Data Analysis

El análisis de datos se refiere a las técnicas y procesos cualitativos y cuantitativos utilizados para mejorar la productividad y la ganancia de los negocios. Los datos se extraen y categorizan para identificar y analizar datos y patrones de comportamiento, y las técnicas varían según los requisitos de la organización.

Las organizaciones globales recopilan y analizan datos asociados con clientes, procesos de negocios, mercados o experiencia práctica. Los datos son categorizados, almacenados y analizados para estudiar las tendencias y patrones de compra.

Transformación de los datos

La transformación de datos es el proceso de convertir datos de un formato o estructura a otro formato o estructura. La transformación de datos es crítica para actividades como la integración de datos y la gestión de datos.

La transformación de datos puede incluir una gama de actividades, puede convertir tipos de datos, limpiar datos eliminando datos nulos o duplicar datos, así como enriquecer los datos o realizar agregaciones, según las necesidades de tu proyecto. El proceso de transformación de datos pasa por 3 fases principalmente: extracción, transformación y proceso de carga.

Extracción

En la primera etapa se realiza el descubrimiento de datos donde se identifican las fuentes y los tipos de datos. Luego se determina la estructura y las transformaciones de datos que deben ocurrir. Posteriormente se realiza la asignación de datos para definir cómo se asignan, modifican, unen, filtran y agregan los campos individuales.

Transformación

En la segunda etapa, se extraen los datos de la fuente original. El rango de fuentes puede variar, incluidas las fuentes estructuradas, como las bases de datos o las fuentes de transmisión, como la telemetría desde los dispositivos conectados o los archivos de registro de los clientes que utilizan sus aplicaciones web. Seguidamente se realizan las transformaciones.

Visualización

En la fase final se cargan los datos, previamente tratados y convertidos en un formato consistente y homogéneo, a un sistema de destino, generalmente el Data Warehouse.

Una vez cargados ya se puede comenzar a trabajar con ellos y crear dashboards y cuadros de mando que nos permitan visualizar los indicadores que creamos necesarios.

Beneficios

Poder crear una Master Data Management

Crear un repositorio central estandarizado de todos los datos de la organización. Por ejemplo, si tenemos un objeto cliente en una base de datos de créditos y otro objeto cliente en la base de datos de tarjetas de crédito, lo que haría el Master sería definir, de forma concreta e inequívoca, un registro cliente único con su nombre y apellidos para la organización.

Integración de diferentes sistemas

Las organizaciones crecen de forma orgánica y cada vez se van agregando más fuentes de datos. Esto provoca que comience a surgir nuevas necesidades, como por ejemplo integrar los datos de un banking on line con los datos antiguos de un sistema legacy.

Aumenta la productividad

Al facilitar el acceso a los datos previamente transformados y estructurados, será más fácil acceder a ellos y ahorrar tiempo en su búsqueda.

Tomar decisiones estratégicas

Posibilita a los directivos tomar decisiones estratégicas basadas en el análisis de los datos cargados en las bases nuevas y actualizadas: la dama mart o data warehouse.

Tener una visión global

Poder tener una visión global de todos los datos consolidados en una data warehouse. Por ejemplo, crear una estrategia de marketing basándose en el análisis de los datos anteriores.

Mayor ventaja competitiva

Dado el avance de las nuevas tecnologías de análisis de datos, aquellas empresas que dispongan de una estructura ordenada y organizada de datos serán más competitivas en el mercado actual.

Los expertos en data analysis opinan...

"El dato es parte de la cultura de las compañías, forma parte de los flujos de decisión, y es un activo que se puede comercializar, convertirse en un generación de ingresos y negocio como cualquier otra."

Severino Gala

Director General de MicroStrategy Ibérica

"No sirve de nada tener mucho volumen de información y con fuentes que son heterogéneas, a veces incluso manuales. Así, quien tiene que tomar decisiones de forma sencilla no va a sacar el valor correcto”.

Miguel Ángel González

Responsable de transformación digital de mobility & new commerce de Cepsa

"Se necesita un cambio cultural en las compañías; hay que convencerlas de que el dato ofrece una visión más exacta de la realidad y adelanta lo que va a pasar. Este es uno de los principales retos, al igual que democratizar el acceso a la información”.

Milena Guerra

Head of consumer intelligence and analytics de LaLiga Tech