Técnicas de análisis de datos actuales utilizadas en Big Data

El Big Data y las técnicas de análisis de datos son muy útiles para las empresas, ya que ayudan a conocer mejor a sus clientes y a mejorar la toma de decisiones. Si eres directivo o tienes un negocio B2C te interesará saber qué técnicas de Big Data te pueden ayudar a mejorar los procesos de la empresa. En la actualidad tenemos a nuestra disposición una cantidad inmensa de datos. Aprender a examinarlos, analizarlos y tratarlos es imprescindible, pero no es una tarea fácil. En este blog repasamos algunas técnicas tradicionales y otras más innovadoras.

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¿Qué es el análisis de datos?

En el mundo hay una cantidad tan grande de datos que no podemos ni imaginar. Además, en lo que has tardado en leer esta línea se han generado millones de datos nuevos, es decir, información que puede ser utilizada con mil fines. La velocidad a la que estos datos crecen se ha disparado drásticamente en los últimos años, por lo que cada vez se necesitan más profesionales del Big Data que se encarguen de analizarlos y procesarlos para que puedan ser utilizados.

El análisis de datos reúne una serie de procesos encaminados a examinar un conjunto de datos con el fin de extraer información de valor. Esta información será usada, posteriormente, para mejorar los procesos de una empresa, la relación con sus clientes y la toma de decisiones, entre otros. Para tratarlos, existen diversas técnicas de análisis de datos que dependen del tipo de información que se haya recopilado. Algunas tienen su origen hace cientos de años, y otras se han desarrollado en las últimas décadas gracias a la innovación tecnológica. A continuación, repasamos algunas de las técnicas de análisis de datos más conocidas.

Técnicas de análisis de datos

1. Media aritmética

La media aritmética es una de las técnicas de análisis de datos más antiguas. Esto no significa que no sea efectiva, sino que su complejidad es menor (en cierta medida). Consiste en sumar una lista de números dividida por el número de elementos de la misma lista. Se utiliza para determinar la tendencia general de un conjunto de datos y obtener una instantánea de la información. Sin embargo, en caso de que haya muestras con valores atípicos o una distribución sesgada, no es muy precisa, por lo que actualmente podríamos optar por técnicas mejores.

2. Muestras

Se suele recurrir a las muestras cuando se mide un conjunto muy grande de datos o se analizan los datos de una población o grupo de personas. Uno de los trucos para que sea precisa es determinar con exactitud el tamaño de la muestra. Por lo contrario, puede haber ciertos errores de precisión.

3. Análisis de correlaciones

Esta técnica se utiliza en el análisis de datos estadístico y permite determinar el tipo de relación entre dos variables cuantitativas distintas. Además, permite saber en qué medida dicha relación es fuerte. En el índice del IBEX 35 o el DAXX se suele utilizar esta técnica de análisis de datos.

4. Análisis de regresión

Esta técnica de análisis de datos estadísticos se utiliza para determinar tendencias a lo largo del tiempo e investigar la relación entre diversas variables. Se utiliza cuando una de las variables independientes puede afectar al comportamiento de una variable dependiente. Tiene algún que otro riesgo asociado, ya que los valores atípicos tienden a ser ignorados por los analistas.

5. Análisis de sentimiento

La prueba de hipótesis permite evaluar premisas para comprobar si corresponde al conjunto de datos o de población. Es decir, la posibilidad de que algo sea casual o fruto del azar se elimina por completa. Sin embargo, hay que tener cuidado con errores comunes, como el efecto placebo.

6. Visualización de datos

La visualización de datos es una de las técnicas de análisis de datos más utilizadas en la actualidad, ya que su funcionamiento es muy sencillo. Resulta muy fácil analizar datos a partir de un gráfico o de infografías que permitan detectar patrones. Además, es muy útil para entender grandes volúmenes de datos de forma rápida y sencilla.

7. Data Mining

La minería de datos, conocida en inglés como data mining, consiste en analizar y procesar grandes volúmenes de datos. En la actualidad, esta tendencia se conoce como Big Data, y se utiliza para detectar todo tipo de patrones y relaciones entre los datos y utilizar la información resultante para mejorar las operaciones de las empresas y la relación con los clientes.

8. Experimentos AB

Los experimentos AB o split testing se utilizan en el sector del marketing digital para evaluar la reacción de la audiencia ante varios mensajes, con el fin de comprobar cuál funciona mejor en uno o varios públicos concretos. Se utiliza, mayoritariamente, para testar el lanzamiento de nuevos productos, en campañas publicitarias o en anuncios.

9. Análisis de imagen, video o voz

Las técnicas de análisis de imagen, video o voz se encuentran en auge, aunque en la actualidad son utilizadas únicamente por grandes empresas multinacionales. Respecto a las imágenes, se extrae información a partir de fotografías, gráficos o imágenes médicas. Son utilizadas, mayoritariamente, por empresas del sector de la salud para detectar enfermedades o por empresas del sector de la seguridad, con fines de detección facia, entre otros. En el análisis de voz, se extrae información a partir de los audios para facilitar la comprensión de conversaciones.