Cuando la mayoría de las personas piensan en el análisis de datos, piensan en manipular y analizar datos en una herramienta como Microsoft Excel. La realidad es que el análisis de datos abarca una amplia gama de herramientas y muchos métodos diferentes para manipular y comprender la historia que cuentan los datos.
¿Qué es el análisis de datos? El análisis de datos se usa de manera muy diferente si se trata de datos comerciales, datos de fabricación, datos de marketing o datos específicos de la industria y el negocio que opera.
En este artículo, aprenderá sobre los diferentes aspectos del análisis de datos, lo que significan y cómo se usan generalmente en todos los ámbitos.
Recopilación de datos
La primera etapa de cualquier análisis de datos es la recopilación de datos. Esto simplemente significa recopilar datos de todas las fuentes que contienen la información que necesita.
Los datos pueden incluir cualquiera de los siguientes y más:
- Controladores de maquinaria de fabricación
- Alguien ingresando datos manualmente en una computadora
- Sensores que miden temperatura, presión y más
- Fuentes de datos basadas en la nube
- Información de Internet, como bases de datos meteorológicas o gubernamentales.
- Bases de datos alojadas en la red de su empresa
Un desafío importante para muchas organizaciones es descubrir qué herramientas técnicas están disponibles para recopilar esa información. La mayoría de las veces, se requiere software para conectarse a ese dispositivo remoto o fuente de datos y luego extraerlos a una base de datos interna o un sistema histórico de datos.
Estas áreas de almacenamiento a menudo se denominan almacén de datos.
Una vez que la información se recopila en un almacén de datos dentro de una organización, se pueden usar varias herramientas para realizar el análisis de datos real.
Inteligencia de negocios
Una vez que se recopilan los datos, el siguiente paso es decidir qué hacer con todos esos datos. Cuando se trata de inteligencia comercial, los datos requeridos deberían ayudar a una organización a tomar mejores decisiones comerciales.
Los informes y paneles de Business Intelligence (BI) ayudan a los gerentes y otros líderes empresariales a comprender mejor las tendencias y obtener información sobre varios aspectos del negocio.
Estos aspectos incluyen:
- Necesidades o limitaciones de la cadena de suministro
- Reduciendo costos
- Mejorando las ventas
- Necesidades y comportamientos de los clientes.
- Predecir las ventas futuras o las demandas del mercado
- Logística y envío
La recopilación de datos de todos estos sistemas diferentes en toda su organización le permite crear conexiones entre la información que quizás nunca antes hubieran sido posibles.
Inteligencia de fabricación
La dificultad cuando se trata de recopilar datos de los procesos de fabricación es que, por lo general, no hay muchos.
Si piensa en una instalación de fabricación típica, cada máquina en el piso de producción recopila de docenas a cientos de puntos de datos que incluyen:
- Temperaturas y presiones
- Piezas o producto fabricado
- Materia prima utilizada
- Piezas malas desechadas
- Recuentos de averías y alarmas
En la mayoría de los casos, el equipo de fabricación está automatizado mediante el uso de un controlador lógico programable (PLC). Estos dispositivos no solo ejecutan el equipo de acuerdo con la forma en que están programados, sino que también recopilan y recopilan datos de ese equipo.
Obtener datos de esos PLC implica un software que se ejecuta en un servidor en la misma red que esos PLC. Hay muchos proveedores que han escrito software para obtener datos de esos controladores y llevarlos a un historial de datos o una base de datos.
Los líderes de historiadores de datos en esta área incluyen:
- OSIsoft: esta empresa existe desde hace décadas e incluye integradores o controladores que pueden obtener datos de casi cualquier tipo de procesador, sensor o base de datos.
- Factorytalk: Rockwell Automation, líder en automatización desde hace mucho tiempo, produjo su propio historial de datos llamado Factorytalk para ayudar a sus clientes a recopilar datos de los procesadores de las máquinas.
- Aveva: anteriormente conocido como Wonderware, AVEVA Historian promete brindar acceso abierto a los datos de la máquina, como datos de procesos, alarmas, eventos y más.
- Iconics: un jugador más pequeño en el mercado de historiadores de datos, los creadores de Iconics prometen proporcionar un archivo de alta velocidad para que la resolución de los datos almacenados coincida con lo que ocurrió originalmente en la máquina.
