En este artículo, la Dra. Nayeli del Carmen González Novelo, docente en la Maestría en Data Analytics (MSDA) de UIW Global Online, explica los conceptos básicos de la analítica de datos. A través de un glosario detallado, presenta definiciones clave como dato, información, conocimiento y los diferentes tipos de analítica, que ayudan a entender cómo los datos se transforman en decisiones estratégicas.
La analítica de datos es un proceso sistemático que transforma datos en conocimiento útil para la toma de decisiones estratégicas. Lejos de limitarse al uso de algoritmos y modelos matemáticos, implica la capacidad de formular preguntas relevantes, interpretar hallazgos de manera crítica y generar valor organizacional a partir de grandes volúmenes de información (Provost & Fawcett, 2013).
Una de sus fortalezas es la diversidad de herramientas utilizadas, desde tecnologías tradicionales como hojas de cálculo, hasta lenguajes de programación, plataformas de visualización y entornos de procesamiento masivo.
Las aplicaciones de la analítica de datos son amplias y crecientes: optimización de cadenas de suministro, segmentación de clientes, detección de fraudes, mantenimiento predictivo, análisis de políticas públicas, entre muchas otras.
En el sector salud, por ejemplo, permite predecir brotes epidémicos o personalizar tratamientos; en el sector financiero, anticipar riesgos crediticios; y en la educación, mejorar la retención estudiantil mediante modelos predictivos (López-Muñoz & García-García, 2019).
En este contexto, la analítica se convierte en un recurso indispensable para comprender el entorno, reducir la incertidumbre y diseñar estrategias robustas. No se trata solo de tener datos, sino de saber interpretarlos con criterio, ética y visión a largo plazo.
Del dato a la analítica de datos.
- Dato: representación simbólica, sin procesar, de hechos, eventos u observaciones del mundo real. Puede ser numérico, categórico, textual o visual, y carece de significado por sí solo. Los datos son el insumo básico del análisis y pueden generarse mediante sensores, encuestas, transacciones, interacciones digitales, entre otros.Información.
- Información: surge cuando los datos son organizados, procesados e interpretados dentro de un contexto relevante. Proporciona significado, responde preguntas básicas (qué, quién, cuándo, dónde) y permite comprender un fenómeno de manera más clara. En analítica, transformar datos en información es el primer paso para extraer valor útil.
- Conocimiento: resultado de analizar información de manera sistemática para identificar patrones, relaciones causales o tendencias que permitan generar comprensión profunda. En el marco de la analítica, se logra mediante técnicas estadísticas, algoritmos de machine learning y visualización de datos, y constituye la base para la toma de decisiones.
- Analítica de datos:Es el proceso de recopilar, preprocesar, transformar, modelar e interpretar datos para extraer conocimiento útil (patrones) de ellos, sacar conclusiones, predecir tendencias futuras y guiar la toma de decisiones.
- Analítica descriptiva: consiste en resumir, organizar y visualizar grandes volúmenes de datos históricos para facilitar la comprensión de eventos pasados y monitorear el desempeño organizacional. Emplea métodos estadísticos básicos para transformar datos brutos en información estructurada que revele patrones y tendencias. Contesta a la pregunta ¿Qué pasó?.
- Analítica diagnóstica: aplica métodos estadísticos, exploratorios y causales para identificar relaciones entre variables y explicar los factores que originaron un resultado observado. Profundiza en los datos mediante técnicas como análisis de correlación, minería de datos, segmentación y análisis causa-raíz, con el objetivo de revelar las causas subyacentes de un fenómeno. ¿Por qué ocurrió?
- Analítica predictiva: es la aplicación de modelos estadísticos, matemáticos y algoritmos de aprendizaje automático para anticipar eventos futuros a partir de datos históricos. Bajo supuestos probabilísticos, identifica patrones, correlaciones y secuencias temporales con el fin de generar estimaciones cuantificadas sobre comportamientos o resultados potenciales. Contesta a la pregunta ¿Qué pasaría?
- Analítica prescriptiva: Combina modelos predictivos con técnicas de optimización, simulación y reglas de negocio para recomendar acciones concretas que maximicen beneficios o minimicen riesgos. Su propósito es guiar la toma de decisiones estratégicas al evaluar escenarios posibles y seleccionar la mejor alternativa dentro de un conjunto de restricciones y objetivos definidos. Contesta a la pregunta ¿Qué debemos hacer?
Áreas y técnicas asociadas con la analítica de datos
- Ciencia de datos: Incluye a la analítica de datos pero adopta una visión más amplia en la cual explora datos no estructurados usando técnicas avanzadas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
- Aprendizaje automático: es un campo dentro de la inteligencia artificial que se enfoca en permitir que los sistemas informáticos aprendan de los datos sin ser programados explícitamente.
- Inteligencia artificial: capacidad de las máquinas para imitar la inteligencia humana, realizando tareas como el aprendizaje, la resolución de problemas, la percepción y la comprensión del lenguaje.
- Big Data: Conjunto de tecnologías y prácticas para almacenar, procesar y analizar volúmenes masivos de datos, caracterizados volumen, velocidad,variedad, veracidad y valor.
