¿Qué quiere decir con análisis de datos?
Data Analytics se refiere al proceso de recopilación,
organización, interpretación y extracción de información útil a partir de datos
y cifras sin procesar en las enormes cantidades de datos generados por una
empresa a diario. La responsabilidad principal del analista de datos es
traducir los datos en expansión en percepciones útiles y luego en información
valiosa, ayudando a las organizaciones a tomar decisiones inteligentes basadas
en datos en lugar de confiar en los instintos.
¿Qué tan importante es el análisis de datos?
En el mundo actual, la acumulación y el almacenamiento de la
cantidad masiva de transmisión de datos en las bases de datos de una
organización se ha convertido en una preocupación. Los volúmenes han aumentado
a millones y millones de gigabytes. Las empresas se han alejado de los
directorios, las hojas de datos y los documentos.
Pero al final del día, es casi imposible analizar e
interpretar todos estos datos. Estos datos incluyen no solo texto, sino también
videos, fotos, grabaciones de sonido y datos de sensores.
La transmisión de datos a los almacenes de datos de una
organización está aumentando a un ritmo exponencial y se espera que crezca
hasta 50 zettabytes para 2020. ¡Un zettabyte tiene más de 931 millones de
gigabytes! Cada acción que hacemos en línea deja una huella digital. Cada una
de las acciones que realizamos cuando nos conectamos en línea, como compras en
línea, chatear con amigos a través de aplicaciones de redes sociales o usar
teléfonos inteligentes equipados con GPS, genera datos que las empresas buscan
información. Básicamente, dejamos huellas digitales con cada acción que tomamos
digitalmente y que involucra el uso de Internet.
La cantidad de datos generados está creciendo rápidamente y
esto requiere el uso de tecnología avanzada y herramientas diseñadas
específicamente para el análisis e interpretación de esta enorme cantidad de
datos. Aquí es donde el análisis de datos viene al rescate. El análisis
exhaustivo y en profundidad de este "Big Data" requiere el uso de
software de análisis de datos como Python, SAS, R y Hadoop, que fueron
desarrollados específicamente para el manejo de Big Data.
El análisis de datos que utiliza estas herramientas con
algoritmos matemáticos y estadísticos ayudará más a una organización a
desarrollar buenos procesos de toma de decisiones y le permitirá responder
rápidamente a las consultas de los clientes, lo que resultará en un aumento de
la buena voluntad para la organización. La alta precisión en el análisis de Big
Data también ayuda en última instancia a las organizaciones a aumentar las
ganancias y reducir los costos.
El desarrollo de nuevos productos basados en las
tendencias actuales del mercado se puede hacer solo cuando Big Data se analiza
con precisión y precisión. La satisfacción del cliente es muy importante si una
empresa quiere ser exitosa y popular entre su público objetivo. Las tendencias
del mercado y las preferencias de los clientes deben analizarse de manera
adecuada y específica para desarrollar productos que sean modernos y aceptables
para el público objetivo. Los resultados de los datos pueden incluso ayudar a
las empresas a aprovechar las nuevas oportunidades de ingresos del mercado y, en
última instancia, mejorar la satisfacción del cliente, mejorando así la
eficiencia operativa y la rentabilidad de la empresa.
Solo recuerde que el análisis de datos ya no es una opción o
alternativa. Se ha convertido en el elemento vital de todos los negocios.
"LA ANALÍTICA DE DATOS ES LA VIDA ÚTIL DE TODOS LOS
NEGOCIOS DE HOY".
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