Qué es el análisis de datos: una guía para principiantes

¿Qué tan seguro está de que los datos con los que trabaja son precisos?

El análisis de datos puede parecer solo un paso más en su flujo de trabajo, pero es crucial para obtener resultados confiables. Ya sea que te dediques al análisis web para tu empresa o a explorar un nuevo proyecto personal, la forma en que analices los datos puede hacer que tus resultados sean decisivos o negativos.

Para quienes toman decisiones basadas en datos, analizar correctamente no se trata solo de recopilar datos, sino de descubrir información que impulse su trabajo. Esta guía cubre los aspectos básicos del análisis de datos, con consejos prácticos para garantizar que los datos extraídos sean precisos y útiles. También analizaremos si debes crear tu propio analizador o invertir en una herramienta lista para usar. Tanto si eres nuevo en esto como si quieres profundizar tus conocimientos, esta guía tiene todo lo que necesitas.

¿Qué es el análisis de datos?

Es posible que hayas escuchado el término «análisis de datos» por parte de tu equipo técnico o de desarrollo. El análisis de datos consiste simplemente en tomar datos específicos de una fuente de datos que hayas recopilado (por ejemplo, mediante el raspado web), convertirlos y organizarlos en un formato estructurado.

Este proceso implica examinar y extraer información específica de una fuente de datos, como un sitio web, una base de datos o una plataforma de redes sociales.

Por ejemplo, si recibes datos sin procesar en HTML, un analizador de datos convertiría ese código HTML en algo más fácil de usar, como un archivo CSV, lo que facilitaría mucho su lectura, análisis y almacenamiento.

¿Cómo funciona un analizador de datos?

El análisis de datos implica analizar una cadena de datos (como texto) y dividirla en sus partes constituyentes, que a menudo se denominan tokens. Luego, estos tokens se clasifican y organizan de acuerdo con reglas o estructuras predefinidas, según las instrucciones.

He aquí un desglose sencillo de cómo funciona:

• Recibir entrada: El analizador comienza tomando los datos, ya sea un documento HTML de un archivo web, un archivo de registro o cualquier otra forma de datos sin procesar.
• Leer y almacenar: Lee los datos entrantes y los almacena como una cadena. Esta cadena contiene toda la información, pero sigue en un formato no estructurado.
• Tokenización: La cadena de datos sin procesar se divide luego en partes o fichas más pequeñas. Pueden ser palabras, números o cualquier segmento identificable dentro de los datos.
• Extraer información: El analizador identifica y extrae los datos necesarios de estos tokens. Aquí es donde el analizador señala exactamente lo que necesita de los datos sin procesar, como campos o valores específicos.
• Procesar y limpiar: Si es necesario, los datos extraídos se procesan o limpian durante el análisis. Este paso puede implicar la eliminación de caracteres no deseados, la normalización de los formatos o la aplicación de reglas para garantizar la coherencia.
• Convertir y generar: Por último, los analizadores transforman y convierten los datos en un formato estructurado, como JSON o CSV, o los escriben en una base de datos SQL/NoSQL. Estos datos formateados ya están listos para su posterior análisis o uso en sus aplicaciones.

Todo este proceso se basa en las reglas predefinidas o el código personalizado del analizador, lo que permite que se ejecute automáticamente sin necesidad de intervención manual. También es importante tener en cuenta que un analizador de datos es una herramienta flexible. No está vinculado a ningún formato de datos único y se puede personalizar para que maneje una variedad de formatos según la tarea en cuestión.

Ventajas del análisis de datos

El análisis de datos ofrece varias ventajas importantes, especialmente cuando se trata de administrar y analizar grandes volúmenes de datos. Así es como un análisis de datos eficaz puede marcar la diferencia en sus proyectos:

Ahorro de tiempo y dinero

Seamos realistas: nadie quiere perder tiempo en tareas repetitivas que pueden automatizarse. El análisis de datos hace exactamente eso. Las herramientas de análisis de datos automatizan las tareas repetitivas, lo que ahorra tiempo y esfuerzo a su equipo. Convierte rápidamente los datos sin procesar en formatos fáciles de leer, lo que acelera los flujos de trabajo y reduce los costos.

Mayor flexibilidad de datos

Los datos analizados son muy versátiles. Puede reutilizarlos para análisis, imágenes o incluso para el aprendizaje automático, lo que los hace valiosos en diferentes proyectos.

Datos de mayor calidad

Los datos limpios y precisos no son negociables. Cuando analizas tus datos, no solo los organizas, sino que también mejoras su calidad. El análisis limpia los datos y elimina los errores y las inconsistencias. Esto conduce a un mejor análisis y a decisiones más inteligentes con datos confiables.

Crear o comprar una herramienta de análisis de datos

La decisión de crear o comprar una herramienta de análisis de datos depende de tus necesidades y situación específicas. Si tiene requisitos y recursos únicos, la creación le brinda más control y personalización. Pero si lo que busca es una solución rápida y rentable con menos esfuerzo, comprar una herramienta existente podría ser la mejor opción.