Casi todos estos proveedores de software incluyen herramientas de análisis de datos junto con su solución de historial de datos. Elegir la solución de recopilación y análisis de datos adecuada para su planta de fabricación realmente depende de los controladores que utilice, cómo desea almacenar los datos y cuánto está dispuesto a gastar.
Visualización de datos
La herramienta más popular para recopilar, analizar y visualizar datos comerciales es Microsoft PowerBI.
PowerBI es una poderosa herramienta de visualización ofrecida por Microsoft que le permite traer datos de muchas fuentes de datos diferentes. A continuación, puede dividir y fragmentar los datos en varios gráficos circulares y de barras, gráficos de líneas, tablas y más.
La capacidad de combinar información de varias fuentes de datos le permite encontrar correlaciones que antes no habrían sido posibles. Esta es la magia del análisis de datos moderno. Brinda la capacidad de obtener información que nunca antes había sido posible antes de las herramientas que le permiten visualizar datos de muchas fuentes.
PowerBI no es la única aplicación con la capacidad de manipular y visualizar datos de esta manera. De hecho, existe un mercado en crecimiento solo para este tipo de herramientas.
Las herramientas de visualización de datos líderes en la actualidad incluyen:
- Metabase: una solución de código abierto (gratuita) que se promociona a sí misma como una forma de permitir que las personas de su organización hagan preguntas y aprendan de los datos.
- Tableau: una popular plataforma de visualización de datos utilizada en muchas industrias diferentes. La conectividad con muchas fuentes de datos diferentes está disponible.
- Whatagraph: popular entre las agencias de marketing porque es fácil de producir informes fáciles de entender. La herramienta incluye la generación automática de informes y puede enviarlos automáticamente por correo electrónico a cualquier persona.
- JasperReports: esta es otra solución de informes de código abierto. Su poder proviene de la capacidad de generar informes en muchos formatos diferentes, como documentos impresos, PDF e informes basados en la web.
La opción que decida elegir realmente depende de la inversión que usted o su organización deseen realizar. Afortunadamente, hay excelentes opciones de código abierto disponibles si es ahí donde necesita comenzar.
Procesamiento de datos
Una de las nuevas técnicas de análisis de datos más poderosas es algo llamado minería de datos.
La minería de datos se centra en el uso de modelos estadísticos para extraer patrones y tendencias de un gran volumen de datos con el fin de predecir tendencias futuras.
Las aplicaciones que pueden realizar análisis estadísticos de minería de datos son altamente especializadas y, a menudo, deben personalizarse para la aplicación o situación en cuestión.
Los tipos de análisis de minería de datos incluyen:
- Análisis exploratorio de datos (EDA): esto implica buscar patrones en los datos para identificar nuevas tendencias o aprender nueva información.
- Análisis de datos confirmatorios (CDA): esto implica el uso de todos los datos recopilados para tratar de determinar si las correlaciones sospechosas son verdaderas.
Algunas de las principales herramientas de software de minería de datos disponibles en el mercado hoy en día incluyen:
- Rapid Miner: Un excelente sistema de análisis predictivo de código abierto escrito en Java. Es capaz de aprendizaje automático, análisis predictivo y minería de texto.
- Sisense: software con licencia diseñado para inteligencia comercial, con la capacidad de escalar para grandes organizaciones. Incluye un excelente módulo de informes.
- Oracle: uno de los nombres líderes en la industria de datos, Oracle ofrece una función de minería de datos dentro de SQL que permite a las organizaciones utilizar los datos almacenados en una base de datos de Oracle.
- IBM Cognos: este software es capaz de procesar grandes volúmenes de datos para identificar tendencias importantes. Estos se pueden utilizar para generar informes para la gerencia u otros.
- SAS: otro gran nombre en la industria de datos, el Sistema de análisis estadístico (SAS) fue diseñado específicamente para extraer, administrar e incluso actualizar datos en función de los resultados analíticos.
Como puede ver, hay muchas facetas en el análisis de datos y las herramientas que necesita usar realmente dependen de lo que espera aprender de esos datos.
Los avances en el análisis de datos continúan avanzando cada año, y cualquier empresa u organización que espera mantenerse a la vanguardia en su industria necesita estar al tanto de las herramientas de análisis de datos disponibles y utilizarlas en su máximo potencial.