- Análisis Exploratorio de Datos:etapa inicial del proceso analítico que tiene como objetivo comprender la estructura, calidad y relaciones presentes en un conjunto de datos, sin formular hipótesis previas. Se basa en métodos gráficos, estadísticos y computacionales que permiten detectar patrones, valores atípicos, distribuciones y anomalías que orientan las decisiones posteriores de modelado o limpieza.
- Pruebas A/B: Técnica experimental que compara dos versiones (A y B) de un elemento (sitio web, campaña, producto) para determinar cuál produce mejores resultados medibles.
- Pronóstico: Método estadístico y de aprendizaje automático para predecir valores futuros basados en datos históricos y patrones detectados.
- Análisis de regression: Conjunto de métodos estadísticos para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.
- Análisis de Componentes Principales: Método de reducción de dimensionalidad que transforma variables originales en un nuevo conjunto de variables no correlacionadas que capturan la mayor parte de la variabilidad.
- Análisis de conglomerados: Técnica de agrupamiento no supervisado que divide un conjunto de datos en grupos homogéneos basados en similitudes.
- R:Lenguaje de programación orientado al análisis estadístico y visualización de datos, ampliamente utilizado en entornos académicos y de investigación.
- Python:Lenguaje de programación versátil y de propósito general, muy empleado en analítica de datos por su sintaxis clara y su amplio ecosistema de bibliotecas como pandas, NumPy y scikit-learn
Etapas de la analítica de datos:
- Definición de las preguntas: es la primera etapa del proceso de analítica de datos. El propósito es comprender qué tipo de insights espera obtener la organización a partir del análisis. Este proceso implica formular una pregunta específica considerando los requerimientos u objetivos de la empresa.
- Recolección de datos: proceso sistemático de reunir y medir información de diversas fuentes para responder preguntas, evaluar resultados y tomar decisiones informadas.
- Limpieza de los datos: Antes de comenzar el análisis, los datos obtenidos deben ser procesados y depurados. Esta etapa garantiza la eliminación de datos irrelevantes, incompletos o incorrectos, lo que incrementa la precisión del análisis.
- Análisis de los datos: Una vez que los datos están preparados y limpios, puede iniciarse el análisis. En esta etapa se aplican diversas técnicas estadísticas y matemáticas para identificar tendencias, patrones e información valiosa. El proceso analítico puede incluir metodologías como analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva o prescriptiva.
- Visualización y comunicación de los hallazgos: Una vez finalizado el análisis, los resultados se comunican a las partes interesadas. Para facilitar su comprensión y agilizar la toma de decisiones, se utilizan herramientas de visualización de datos como gráficos, dashboards o reportes interactivos.
Administración de datos.
- Almacenamiento de datos: es el proceso de registrar y conservar información utilizando tecnología.
- Recuperación de datos: proceso de obtener datos almacenados previamente en algún repositorio o sistema.
- Calidad de los datos: Grado en que los datos son precisos, completos, consistentes, oportunos y relevantes para el propósito previsto.
- ETL: Proceso de extracción de datos de sistemas fuente para transformarlos y cargarlos para su análisis.
- Base de datos: es un repositorio digital para almacenar, gestionar y proteger colecciones organizadas de datos. Los diferentes tipos de bases de datos almacenan datos de diferentes maneras.
- SQLLenguaje estándar para gestionar y consultar bases de datos relacionales mediante sentencias declarativas.
- Gobernanza de datos: Conjunto de políticas, estándares y prácticas que garantizan la calidad, seguridad, privacidad y uso ético de los datos dentro de una organización.
- Seguridad de los datos: Medidas técnicas y organizativas destinadas a proteger los datos contra accesos no autorizados, pérdida o corrupción.
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Referencias.
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- Eckerson, W. W. (2009). Performance Dashboards: Measuring, Monitoring, and Managing Your Business. Wiley.
- Kimball, R., & Caserta, J. (2004). The Data Warehouse ETL Toolkit: Practical techniques for extracting, cleaning, conforming, and delivering data. Wiley.
- Kimball, R., & Ross, M. (2013). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling (3rd ed.). Wiley.
- Kitchin, R. (2014). The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences. Sage.
- Larose, D. T., & Larose, C. D. (2015). Data Mining and Predictive Analytics (2nd ed.). Wiley.
- López-Muñoz, F., & García-García, P. (2019). Big Data: Conceptos, tecnologías y aplicaciones. Madrid: Ediciones Pirámide. ISBN: 978-8436843135
- Marr, B. (2016). Big Data in Practice: How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results. Wiley. ISBN: 978-1119231387
- Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. O’Reilly Media. ISBN: 978-1449361327
- Sharda, R., Delen, D., & Turban, E. (2020). Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective (2nd ed.). Pearson
- Shmueli, G., Bruce, P. C., Gedeck, P., & Patel, N. R. (2017). Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R. Wiley. ISBN: 978-1119549857
- Turban, E., Sharda, R., & Delen, D. (2011). Decision Support and Business Intelligence Systems (9th ed.). Pearson. ISBN: 978-0136100669