Vamos a ver cuál puede ser el mejor para ti...

Creación de un analizador de datos

Esta sería una buena opción si su empresa tiene su propio equipo de desarrollo que puede ayudarlo a crear su propio analizador desde cero. Además, debe crear un analizador de datos si tiene necesidades específicas que las herramientas de análisis existentes en el mercado no pueden satisfacer.

Ventajas de crear tu propio analizador

• Personalización: Cree una herramienta que se adapte a sus necesidades únicas, con una integración perfecta y funciones específicas.
• Controlar: Control total sobre las funciones y actualizaciones, lo que permite adaptaciones rápidas a medida que su empresa cambia.
• Escalabilidad: Diseñe pensando en el crecimiento, asegurándose de que la herramienta se amplíe a medida que su empresa se expande.

Contras de crear tu propio analizador de datos

• Costos iniciales altos: Importante inversión inicial en tiempo, dinero y desarrolladores.
• Mantenimiento: El mantenimiento continuo, las correcciones de errores y las actualizaciones aumentan los costos operativos.
• Complejidad: Construir desde cero puede ser complejo y desafiante, especialmente sin desarrolladores con experiencia.

Comprar un analizador de datos

Los analizadores de datos son su mejor opción si necesita una solución de análisis de datos rápida y sencilla y si no tiene los recursos para crear y mantener un analizador personalizado.

Ventajas de comprar analizadores de datos:

• Implementación rápida: Listo para usar de inmediato, lo que le permite comenzar a analizar los datos de inmediato.
• Rentable: Más asequible a corto plazo, con precios escalables que se adaptan a sus necesidades.
• Soporte y actualizaciones: Acceso a soporte técnico y actualizaciones periódicas, con el proveedor a cargo de la seguridad y las nuevas funciones.

Contras de comprar analizadores de datos:

• Personalización limitada: Es posible que no se adapte perfectamente a sus necesidades, lo que le obligue a ajustar sus procesos.
• Dependencia del proveedor: Confía en el proveedor para obtener actualizaciones y soporte.
• Problemas de escalabilidad: Es posible que las herramientas estándar no se escalen con la misma facilidad, lo que podría generar costos adicionales o cambiar de herramienta en el futuro.

Casos de uso de análisis de datos

Debido a la flexibilidad del análisis de datos, se usa en diferentes industrias. Estas son algunas aplicaciones reales y casos de uso del análisis de datos:

Extracción web para estudios de mercado:

El análisis de datos es un proceso muy importante para las empresas que rastrean la web. Por ejemplo, una empresa puede estar gestionando una gran cantidad de datos sobre las tendencias del mercado, los precios de la competencia o las opiniones de los clientes. Un analizador de datos ayuda a convertir datos no estructurados (procedentes del raspado web) en datos estructurados. Esto ayuda a la empresa a obtener información para sus decisiones estratégicas.

Análisis de archivos de registro para la supervisión del sistema:

En TI y ciberseguridad, el análisis de datos ayuda a examinar los archivos de registro para detectar errores o amenazas de seguridad, lo que facilita el buen funcionamiento de los sistemas.

Procesamiento de datos financieros:

Los bancos y las instituciones financieras confían en las técnicas de análisis de datos para organizar los datos diarios no estructurados, desde los precios de las acciones hasta las transacciones, para un análisis rápido y preciso.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL):

El análisis de datos es clave en las aplicaciones de PNL, como los chatbots o el análisis de sentimientos, ya que desglosa el lenguaje para que las máquinas puedan entender y responder de forma natural.

Gestión de productos de comercio electrónico:

Las plataformas de comercio electrónico utilizan el análisis de datos para estandarizar la información de los productos de diferentes proveedores, garantizando listados consistentes y precisos para una mejor experiencia de compra.

Migración de datos entre sistemas:

Cuando las empresas actualizan el software, el análisis de datos ayuda a transferir la información del sistema antiguo al nuevo, garantizando que no se pierda nada en el proceso.

Reflexiones finales

Ahora que ha aprendido qué es el análisis de datos, puede ver cómo es cada vez más relevante para las empresas e industrias que manejan grandes cantidades de datos. El proceso de análisis de datos ayuda a tomar decisiones bien informadas y aumenta la eficiencia y la precisión de sus proyectos

Todos queremos datos más limpios y confiables en los que podamos confiar. Teniendo en cuenta todos los factores, es importante tener en cuenta si quieres crear tu propio analizador de datos o comprar uno. Si trabajas con grandes cantidades de datos, contar con desarrolladores expertos para crear y administrar un analizador de datos es un factor importante a tener en cuenta. Pero si necesitas algo más simple y pequeño, desarrollar el tuyo propio puede ser la mejor opción.

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