Analytics

ANALYTICS

Data analytics consiste en herramientas, métodos y procesos de tecnologías de información que permiten extraer datos de diversas fuentes integrándolos y transformándolos para su análisis de modo que faciliten su comprensión para así apoyar y acelerar la toma de decisiones de un negocio.

El proceso involucrado en el análisis de datos implica varios tipos de pasos:

1. Determinar los datos requeridos o cómo los datos están agrupados, por ejemplo: pueden estar separados por edad, genero, ingresos, etc.

Los valores de los datos pueden ser alfa numéricos, numéricos o divididos por categoría.

1. El segundo paso en el análisis es el proceso de recoger. Puede ser hecho a través de diversos recursos tales como: fuentes en línea, por medio de una base de datos o a través de algún tipo de persona calificada.

1. Una vez los datos estén recogidos deben estar organizados para ser analizados. La organización puede tomar lugar en una hoja de cálculo u otro tipo de software que pueda tomar datos estadísticos.

1. Los datos se “limpian” antes del análisis, esto significa que los datos se depuran para asegurarse que no hay duplicación o error por lo tanto no están incompletos, este paso ayuda a corregir errores antes de que vaya a las manos de un analista.

Tipos de analytics

• Analitycs descriptivo

Este se encarga de responder la pregunta de qué pasó en un periodo de tiempo dado. Es útil para averiguar un tipo de patrón presentado en los datos para que se puedan enmarcar mejores estrategias en un futuro.

Este tipo de análisis respondería tipos de preguntas tales como: ¿las ventas son más fuertes este mes comparado con el pasado?

• Analytics de diagnostico

Estas ayudan al analista para profundizar en un tema en cuestión con el fin de llegar al origen del problema. Este es uno de los tipos más utilizados por las empresas porque brinda información detallada sobre un problema en concreto. Con este tipo de análisis se podría dar respuesta a esta pregunta: ¿el clima afectó las ventas de cerveza el mes pasado?

• Analytics predictivo

Enfatiza lo que probablemente suceda a corto plazo, utiliza los datos encontrados del análisis descriptivo y de diagnóstico para dar un estimado de tendencias futuras, lo que la convierte en una herramienta valiosa para la previsión de futuros inconvenientes. Con este tipo de análisis se podría dar respuesta a estas preguntas: ¿qué le pasó a las ventas la última vez que hubo un verano caluroso? ¿Para este año se podría tener un verano caluroso?

• Analytics prescriptivo

Este último paso es a culminación de los anteriores realizando un paso a paso dependiendo de los resultados arrojados anteriormente para tomar una acción para resolver el problema. Si la probabilidad de tener un verano caluroso es de 58% o superior se debe agregar un turno nocturno en las cervecerías para aumentar la producción y que las ventas no se estanquen.

Por medio de Analytics en youtube, nos podemos dar cuenta de factores muy importantes en este espacio de trabajo. Poniéndose en el lugar de un youtuber el aspecto más importantes es que la gente llegue a su canal para ver los videos.

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