por disruptores de Internet, como YouTube o Facebook, o por el rápido auge de la tecnología inteligente dentro y fuera de los hogares. El resultado son montañas virtuales de datos esperando a ser usados.
¿Qué podemos hacer con estas montañas de datos?
Aquí es donde entran los científicos de datos. Estos profesionales interpretan numerosas formas de datos empleando métodos como la minería de datos, la gestión de datos y el análisis estadístico. Estas tareas conllevan una rigurosa extracción y limpieza de datos estructurados, semiestructurados y desestructurados. Y cuando desvelan información que pueden compartir, transmiten sus resultados en forma de visualización de datos, de modo que ayudan a los interesados a asimilar la nueva información.
Cada paso del proceso desempeña un papel fundamental a la hora de crear nuevas direcciones e innovaciones significativas a través de todo tipo de sectores.
¿Qué tipos de análisis de datos existen?
Aunque el método exacto de análisis de datos varía de una aplicación a otra, todos recaen en una o varias categorías: prescriptivo, diagnóstico, descriptivo, predictivo o cibernético.
Análisis prescriptivo: el análisis prescriptivo ayuda a identificar la mejor recomendación posible para un escenario en tiempo real, de forma parecida a un análisis predictivo a corto plazo.
Análisis diagnóstico: esta categoría determina por qué ha ocurrido algo, empleando técnicas como la minería de datos, el desglose y las correlaciones para identificar tendencias y llevar a cabo acciones decisivas.
Análisis descriptivo: de forma muy parecida a los análisis diagnósticos, este método combina los datos históricos para encontrar una perspectiva nueva. No obstante, en lugar de explicar por qué ha ocurrido algo, el análisis descriptivo desvela lo que ha ocurrido en mayor detalle, empleando tácticas como la estadística, el agrupamiento y la segmentación.
Análisis predictivo: como su nombre implica, esta técnica predice los futuros resultados sobre la base de las estadísticas, los modelos, la minería de datos, el aprendizaje automático y otras formas de datos.
Ciberanálisis: esta metodología, que constituye una de las formas más recientes de análisis, combina aspectos de ciberseguridad y data science para identificar vulnerabilidades potenciales y amenazas cibernéticas existentes.
En cualquier caso, los científicos de datos emplearán el método que mejor les ayude a resolver la pregunta que intentan responder, utilizando todas las herramientas y plataformas de análisis que tienen disponibles hoy en día.
¿Cómo se utilizan los análisis de datos?
Los análisis de datos modernos pueden arrojar luz sobre grandes volúmenes de datos, convirtiendo en información de gran solidez lo que de otra manera habría representado un potencial desperdiciado. El análisis profundo de datos permite a las organizaciones comprender mejor el mundo que las rodea, incluidos sus propios entornos de trabajo internos. De hecho, los datos representan uno de los principales motivos por los que las empresas pueden llevar a cabo acciones informadas significativas y lanzar productos innovadores, a menudo a mayor velocidad que en el pasado. Hoy en día, los análisis de datos se encuentran siempre activos a través de todo tipo de sectores, combinando fuentes tecnológicas y humanas en cualquier momento determinado.
Al asignar comportamientos a través de distintas fuentes, los responsables de la comercialización pueden observar de cerca a los clientes potenciales y existentes, y de este modo, brindar experiencias más personalizadas en espacios tanto digitales como tradicionales. Estas experiencias pueden representar prácticamente cualquier cosa: campañas de correo electrónico y redes sociales dirigidas, presentaciones y elementos de señalización en tienda meticulosamente diseñados o recomendaciones de productos más relevantes, por ejemplo. La información puede incluso derivar en nuevos productos y servicios.
El análisis de datos puede ayudar a identificar ineficiencias y detectar fallos mecánicos. En un contexto de fabricación, se puede supervisar en tiempo real el rendimiento de las líneas de montaje y otra maquinaria y compararlo con datos históricos. Si el rendimiento cae por debajo de un nivel óptimo, puede enviarse una alerta al personal local para evitar posibles fallos. Las ineficiencias detectadas pueden aprovecharse entonces para mejorar los flujos de trabajo y procesos.
Más allá de la toma de decisiones reactivas, el sector financiero a menudo implementa el análisis de datos para predecir el rendimiento del mercado, evaluar tendencias y riesgos, así como analizar reclamaciones y solicitudes de crédito fraudulentas.
No obstante, es necesario recordar que no todos los datos proceden de humanos; pueden recopilarse de todo tipo de puntos de datos. El Internet de las cosas (IoT) y el aprendizaje automático permiten recopilar petabytes de datos sin procesar desde sensores remotos instalados en cualquier parte del mundo, desde el borde de un géiser termal al termostato de un hogar inteligente.
HPE y el análisis de datos
HPE ayuda a sectores de todo tipo, desde la sanidad a la seguridad y la vigilancia, a resolver desafíos, acelerar los resultados de negocio y maximizar el valor de sus datos empleando soluciones y plataformas de análisis de datos personalizadas. La oferta actual de HPE incluye un portfolio empresarial fiable de tecnologías de computación y almacenamiento, soluciones de Big Data para volúmenes de datos enormes, servicios de inteligencia artificial y aprendizaje automático, y plataformas completas como Apache Hadoop, HPE Ezmeral y HPE GreenLake para ML Ops.
HPE GreenLake para ML Ops brinda un modelo escalable de pago por consumo para gestionar una infraestructura de aprendizaje automático que ayuda a las empresas a encontrar información en su origen sin desplazar datos hacia y desde la nube; menos riesgo, mayor recompensa. Los expertos de HPE gestionan la solución durante todo el ciclo de vida, desde la planificación a la implementación y el mantenimiento. De esta forma, los científicos de datos pueden centrar su energía y recursos en la data science en lugar de en una infraestructura de TI compleja y rutinaria.
En pocas palabras, HPE hace del mundo basado en datos un lugar más accesible, más fácil de navegar y predecir, y mejor para hacer negocios.